（气象学专业论文）台风“云娜”路径集合预报试验研究.pdf

摘要 由于洋面上常规观测资料的缺乏，初值误差问题为台风路径预报的关键问题。而集合 预报方法是解决初值误差问题的有效手段之一。将集合预报技术应用于热带气旋路径数值 预报的研究开始于上世纪九十年代中期。我国也开展了这方面的t 作，但研究尚处于起步 阶段。目前还没有针对两北太平洋热带气旋路径的比较成熟的集合预报方法。因此，本文 选用两种初始场加扰方法，针对2 0 0 4 年0 4 1 4 台风“云娜”进行一系列集合预报试验，主要研 究工作及结论如下： ( 1 ) 采用简单的m o n t e - c a r l o 法构造集合预报系统。各评分表明，总体而言集合预报要 优于控制预报，但纯统计意义的m o n t e c a r l o 法动力意义不足，导致集合成员发散速度偏 慢，离散度偏低，因此对于台风路径集合预报而言，随机扰动法并非为理想初值扰动方法。 ( 2 ) 采用繁殖法比m o n t ec a r l o 法具有更明显的优势，其增强了动力过程约束，保证了 集合离散度增长速度。对于台风路径预报而言，台风登陆时间和地点的误差明显小于控制 预报，台风移动也更接近实况。同时预报效果也优于随机扰动法，说明繁殖法在台风路径 集合预报中具有一定的应用价值。 ( 3 ) 繁殖后叠加人造台风模型试验，与仅用繁殖法相比，对台风的路径预报有明显改进， 尤其对于台风初始定位，表明在增加人造台风改进初始场质量后，使用该扰动方法可以明 显提高同预报技巧，从而改善台风路径预报精度。 ( 4 ) 用增长模繁殖法生成集合预报的初始扰动场时，增长模应从两方面达到饱和，一是 增长模人小的饱和，二是增长模分布的饱和。从增长率趋于平稳以及形态相似系数达到饱 和这两方面考虑，对于w r f 中尺度模式，试验结果表明扰动需要2 3 天的繁殖时间可达到 饱和要求。 ( 5 ) 在增长模繁殖过程中，对增长模不断进行动态调整情况下，扰动的增长率可以达到 一个比较大的数值，在形态饱和方面，动态调整能在很人程度上克服自由繁殖时扰动饱和 时间滞后的缺陷。 关键词t 初始扰动，集合预报，台风“云娜”路径，繁殖法，人造台风 a b s t r a c t b e c a u s eo ft h el a c ko fc o n v e n t i o n a ld a t ao v e rt h eo c e a n ，t h ei n i t i a lv a l u ep r o b l e m f o rt h et y p h o o nt r a c kf o r e c a s te r r o ro ft h ek e yi s s u e s t h ei n i t i a ls e to ff o r e c a s te r r o r t os o l v et h ep r o b l e mi so n eo fe f f e c t i v ew a y s t h ee n s e m b l ep r e d i c t i o nt e c h n i q u e u s e di nn u m e r i c a lp r e d i c t i o no ft r o p i c a lc y c l o n er e s e a r c hb e g a ni nt h em i dn i n e t i e so f l a s tc e n t u r y c h i n ah a sa l s ou n d e r t a k e nw o r ki nt h i sa r e a ，b u ts t i l li nt h ei n i t i a ls t a g e t h e r ea r en op a t h so ft r o p i c a lc y c l o n e sm o r em a t u r ec o l l e c t i o no fp r e d i c t i o nm e t h o d t h e r e f o r e ，t h i si n i t i a lf i e l dw i t ht w ok i n d so fs c r a m b l i n gm e t h o d s ，f o r2 0 0 4 ，0 4 14 t y p h o o n ”r a n a n i m ”as e r i e so fe n s e m b l ef o r e c a s te x p e r i m e n t s t h er e s e a r c hw o r ka n dt h em a