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CMA高分辨区域集合预报系统支撑北京冬奥会气象服务保障的评估分析

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气象 2022年第2期48卷 129-148页

作者：邓国戴玲玲周玉淑陈静李红祺陈法敬王继志中国气象局地球系统数值预报中心北京100081 灾害天气国家重点实验室北京100081 国家气象中心北京100081 安徽省滁州市气象局滁州239004 中国科学院大气物理研究所云降水物理与强风暴重点实验室北京100029 中国科学院大学北京100049

冰雪运动项目与气象条件关系密切,气象条件是冬奥会赛事顺利进行的关键因素之一。中国气象局地球系统数值预报中心根据2022年北京冬奥会比赛气象保障需求,基于多尺度混合初值扰动方法和侧边界扰动方法,初步建立了高分辨率区域集合预报... 详细信息

冰雪运动项目与气象条件关系密切,气象条件是冬奥会赛事顺利进行的关键因素之一。中国气象局地球系统数值预报中心根据2022年北京冬奥会比赛气象保障需求,基于多尺度混合初值扰动方法和侧边界扰动方法,初步建立了高分辨率区域集合预报试验系统,针对北京冬奥会比赛同期时段开展了连续试验。初步试验统计结果表明:主要预报变量高、中、低层等压面要素集合平均值的均方根误差基本小于等于控制预报误差,体现了集合平均相对于单一确定性预报的优势;地面要素风和降水预报效果较好,但温度24 h预报偏差高于2℃,距离精准冬奥气象保障还有一定差距。针对试验期间两次寒潮大风过程开展了高分辨率区域集合预报,天气学分析的检验结果表明,集合预报产品可以比较准确地描述地面温度主要分布特征、寒潮移动过程和降水预报,为预报员提供寒潮标准24 h变温预报、大风预报等有价值的概率预测信息。基于诊断方法开发了能见度、大风、降水相态等对冬奥赛事运行和运动员表现有重要影响的天气要素集合预报产品,初步试验结果表明不同集合成员的取舍对能见度预报反应敏感,具有一定预报能力,但预报范围偏大,数值偏低,需进一步改进;阵风预报与实况大值区分布比较一致,降水相态预报与观测分布吻合,雨雪分界线,降雨、雨夹雪、雪、冰粒落区范围合理,进一步提升了北京冬奥会气象的保障能力。

关键词：高分辨率区域集合预报冬季奥运会气象保障

华南暴雨区域集合预报中不同同化方案的影响试验研究

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热带气象学报 2022年第1期38卷 145-160页

作者：张凯锋王东海张宇张敏张少婷佛山市气象局广东佛山528000 中山大学大气科学学院/广东省气候变化与自然灾害研究重点实验室/南方海洋科学与工程广东省实验室广东珠海519082 广东海洋大学南海海洋气象研究院广东湛江524088 广东省气象探测数据中心广东广州510641

基于全球集合预报系统(GEFS)资料,利用WRF中尺度模式及GEFS动力降尺度获取区域集合预报初值场,通过对同化后的分析场进行模式积分实现华南前汛期区域集合预报。对2019年6月10日的一次华南前汛期暴雨过程进行不同同化方案的试验:混合同化... 详细信息

基于全球集合预报系统(GEFS)资料,利用WRF中尺度模式及GEFS动力降尺度获取区域集合预报初值场,通过对同化后的分析场进行模式积分实现华南前汛期区域集合预报。对2019年6月10日的一次华南前汛期暴雨过程进行不同同化方案的试验:混合同化(Hybrid)、三维变分(3Dvar)、集合卡尔曼滤波(EnKF)和对比试验(Ctrl)四组试验的对比分析,探讨具有不同背景误差协方差矩阵的同化方案对区域集合预报集合扰动和集合离散随时间演变特征的影响,评估不同试验的降水模拟效果。(1)Hybrid对模式初始场有较好的改善作用,而3DVar和EnKF对初始场的改善作用不明显。(2)对风场、温度场和湿度场,在前期预报中Hybrid的预报误差小于3DVar和EnKF,在中后期的预报中,3DVar和EnKF的预报误差得到改善,且好于Hybrid。同样,集合扰动能量,Hybrid和Ctrl在前期预报发展好于3DVar和EnKF,而在中后期的预报3DVar和EnKF好于Hybrid和Ctrl。(3)从24h累积降水评分中,整体上同化试验好于Ctrl,3DVar和EnKF好于Hybrid,且3DVar对大中雨级别的降水评分较好,而EnKF对暴雨以上级别的降水评分较好。(4)对于集合统计检验分析,同化试验的AUC值都大于Ctrl的AUC值,24h累积降水量阈值在10~100mm的AUC值,3DVar最好;而125mm阈值的AUC值,EnKF最好。

