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基于GRAPES模式产品的误差订正与降尺度气象要素预报技术

成果登记号: 中气科成登[2018]0017
成果名称: 基于GRAPES模式产品的误差订正与降尺度气象要素预报技术
第一完成单位: 国家气象中心
研究时间: 2010-09  至  2013-12
研究领域: 天气
成果分类: 应用技术类
成果形式:  新技术  
来源计划: 公益性行业(气象)科研专项
成果简介: 本项目旨在解决基于大尺度数值预报产品的降尺度精细化气象要素预报系统构建技术。即针对现阶段我国气象要素预报空间分辨率低和高分辨率数值预报模式水平有待提升的情况下,提高我国精细化天气预报水平。借鉴国外先进技术和经验,进行自主创新,在对数值预报产品误差订正技术、融合我国多种观测资料包含地形、地表类型、中小尺度系统信息的精细化要素分析场构建技术和统计降尺度技术等关键技术进行深入研究的基础上,研究基于数值预报产品的精细化气象要素预报技术,创建基于大尺度数值预报产品的精细化气象要素预报业务系统。
经过几年的研究和试验,项目完成了设定的目标和任务,具体表现在:(1)在几种误差订正方法进行比较,并采用自适应卡尔曼滤波误差订正技术在中国地面气温、气压和风速精细化预报适用性研究的基础上,对该技术进行了步步深入的改进研究,对大尺度模式产品的地面气象要素的系统误差订正效果明显。分别对国家气象中心的业务模式包括T639、GRAPES、T213集合预报系统进行了误差订正研究并建立误差订正业务试运行系统,生成地面要素预报的误差订正产品。经检验,几乎所有的要素,在经过订正之后,与分析场比较,都有了不同程度的改善,但程度略有差别。地面气压(ps)、温度(ts、t2m)的改善率要大于2米湿度(q2m)和10米风(u10,v10)。同时在安徽省气象台建立乡镇预报误差订正系统,得到更加准确的最高温度和最低温度的乡镇预报产品。且大多数时次的预报效果优于使用WRF模式加MOS方法得到的乡镇预报产品。(2)采用我国自主研发的区域模式系统GRAPES_MESO, 经过改进研究,创建了融合我国多种观测资料,包含地形、地表类型、中小尺度系统信息的5km*5km精细化要素分析场构建系统, 构建了近5年来气象要素的分析场,经检验,误差与目前模式发展水平相当。通过采用观测站观测的降水量和雷达估测降水量两者组合同时考虑地形对降水场的影响,得到1km分辨率的安徽省区域的地面气象要素分析场和降水分析场。(3)完成了自适应卡尔曼滤波方法进行统计降尺度的研究,在国家气象中心和安徽省气象台分别建立了精细化气象要素预报系统并试运行,获得基于大尺度模式产品的中国区域和省级区域地面气象要素精细化预报产品,包括全国5Km分辨率的地面要素预报产品和1Km分辨率的省级区域气象要素精细化预报产品,预报效果较模式直接输出产品误差减小。
在对全球模式T639进行误差订正方法研究,误差订正回算试验后,对订正前后的结果检验评估,表明误差订正对地面要素预报有一定的正效果,尤其是2m温度和地面气压,订正效果比较明显。在2013年,T639模式的地面要素误差订正方法进行了业务运行,分别对2m温度、地表温度、地面气压、10m东西风和10m南北风进行误差订正。并上传中央气象台MICAPS服务器,提供预报员使用。
在GRAPES-GFS全球模式没有业务化并频繁在升级改进,而中尺度模式GRAPES_MESO稳定业务运行多年,对GRAPES_MESO进行误差订正试验和检验,结果表明对于地面要素2m温度、地面温度、地面气压较其分析场有较大改善。同时使用此方法对等压面要素也做了订正,并且通过订正后的要素计算得到各种强天气诊断量,如对流有效位能、最优抬升指数、K指数等。这些强天气诊断量,在某些强天气个例中,对于强天气预报的指示意义更加明显。GRAPES_MESO区域模式的误差订正产品自从2015年开始进入实时业务运行,运行稳定,产品定时发送至中央气象台MICAPS服务器。经过两年的业务运行,对于误差明显存在季节变化的地面气压、2m温度、地面温度、2m比湿,即夏季误差大、冬季误差小的特点,在误差订正过程后,地面气压、2m温度、地面温度误差的季节变化被基本去除,订正效果显著。另外对订正前后的强天气诊断量进行对比,对于一些强天气个例来讲, 强天气诊断量具有更强的指示意义。对于强天气短时强降水、雷暴大风等预报有较大帮助。
针对精细化格点化地面气象要素的业务需求,通过对大尺度模式产品T639的误差订正以及基于GRAPES_MESO精细化分析场进行降尺度预报,获得5km分辨率的地面要素的预报,在分析场足够可信的情况下是当前模式发展水平下发展精细化格点化气象要素预报的有效方法。通过本项目的实施,采用项目中发展的自适应卡曼滤波技术对T639的2m温度、10m风、地面气压和相对湿度进行了误差订正的基础上,采用5km分辨率的GRAPES_MESO系统制作精细化地面要素分析场,并使用卡曼滤波方法生成降尺度函数,最后得到5km分辨率格点化地面要素的预报场。这种方法实现了使用客观统计方法进行精细化气象要素预报的新方法,预报误差较传统数值预报方法有改进效果,此精细化气象要素预报系统在国家气象中心进行了业务试运行。2014年11月开始,建立实时运行系统,每天2次进行5km分辨率精细化地面要素的7天预报,每天提供MICAPS产品并上传MICAPS服务器,产品包括5km格点的海平面气压、2M湿度、2M温度、10m风。 经检验,产品性能优于大尺度模式直接降尺度的预报效果,产品可供预报员及格点化要素预报业务。
通过该项目的实施,采用了项目中引进的自适应卡尔曼滤波方法,基于预报主观制作的县站预报,开展随时间变化的跟随订正,在客观制作的基础上,又具有较高准确率,比较有效的解决安徽省乡镇预报中温度预报的问题。目前已经实现安徽省1300个站点的乡镇预报产品的业务化。项目在安徽省的另外一个重要应用方面是精细化预报。高时空分辨率的格点化的温度、湿度、风的气象要素的预报,必须依赖于成熟的数值预报订正方法,安徽省采用此方法进行精细化预报,使用自适应卡尔曼滤波对全球数值模式进行降尺度,生成1km分辨率、1h时间分辨率的订正场,是整个流程中非常重要的组成部分,该方法的引进比较有效的解决了对数值模式的客观订正和降尺度问题。
综上所述,使用误差订正和统计降尺度方法是进行精细化格点化要素预报的有效方法,也在实际高分辨率格点化客观要素预报和强天气预报中得到了有效应用。但这种方法比较依赖于分析场的质量,相当于拿格点的分析场作为真值来用的,所以今后如果有质量更好、融合更多观测资料的分析场,这种方法一定将得到更广泛的应用。
登记形式: 国家局认定
成果年度: 2018
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