i nc o n c l u s i o n sa r ea sf o l l o w s ： ( 1 ) u s i n gas i m p l em o n t e - c a r l om e t h o dt oc o n s t r u c tt h ee n s e m b l ep r e d i c t i o n s y s t e m t h es c o r es h o w st h a t ，o v e r a l l ，b e t t e rt h a nt h ec o n t r o lf o r e c a s te n s e m b l e f o r e c a s t i n g ，b u tt h es t a t i s t i c a ls i g n i f i c a n c eo fp u r em o n t e - c a r l om e t h o dd y n a m i c s e n s ee n o u g h ，r e s u l t i n gi nac o l l e c t i o no fm e m b e r so ft h ed i v e r g e n c es p e e dp i a n m a n ， l o wd i s p e r s i o n ，s ot h et y p h o o ne n s e m b l ef o r e c a s t i n g ，s t o c h a s t i cp e r t u r b a t i o nm e t h o d i sn o ta ni d e a lm e t h o do fi n i t i a ld i s t u r b a n c e ( 2 ) t h eb r e e d i n gm e t h o di sm o r et h a nt h em o n t ec a r l om e t h o dh a so b v i o u s a d v a n t a g e s ，t h ee n h a n c e dd y n a m i cp r o c e s sc o n s t r a i n t s ，t oe n s u r et h ec o l l e c t i o no f g r o w t hr a t ed i s p e r s i o n n et y p h o o nt r a c kf o r e c a s t , t h et y p h o o nt i m ea n dp l a c e c o n t r o lo ft h ee r r o ri ss m a l l e rt h a nf o r e c a s t t y p h o o na r ec l o s e rt or e a l i t y t h e c o l l e c t i o nt e c h n o l o g yc o u l di m p r o v et h ec o n t r o lo ff o r e c a s t i n gt e c h n i q u e s ，b e t t e r r e s u l t st h a nr a n d o mp e r t u r b a t i o nm e t h o d ，i n d i c a t i n gb r e e d i n gi nt y p h o o ne n s e m b l e f o r e c a s t i n gh a ss o m ev a l u e ( 3 ) a f t e rt h es u p e r p o s i t i o no fa r t i f i c i a lp r o p a g a t i o no ft y p h o o nm o d e lt e s t ， c o m p a r e dw i t ho n l yp r o p a g a t i o nc o m p a r e dt ot h ep a t ho ft h et y p h o o nf o r e c a s t i n g h a v ei m p r o v e ds i g n i f i c a n t l y i np a r t i c u l a r , t h ei n i t i a lo r i e n t a t i o nf o rt h et y p h o o n t h e r e s u l t ss h o w e dt h a tt h ep e