关键词：资料同化方法华南前汛期区域集合预报循环同化

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区域集合预报增长模繁殖扰动方法研究

高原气象 2011年第1期30卷 94-102页

作者：肖玉华何光碧陈静邓国四川省气象台四川成都610072 成都高原气象研究所四川成都610072 中国气象局气象中心北京100871

在建立区域AREM模式增长模繁殖(Breeding of Growing Modes,BGM)集合预报系统的基础上,设计了静态扰动(初始随机扰动、扰动限定)和动态扰动方法,利用2008年7月20日强降水个例,分析了不同类型扰动对强降水预报的影响。结果表明,静态和动... 详细信息

在建立区域AREM模式增长模繁殖(Breeding of Growing Modes,BGM)集合预报系统的基础上,设计了静态扰动(初始随机扰动、扰动限定)和动态扰动方法,利用2008年7月20日强降水个例,分析了不同类型扰动对强降水预报的影响。结果表明,静态和动态扰动都对中尺度暴雨预报具有积极的作用,扰动都不同程度地减少了漏报率。两种静态扰动对预报的改善集中在24 h降水预报,动态扰动则对24 h和48 h降水预报都有不同程度的改进。两种静态扰动的区域性降水空报率、漏报率相同,而动态扰动的区域性强降水漏报率低于静态扰动,同时,区域性强降水空报率也较静态扰动略高。动态扰动一定程度地增大了集合预报的离散度。

关键词：区域集合预报 AREM模式 BGM扰动方法

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区域集合预报扰动方法研究进展综述

大气科学学报 2017年第2期40卷 145-157页

作者：张涵斌智协飞陈静吴志鹏夏宇张歆然中国气象局北京城市气象研究所北京100089 南京大气科学联合研究中心江苏南京210044 南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室江苏南京210044 中国气象局数值预报中心北京100081 重庆市气象台重庆401120 南京信息工程大学大气科学学院江苏南京210044 南京信息工程大学大气物理学院江苏南京210044

集合预报方法是解决单一数值预报不确定性问题的有效手段,而针对强天气预报的中尺度区域集合预报技术已逐渐受到国内外的重视。对于区域集合预报而言,由于其不确定性来源较为复杂,如何发展有效的扰动方法是研究的热点和难点。本文根据... 详细信息

集合预报方法是解决单一数值预报不确定性问题的有效手段,而针对强天气预报的中尺度区域集合预报技术已逐渐受到国内外的重视。对于区域集合预报而言,由于其不确定性来源较为复杂,如何发展有效的扰动方法是研究的热点和难点。本文根据国内外区域集合预报的研究进展,从初值扰动、模式扰动以及侧边界扰动三个方面进行了总结和回顾,并对扰动方法的发展趋势进行了介绍。对于初值扰动,较为主流的方法有动力降尺度,沿用传统的由全球集合扰动方法发展而来的技术为区域集合产生初值,以及专门为区域集合设计的扰动方法。鉴于这些方法各有利弊,目前对于初值扰动方法的研究已经开始发展充分包含大尺度和小尺度不确定性信息的混合扰动方法。区域集合预报模式扰动的研究以物理过程扰动为主,典型方法为多物理过程组合以及随机物理过程扰动,其中多物理过程组合方法简单有效,而随机物理过程扰动方法的物理意义更为明确,是物理过程扰动的趋势。通过多模式组合进行模式扰动的方法也开展了一些相关研究,且对于台风等强天气预报均显示出相对于单模式集合较好的效果。侧边界扰动的主流方法是由大尺度集合预报场来为区域集合提供不同的侧边界,研究结果表明此种侧边界扰动方法简便易行,且有助于提高区域集合预报较长预报时效离散度和预报技巧。

关键词：数值预报区域集合预报扰动方法

区域集合预报基于SKEB和多物理过程的混合模式扰动方法研究

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气象 2019年第1期45卷 17-28页

作者：张涵斌范水勇陈敏孙鑫中国气象局北京城市气象研究所北京100089 内蒙古自治区气象台呼和浩特010051

为了研究随机动能后向散射(stochastic kinetic energy backscatter,SKEB)模式扰动方法在区域集合预报中的应用效果,基于WRF模式构建了集合预报系统,针对SKEB的扰动振幅进行了敏感性试验,以了解SKEB扰动的作用特征;发展了一种多物理过... 详细信息