r t u r b a t i o nm e t h o dt oi m p r o v et h eq u a l i t yo ft h ei n i t i a lf i e l d ， b a s e do nt h ea r t i f i c i a la s s i m i l a t i o np r o g r a mt oi m p r o v e t y p h o o nt r a c kf o r e c a s tb a s e d o nt h e a c c u r a c y , c o m p a r e d w i t h o n l yp r o p a g a t i o np r o g r a m ，f o r e c a s t s k i l l s i g n i f i c a n t l yi m p r o v e d ，f u r t h e ri m p r o v i n gt h ea c c u r a c yo f t y p h o o nt r a c kp r e d i c t i o n ( 4 ) g r o w t hm o d ep r o p a g a t i o nw i t h as e to ff o r e c a s t sg e n e r a t e dt h ei n i t i a l d i s t u r b a n c e ，t h eg r o w t hm o d em u s tb es a t u r a t e di nt w ow a y s ，f i r s t ，i n c r e a s et h es i z e o ft h es a t u r a t e dm o d e l ，a n ds e c o n d ，g r o w t h m o d ed i s t r i b u t i o no fs a t u r a t i o n f r o mt h e g r o w t hr a t eh a ss t a b i l i z e da n dt h es h a p es i m i l a rt ot h es a t u r a t e dc o e f f i c i e n to ft h e s e t w oc o n s i d e r a t i o n s ，t h ew r fm e s o s c a l em o d e l ，t h ep r o p a g a t i o no fd i s t u r b a n c e s t a k e s2 - 3d a y s ，t h et i m er e q u i r e dt or e a c hs a t u r a t i o n ( 5 ) i nt h eg r o w t ho fm o l dr e p r o d u c t i o n ，g r o w t ho fm o l do nt h ed y n a m i c a d j u s t m e n to fo n g o i n gc a s e s ，t h ep e r t u r b a t i o ng r o w t hr a t ec a nr e a c hal a r g e rv a l u e ，i n t h es a t u r a t e df o r m ，t h ed y n a m i ca d j u s t m e n to fr e p r o d u c t i o nc a nb el a r g e l yo v e r c o m e w h e nt h ed i s t u r b a n c ef r e es a t u r a t i o nt i m ed e l a yd e f e c t s k e yw o r d s ：i n i t i a lp e r t u r b a t i o n ，e n s e m b l ef o r e c a s t ，t h et r a c ko ft y p h o o n ”r a n a n i m ”， b r e e d i n gg r o w t hm o d e s ，a r t i f i c i a lt y p h o o n 学位论文独创性声明 本人郑重声明： 1 、坚持以“求实、创新 的科学精神从事研究工作。 2 、本论文是我个人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果。 3 、本论文中除引文外，所有实验、数据和有关材料均是真实的。 4 、本论文中除引文和致谢的内容外，不包含其他人或其它机构已经发表或 撰写过的研究成果。 5 、其他同志对本研究所做的贡献均已在论文中作了声明并表示了谢意。 作者签名：叠芳藩 同期：迎坦：苎：至皇 学位论文使用授权声明 本人完全了解南京信息工程大学有关保留、使用学位论文的规定，学校有权 保留学位论文并向国家主管部门或其指定机构送交论文的电子版和纸质版；有 权将学位论文用于非赢利目的的少量复制并允许论文进入学校图书馆被查阅； 有权将学位论文的内容编入有关数据库进行检索；有权将学位论文的标题和摘 要汇编出版。保密的学位论文在解密后适用本规定。 作者签名：箍茎整 日期：矽o 箩乙6 第一章绪论 1 1 集合预报的研究意义及基本原理 1 1 1 集合预报的研究意义 数值天气预报是2 0 世纪大气科学领域最重要的科学成就之一。过去的半个世纪以来， 随着计算机技术和数值预报理论、方法的发展，数值天气预报技术体系得到迅速发展并日 臻成熟，已经成为气象预报不可或缺的重要基础和手段1 。但在实际的业务预报方面，人 们发现“单一”确定性数值预报水平的再提高变得越来越困难，其预报的结果也很不稳定 ( 尤其对极端天气的预报) 。数值预报的这种“不确定性”问题主要来自三个方面船。5 1 ： 1 ) 大气本身的混沌特性 大气运动是一个具有混沌特性的高度非线性动力系统，数值模式对初值误差具有高度 敏感性。即使两个差异微小的初始场，在积分一定时间后，其在相空间的轨迹也会呈现出 明显的差异。 2 ) 初值误差 由于观测的不准确( 包括仪器误差，观测点在空间上、时间上的不够密集引起的插值 误差等问题) 和资料分析、同化处理中导入的误差，我们所得到的数值模式的初始场总含 有不确定性，换言之，气象分析资料只是实际人气的近似值。 3 ) 离散化的模式大气与真实大气的误差 大气模式是一个离散化的数值模型。由于我们对大气中物理过程的发生机理了解不够 清楚，同时考虑计算能力的限制，造成了模式中表征物理过程和计算近似的不确定性，尤 其是模式中次网格物理过程的参数化方案触发的物理过程和大气中实际的物理过程不一 致。因此，“模式大气”与“真实大气”存在着误差，而这种数值模式的预报误差随模式积 分时间的延长而增加。同时，大气运动变化的复杂性在于其具有各种时空尺度。而各种时 空尺度之间又存在复杂的非线性相互作用，这样当我们对大气中的一个尺度来研究时，就 不可避免的带来不确定性。 1 大气中存在上述诸多不确定性，“单一”确定性数值预报仅是未来大气状态演变的一种 可能性，因此用这种“单一”确定性数值预报米描述未来大气状态是不科学的【6 1 。而根据 某种误差概率分布生成一组能够近似表达初值不确定性的初值集合是解决“单一”数值预 报存在不确定性问题的一种行之有效的方法。这种以概率的形式来认识未米的大气状态的 方法就是所谓的集合预报方法。1 9 6 9 e p s t e i n 首先在理论上提出动力随机预报 ( s t o c h a s t i c - d y n a m i cp r o c e s s ) ，从此人们从“确定论”的思维模式向“随机论”的思维模 式转变。随后l e i t h l 8 1 提出了适合于实际应用的“蒙特卡洛”预报( m o n t ec a r l of o r e c a s t i n g ) 。 现在的集合预报就是基于这一蒙特卡洛预报概念发展而来。 1 1 2 集合预报的基本原理 集合预报的基本思想简单表述为：由于数值预报具有不确定性，数值预报问题应该是 在大气相空间中合适的概率密度函数( p d f ) 随时间的演变，即由定量的确定性预报向概 率预报转变，并给出确定性预报的可信度指标，最终提高预报准确率。 集合预报通常的做法是通过一定方法，估计得到具有某种概率密度分布特征的分析场 的误差范围，在此初值误差范围内构造初值集合。这样，通过平均可减抵消上述的误差源 产生的各自决定的预报误差部分，而保留有意义的信息，从而使预报的均方根误差与各自 预报的均方根误差相等或更小。这里每个初值有均等的可能性代表大气的真实状况。 1 2 集合预报系统 完整的集合预报系统包括初始扰动方法、数值预报模式、预报产品和预报效果检验评 价四个部分归1 ，简要介绍如下： 1 2 1 初始扰动方法 集合预报的首要问题就是估算出初值中误差分布的可能范围，根据这一范围，给出可 能的初值集合。因此，扰动初值在多大程度上能够正确的表达初始的不确定性，直接影响 到集合预报质量。分析误差可分为两类引：即有组织的、快速增长的和随机的、缓慢变化 2 的。