为了研究随机动能后向散射(stochastic kinetic energy backscatter,SKEB)模式扰动方法在区域集合预报中的应用效果,基于WRF模式构建了集合预报系统,针对SKEB的扰动振幅进行了敏感性试验,以了解SKEB扰动的作用特征;发展了一种多物理过程组合(multi-physics,MPHY)与SKEB相结合的混合模式扰动方法(SKEB-MPHY),并对比了SKEB、MPHY以及SKEB-MPHY的预报效果,以探索区域集合预报的最优模式扰动实现方案。试验结果表明:SKEB方法通过固定的动能耗散率计算出流函数及温度扰动,从而对模式积分产生影响,且耗散率大小与预报离差正相关,垂直结构扰动不利于预报离差的发展。SKEB、MPHY以及SKEB-MPHY方法的对比试验表明,对于高空动力场预报离散度的增长,SKEB方法比MPHY方法占优,而低层温度预报离散度增长,MPHY比SKEB扰动方法占优,混合模式扰动方法的扰动增长能力在三种方案中表现最好。集合预报检验结果表明SKEB-MPHY方法评分优于单独的SKEB和MPHY方法。降水个例分析及降水评分结果表明与单独采用MPHY方法相比,引入SKEB方法可以对大雨预报有所改进。本文研究结果表明SKEB方法及在其基础上建立的混合模式扰动方法具有较好的应用前景。

关键词：区域集合预报模式扰动 SKEB 多物理过程

GRAPES区域集合预报模式的初值扰动增长特征

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大气科学 2018年第2期42卷 367-382页

作者：王婧卓陈静庄照荣张涵斌王静中国气象科学研究院北京100081 国家气象中心北京100081 北京城市气象研究所北京100081

基于GRAPES-REPS(Global and Regional Assimilation and Prediction Enhanced System-Regional Ensemble Prediction System)区域集合预报模式和集合变换卡尔曼滤波(Ensemble Transform Kalman Filter,ETKF)初值扰动方法,对2015年6月1~15日10 km与15 km水平分辨率分别进行集合预报试验,通过分析ETKF初值扰动分量、初值扰动方差准确率、动能谱、扰动能量演变、日变化及集合离散度、均方根误差等特征,揭示GRAPES-REPS区域集合预报ETKF初值扰动结构及增长特征。结果表明:(1)ETKF初值扰动方案产生的扰动能够保持所有正交、不相关方向的误差方差,且ETKF分量α参数值及放大因子具有较好的稳定性。(2)ETKF初值扰动方法生成的扰动场以大尺度扰动为主,扰动结构及能量具有随流型依赖特征,低层以内能扰动为主,高层以动能扰动为主,且集合扰动可以有效捕捉预报误差的结构。(3)GRAPES区域集合预报初值扰动总能量和集合离散度随预报时效的延长均呈发展趋势,但离散度增长率小于均方根误差增长率,即集合预报总体存在集合离散度不足的问题。(4)水平分辨率提高可以增加中高层大尺度扰动波谱能量,明显改进等压面及近地面风场及温度场的集合预报效果。值得指出的是,GRAPES-REPS区域集合预报低层内能扰动能量存在明显的日变化特征,特别是青藏高原地区更加显著,需要进一步研究青藏高原初值扰动结构的合理性。

关键词：区域集合预报 GRAPES 模式初值扰动结构扰动增长特征

区域集合预报初始扰动构造中滤波与同化尺度混合方法对比研究

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区域集合预报初始扰动构造中滤波与同化尺度混合方法对比研究

作者：计燕霞南京信息工程大学

学位级别：硕士

区域集合预报是改进强对流天气预报能力的重要途径之一,而影响区域集合预报质量的关键因素之一就是初始扰动能否合理、实际地反映分析误差的振幅与结构,因此构造合理的初始扰动对提高区域集合预报质量非常重要。目前,各种初始扰动方案... 详细信息

区域集合预报是改进强对流天气预报能力的重要途径之一,而影响区域集合预报质量的关键因素之一就是初始扰动能否合理、实际地反映分析误差的振幅与结构,因此构造合理的初始扰动对提高区域集合预报质量非常重要。目前,各种初始扰动方案构造的区域集合预报初始扰动都是单一尺度的,不能全面、准确地描述实际大气运动特征。为了构造更加合理的初始扰动,本文先构造了基于2D-DCT滤波方法的尺度混合初始扰动方案(Filter方案),并证明了该方案改善原集合预报场(REPS)性能的有效性;考虑到基于滤波方法的尺度混合方案由于滤波界限难以客观确定且多尺度信息混合时易产生扰动误差,构造了基于GRAPES三维变分同化系统的尺度混合初始扰动方案(VAR方案)并分析其性能;最后通过更长时间的集合预报试验,对比分析两种尺度混合初始扰动方案的性能。本文得到的主要研究结论如下：(1)基于滤波方法的尺度混合初始扰动方案可以根据滤波界限完全融合高质量的大尺度信息和中小尺度信息。该方法对降水预报有所改善,对应的大雨量级、暴雨以上的概率预报优于原集合预报,集合平均优于控制预报和原集合预报的集合平均。该方法可显著改进高度场和温度场的预报能力,对风场预报能力改善程度偏小。(2)基于同化方法的尺度混合初始扰动方案较好地融合全球大尺度信息和中小尺度天气系统的扰动信息;对大雨和暴雨量级的降水概率预报效果有明显改善,集合平均也优于原集合预报的集合平均和控制预报;该方案整体改善了原集合预报性能,特别是对高度场和温度场效果更为显著,但对风场的集合预报性能影响偏小。(3)基于滤波方法的尺度混合方案和基于同化方法的尺度混合方案的集合预报性能均优于REPS,两种方案的优势不同。VAR方案对集合平均均方根误差的减少程度最大,而Filter方案对模式预报初期(0-24 h)集合离散度的改善程度最大,而在模式预报后期两种方案对集合离散度的提高程度相同;总体来看,VAR方案对位势高度、纬向风速的改善效果最大,而Filter方案对温度的改善程度最大,两种尺度混合方案对经向风速预报能力的提高程度相同;两种尺度混合方案并没有改进REPS对小雨、中雨和大暴雨的预报能力,但改善了对大雨和暴雨的预报能力,其中VAR方案对暴雨预报能力的改进程度最大而Filter方案对大雨预报能力的改进程度最大。