数值模拟和现实的经验均表明有组织、快速变化的误差相对于随机、缓慢变化的误差 对预报的影响更显著，这就要求初始扰动场的构造要遵循一定的基本原则1 ：1 ) 扰动场 的分布特征大致与实际分析资料中可能的误差分布一致，以保证所叠加的每个初值都有同 样的可能性代表大气的实际状态；2 ) 各个扰动在模式中的演变方向应在合理的范围内尽可 能大地发散，以保证其预报集合最大可能地包含了实际大气所能出现的状况。目前，我们 面临的困难是对分析误差的分布及其振幅范围了解不多，不同预报中心设计了不同的扰动 方法来表达初值不确定性，常用的初值扰动方法有儿下几种： 1 ) m o n t ec a r l o 法( m o n t ec a r l of o r e c a s t i n g ，m c f ) 隅：最经典的初值扰动方法。假定 模式的状态向量以x 表示，普通的单一方程的动力预报的解记为： x l = x ( t ；o ，x ( 0 ) ) ，其中x ( o ) 表示最近的观测时 l j t = o 时的观测场。 对于m c f 的预报可形式地表示为： x i = x ( t ；o ，x ( 0 ) + z i ) ，其中z i 是具有零均值且与x ( 0 ) 无关的随机变量( 通常为矢量场) ， x i 为集合预报第i 个成员。 此方法将随机值加到格点场、谱系数或经验正交函数中，缺点是与动力模式不相协调， 从随机扰动产生的初始场要演变成动力不稳定结构差异较人的人尺度环流，需要较长的时 间，导致离散度偏低。 2 ) 滞后平均法( l a g a v e r a g e f o r e c a s t i n g ，l a f ) n2 1 ：l a f 法是把过去间隔为s 的不同时 刻的初值场作预报，然后把t = 0 ，一s ，2 s ，( n 1 ) s 的n 个由不同时刻初值场所作的同一时刻的 预报结果进行统计分析，得出均值的最佳预报以及预报分散度等信息。l a f 可一般地表示 为：x i = x ( t ；t i ，x ( t i ) ) 。l f 方法在业务上是容易实现的，因为l a f 集合中的每个成员都是在日 常的业务预报循环中被产生出来的。 3 ) 奇异向量法( s i n g u l a r v e c t o r s ，s v s ) n 3 。1 引：基本原理是利用非线性动力学理论中的有 限时间不稳定理论和数值天气预报中同化技术即切线性和伴随模式，求取切线性模式的奇 异值和奇异向量就是求线性和伴随模式乘积的特征值和特征向量，最大奇异值对应的奇异 向量就是增长得最快的扰动，最大特征向量的增长较其它模态快得多。e c m w f 刚这个方 法产生集合预报的初始扰动。 3 4 ) 增长模繁殖法( b r e e d i n go ft h eg r o w i n gm o d e ，b g m ) n 0 1 5 1 ：该方法是美国n c e p 集合预报系统采用的一种初值扰动方法。选择模式6 h 预报场与同一时刻的分析场之偏差作 为初始扰动。主要步骤有：利用一个大小( 任意模度量，比如位势高度场的均方根或动 能) 已知的随机初始扰动来启动繁殖循环，应注意的是随机种子只引入一次，将这个随机 扰动加剑数值模式的初始分析场上；对扰动初始场和朱扰动初始场( 控制预报) 作固定时 间间隔( 如6 h ) 积分；用控制预报减去扰动预报；将差值按比例缩小到与初始扰动有 相同的大小( 在均方根误差意义上) ；将该扰动加到如所述的下一个固定时间间隔( 如 6 h ) 同化分析中，多次重复上述步骤得到快速增长模。经研究发现，这个过程人概需要3 4 天的过渡期，扰动增长率要比m o n t e c a r l o 预报快。该方法既考虑了实际资料中可能出现 的误差，同时义考虑了误差快速增长的动力学结构。 5 ) 卡尔曼滤波法( e n s e m b l et r a n s f o r mk a l m a nf i l t e r , e t k f ) n6 1 ：滤波的基本思想是 针对一系列带有误差的测量值，排除误差的干扰，分离出所需要的物理参数的估计值，并 使估计值的误差达到最小。在集合预报中的应用是通过基于观测、初估场和特定的误差方 差的分析，估计出大气的最佳的可能状态。卡尔曼滤波实质上代表了一种资料同化方法。 用类似于m o n t ec a r l o 的随机噪声代表观测误差，对观测资料加以扰动，每个扰动的同化分 析周期都是独立的，由此产生独立初始分析场，通过积分模式得到预报结果。 6 ) 观测扰动技术( p e r t u r b e do b s e r v a t i o n s ，p o ) n ：用初始扰动场与不同动力模式、 不同的物理过程参数化方案组合产生集合预报，是加拿大采用的方法。他们用增k 模繁殖 法产生一套扰动初值，用两个动力模式( 全球谱模式和全球格点模式) ，每个动力模式选取 若干个( 现在是8 个) 不同的物理过程参数化方案组合，由此形成集合预报系统。 为方便比较，表1 1 给出了主要初始扰动方法的优缺点n 8 1 。 由于计算条件等冈素的限制，我国集合预报研究起步较晚，但随着计算机技术的发展 和国际交流的日益频繁，集合预报研究在我国迅速发展，国内一些专家也在集合预报方面 4 做出了重大贡献。近年来，我国学者也对集合预报初始场扰动方法进行了深入研究，穆穆 等n 刚针对计算奇异向量时将非线性问题简化为线性问题，提出了非线性奇异向量的概念， 并从理论方法和数值试验上研究了奇异值与基流的非线性稳定性和不稳定性的关系，将奇 异向量法的理论研究提高到了一个新的水平。龚建东等1 提出了最优初始场形成的四维变 分同化方法，该方法主要是针对m o n t ec a r l o 方法和滞后平均法在形成初始场时的不足， 利用四维变化同化技术，同时吸纳m o n t ec a r l o 方法具有明确统计意义和滞后平均法包含 多时刻信息的优点，来形成一组既与动力模式相协调，又具有明确统计意义的初始场。结 果表明，该方法的集合预报效果明显好于滞后平均法。陈静等瞳提出并设计了异物理模态 法，是由不同对流参数化方案预报离差获得中尺度暴雨集合预报扰动初始场的一种新方法。 该方法主要是针对对流不稳定构造具有中尺度运动特征的集合预报初始场扰动区域、扰动 结构和扰动振幅。研究表明，该方法产生的初值扰动场具有合理的中尺度环流结构，可以 反映对流敏感区域对流不稳定的预报不确定性，该方法可以明显的改善控制预报结果。 作为集合预报系统中的首要问题，也是集合预报技术研究的关键问题，初始场扰动理 论和方法虽已取得较大进展，但集合离散度偏低，离散速度偏慢等问题仍朱得到很好的解 决。 1 2 2 数值预报模式 一个性能优良的集合预报系统与性能优良的数值模式是相辅相成的。只有当模式足够 好，而预报的不准确性主要源自初值的误差时，集合预报才会有明显的效果阳1 。所以，不 断改进数值模式的质量对提高集合预报的效用也是至关重要的。由于预报模式在一定程度 上采用了简化处理，如时间和空间差分及物理过程参数化方案和下垫面的作用等，引起了预 报的不确定性。而预报结果( 如降水) 却对这些过程非常敏感，所以在模式的积分过程中 可以在一定的范围内把这些过程当作随机过程处理晗引。鉴于上述考虑，目前的扰动方法从 传统的仅考虑初值不确定性发展为同时考虑模式不确定性、并发展了多模式一多分析集合预 报技术等扰动方法，下面作简要介绍： 1 ) 多分析一多模式集合预报技术幢3 。：此技术是同时使用两个或两个以上业务中心的分 析场及两个或两个以上业务中心的模式制作集合预报，每个模式都有其自身的集合预报系 5 统，然后把这几个子集合预报加在一起成为总集合预报。这种方法同时考虑了初始场不确 定性和模式物理过程中不确定性的影响，因此它所提供的信息比单个模式集合预报更准确。 2 ) “p o o r m a n ”集合预报技术心引：将来自几个业务中心的确定性预报作为集合预报的 成员，该方法比较容易实现。“p o o r m a n ”集合预报技术在表达短期预报的不确定性方面非 常有效，在前3 天“p o o r m a n ”预报技巧高于e c m w f 的集合预报系统。 3 ) 多模式超级集合技术心引：使用多个业务确定性预报，但并非直接将多个模式的预 报结果作为集合预报系统，而是根据这些模式过去的性能对其预报进行统计订正。该方法 是“p o o r m a n ”集合预报系统的发展，超级集合技术提供的是一个确定性预报，而非概率 预报，它的预报技巧要优于普通的集合平均。 另外，研究表明数值模式分辨率的提高和集合成员数的增加可对集合预报系统产生有 益的影响，但需要火量的计算资源，因此，如何在模式分辨率、集合成员数和计算成本之 间达到平衡，是亟待解决的问题。 1 2 3 集合预报产品 集合预报输出人量的预报场资料，要使其能够高效率的为预报员所使用，尤其是以概 率的形式呈现给预报员，如何从预报场中提炼有用信息就是关键的问题，这也是涉及到集 合预报系统能否最大的发挥其作用的问题【2 引。集合预报的目标有三：1 ) 通过集合平均提 高预报技巧；2 ) 提供预报结果的可靠性预报：3 ) 为概率预报提供定量基础。针对上述3 点目标，目前业务上的集合预报产品主要有： 1 ) 集合平均n8 , 1 0 , 1 2 , 1 5 , 2 7 ：集合平均可以过滤掉每个成员的不可预报因素，给出总体预 报趋势。