关键词：数值预报资料同化区域集合预报尺度混合初始扰动

基于动力降尺度的区域集合预报初值扰动构建方法研究

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气象 2017年第12期43卷 1461-1472页

作者：张涵斌李玉焕范水勇仲跻芹卢冰中国气象局北京城市气象研究所北京100089

利用全球集合预报系统资料(Global Ensemble Forecast System,GEFS),基于WRF中尺度模式构建了区域集合预报系统,区域集合初值的构建采用两种方案,一种是GEFS全球集合预报初值场直接动力降尺度(称为DOWN集合),另一种是提取GEFS全球集合... 详细信息

利用全球集合预报系统资料(Global Ensemble Forecast System,GEFS),基于WRF中尺度模式构建了区域集合预报系统,区域集合初值的构建采用两种方案,一种是GEFS全球集合预报初值场直接动力降尺度(称为DOWN集合),另一种是提取GEFS全球集合降尺度后的扰动场,并叠加到区域数值预报系统(北京快速更新循环数值预报系统:Beijing Rapid Update Cycle System,BJ-RUC)分析场上构建集合初值场(称为D-RUC集合)。进行了批量试验,通过对比发现D-RUC集合的中小尺度扰动增长优于DOWN集合,而大尺度扰动分量的增长两者相当,说明与高分辨率分析场叠加可以促进动力降尺度扰动的中小尺度扰动分量的增长。集合预报扰动准确性检验结果显示,短预报时效内DOWN集合扰动明显低估了预报误差,在预报误差较大的位置扰动较小,而D-RUC集合能够更好地识别预报场中哪些位置预报误差较大,而哪些位置预报误差较小。集合预报检验结果表明,D-RUC方法能显著改善短时效预报效果,集合离散度有所增加、均方根误差有所减少,概率预报评分显示D-RUC集合比DOWN集合在短预报时效占优。降水个例分析结果表明D-RUC方法能显著改善短时效内的降水概率预报效果。

关键词：区域集合预报动力降尺度初值扰动

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GRAPES区域集合预报系统应用研究

气象 2014年第9期40卷 1076-1087页

作者：张涵斌陈静智协飞李应林孙云南京信息工程大学大气科学学院南京210044 中国气象局数值预报中心北京100081 南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室南京210044 河北省石家庄市气象局石家庄050081

为发展GRAPES(Global and Regional Assimilation and Prediction System)区域集合预报系统(GRAPES Regional Ensemble Prediction System,GRAPES-REPS),采用集合变换卡尔曼滤波(ETKF)初值扰动方法以及多物理过程组合的模式扰动方法,基于业务区域模式GRAPES_MesoV3.***.2.4构建了区域集合预报系统,进行了连续40 d的批量试验,重点分析了ETKF初值扰动的结构及其演变特征,并通过概率预报检验方法对GRAPES-REPS进行了集合预报系统性能检验和降水预报检验,分析了该系统对强降水个例的预报效果。试验结果表明,GRAPES-REPS能产生较合理的集合预报初值扰动,扰动结构随流型依赖并对观测有较好的响应,且扰动成员相互正交。扰动总能量分析表明集合扰动能够随预报时效保持合理增长状态。集合预报检验表明集合预报结果优于控制预报,集合成员间在72 h预报时效内能保持合理的集合离散度。将该区域集合预报系统与业务上基于WRF模式的区域集合预报系统WRF-REPS进行了降水预报对比,表明GRAPES-REPS的降水预报能力表现要优于业务WRF-REPS。强降水个例分析表明集合预报能较好预报出强降水中心,预报效果明显优于控制预报。

关键词： GRAPES 区域集合预报集合变换卡尔曼滤波(ETKF) 多物理过程组合