但由于自身平滑作用，在大气不稳定而可能出现分叉而且多平衡态的情况下，集 合平均预报往往无能为力甚至误导，对极端天气的预报能力较差。集合平均仅提供了未来 大气的一种可能状态，仍没有跳出“确定论”预报的范畴。 2 ) 集合预报离散度心引：在引入初始场扰动误差时，目的是使引入初始场的扰动与可 观测到的预报误差有相当的增长率，这一点可用离散度来表示。按照r b u i z z a 的定义，离 散度可以看作为各扰动预报与控制( 未扰动) 预报之间的平均距离，它是集合预报不确定性 的量度指标。 6 3 ) 概率烟羽酣1 8 1 ：计算某一点上预报成员对各预报值范围出现的概率，绘制集合成 员对预报对象的预报概率分布的时间演变图。 4 ) 天气要素预报概率图：集合预报最具代表性的产品，通常用预报天气事件发生的成 员数与总成员数之比作为天气事件的发生概率，最常用的是降水量概率预报。 5 ) 面条图幢引：选取一条特征等值线，把所有成员中预报的该等值线绘制在同一张图 上。一般来说等值线的发散程度大致反应出预报的可信度。 还有如可预报性相对度量，分簇图等集合预报产品，这里不做介绍。 1 2 4 集合预报技巧的检验与评价 一个集合预报系统建立后，有必要鉴定其合理性，并进行检验与评价啪1 ，作用有二： ( 1 ) 通过对检验结果的分析，可以发现其优势和缺陷，为进一步完善预报系统提供依据， 或者在系统改进后评价其对预报结果的影响。( 2 ) 通过对预报系统长期表现的检验评价， 可以在用户选择使用该系统时提供依据。 常用的预报效果检验和评价手段可分确定性预报检验方法和概率预报评价方法，其中 重点是概率预报产品。确定性的预报检验方法意义明确，主要有距平相关系数和均方根误 差。概率预报效果评价的原则是：预报总体结果既要与气候平均状况相一致( 可靠性， r e l i a b i l i t y ) ，同时又要具有对个别天气事件的识别和预报能力( 分辨能力，r e s o l u t i o n ) ，能 够对决策产生积极的影响。目前广泛使用的集合预报评价方法有眨引： 1 ) t a l a g r a n d 分布：t a l a g r a n d 认为一个性能优良的集合预报系统的标准应是不同成员以 同样的概率发生，即观测实况应以相同的概率落在它们附近。该方法是度量系统可靠性的 方法。 2 ) 可靠性曲线：通过对预报概率与观测频率的一致性的分析描述预报的可靠性。 3 ) b r i e 许分( b s ) ：这是一种均方概率误差。该方法综合考虑了可靠性、分辨能力和 不确定性。在b s 基础上定义的b s 技巧评分( b s s ) 引入了气候b s 评分，表示预报对气候预 报改进的程度。 4 ) r o c 分析方法：这是信号探测理论在气象中的应用，通过计算预报的条件命中率 和空报率米描述预报系统的分辨能力，该方法对确定性预报和概率预报结果均可进行评价。 7 5 ) e v 分析方法：根据概率预报做决策的关键要素就是计算所谓的“成本损失”比， 不同用户可根据自己对气象条件的依赖程度而做出不同的决定。 6 ) 离散度：一个性能优良的集合预报系统集合离散度应与均方根误差相近m 1 。 7 ) 相对技巧评分( r s s ) ：在均方差意义上，集合预报的表现可用r s s 定量表示。 相对于确定性预报，集合预报能够提供概率预报的优势可使针对不同目的、使不同用 户可以根据自己对气象条件的依赖程度而选用不同的预报，主动权掌握在自己的手中，而 气象预报员则只需对所服务的用户做出相应的预报和警报。当然，针对不同尺度系统的检 验评价方法也有所差异，本文将选取适合于检验和评价本研究所构造的集合系统的检验方 法。 1 3 集合预报的研究进展及主要发展方向 7 0 年代初，集合预报思想f l q e p s t e i n l 7 1 和l e i t h 伸首先提出，由于计算条件的限制，集合 预报的研究主要集中于理论研究。9 0 年代后，随着人规模并行计算机的发展，集合预报的 研究和业务应用已经全面展开。美匡 n c e p “0 1 引、欧洲e c m w f n 3 1 和加拿大m s c 7 1 分别丁 1 9 9 2 、1 9 9 2 、1 9 9 8 年建立了自己的集合预报业务系统，但此时的业务应用只限于全球中期 数值预报。利用上述扰动技术，中国、日本和南非等国的业务集合预报系统也相继建立。 我国的集合预报系统采用了e c m w f 的s v 方法，目前处于准业务运行阶段。与此同时，国 内的一些学者也进行了一系列关于集合预报原理和方法的研究- 【= 作n 。2 6 3 1 。3 引，从统计物理 和胞映射全局分析的角度对集合预报的原理和集合预报样本数对预报结果的影响等方面进 行了研究，从理论上证明了集合预报方法能够提高预报的准确率。 近年来，鉴于集合预报方法在中期业务预报中所取得的巨人成功，集合数值预报领域 不断拓宽，从预报的时间尺度方面来看，目前己向短期和气候预测两个方向延伸。目前在 季节预报、e n s o 预测等拉剐方面均已采用集合预报方法来进一步提高预测的准确性，并能 够给出发生概率的信度指标。在气候预测中更重视模式扰动以及外部强迫的不确定性，而 对初始条件的不确定性考虑较少，这也是由气候预测本身的尺度特征决定的。在短期方面， 8 增长模繁殖法和奇异向量扰动法已经被应用到有限区域模式、1 - 3 天的短期预报中。由于 可预报性限制随大气系统的尺度减小而迅速增大，短期集合预报相对于中、长期预报更为 复杂，预报时段较短，初始扰动场的质量对预报结果的影响比中期预报要大得多，因此如 何形成合适的初始扰动生成方法就显得尤为重要眵 3 5 1 。目前虽然取得了一些成果，但仍还 是处于研究探索阶段。尤其是台风路径集合预报方面的研究，将集合预报技术应用于热带 气旋路径数值预报的研究开始于上世纪9 0 年代中期。我国虽然也已开展了热带气旋路径集 合预报方面的工作，但研究尚处于起步阶段，目前还没有针对西北太平洋热带气旋路径集 合预报的比较成熟的初始扰动方法。其中一个原因就是海洋上资料的缺乏、客观分析方案 的限制使模式初始场不能反映台风系统本身的动力和热力结构。短期集合预报的另一个关 键在于初始扰动场的的离散程度和离散速度，如果由于预报初期离散度偏小而漏掉实际大 气状态，那么在随后的预报中再捕获实际大气状态的难度就更大。中尺度集合预报的复杂 性除了初始扰动的生成外，还表现受侧边界条件对预报集合离散度的影响以及不同初始场 与侧边界条件在模式中的协调性问题。n c e p 建立了业务化的短期集合预报系统，业务实践 和检验表明，该系统对一些重大天气系统的预报良好，对短期预报结果有明显的提高。另 外，集合技术在“目标观测”、资料同化中应用也比较广泛。 1 4 台风路径集合预报的基本问题 台风是影响我国的重要灾害性天气，台风登陆时，带来的暴雨、强风、风暴潮等强度 大，波及范围广，来势凶猛，破坏性极大。2 0 0 4 年的1 4 号强台风“云娜”( r a i n n e ) 登陆中 国东南沿海。造成1 6 4 人死亡，2 4 人失踪，直接经济损失达1 8 1 2 8 亿元。2 0 0 6 年的1 号强台 风“珍珠”( c h a n c h u ) ，在菲律宾、中国东南部、台湾总共造成1 0 4 人死亡以及1 2 亿美元的 损失。2 0 0 6 年的4 号强热带风暴“碧利斯”( b i l l s ) ，在菲律宾、台湾、中国东南部总共造 成6 7 2 人死亡以及4 4 亿美元的损失。面对台风气带来的巨人灾难和损失，对其准确的预报一 直是气象工作者的目标。 在业务预报中，中尺度强对流天气预报更多地关注极端降水等地面参数，且中尺度强 9 对流系统的强度大、尺度小、生命史短、气象要素梯度大，相对于中长期预报而言，初始 的不确定性更大，确定性预报对其定时、定点、定量的预报难度也更大陷8 。冈此，应用集 合方法反映中尺度强对流天气的不确定性是一个合理的选择。动机是通过集合预报来反应 中小尺度运动的初始不确定性，捕获极端天气，并利用集合预报的概率形式提供预报风险 指数和预报可信度指标。b r o o k s 等刚认为在理论和计算资源能够满足要求的情况下，把集 合预报的技术应用到有限区域的短期预报是可行的。此后更多的学者致力于短期集合预报。 在已获得的理论基础上，再次肯定了中尺度集合预报发展的前景，也使得台风路径集合预 报作为一个课题受到气象工作者的关注。 我国热带气旋路径预报进展不大，其原因主要有两个方面：一是热带气旋主要活动在 洋面上，观测资料缺乏，除了其位置、强度等特征量的估测存在误差外，热带气旋的初始 结构也只是根据其热力、动力理论结构及半经验公式构造得到，将这种理想化的结构模型 嵌套至客观分析场后形成的模式初始场的不确定性就更显然；其次，对于热带气旋活动和 变化过程的认识还不够深入，用于预报其路径的数值模式尚缺乏针对性，其参数化方案反 映的不确定性尤为明显。 上述两个问题是台风路径集合预报发展的基本问题，对其进行深入的讨论必然对台风 路径集合预报的发展提供有益的参考。 1 5 本文研究的主要问题和内容安排 综合台风路径集合预报的基本问题，本文将对以下问题进行研究、讨论： 1 ) 利用m o n t ec a r l o 法和繁殖法方案，检验集合技术应用在台风路径集合系统中的价值。 2 ) 将在增长模繁殖过程中，对增长模不断进行动态调整，改进扰动的增长率，并对动态 调整和自由繁殖做形态饱和方面的对比。 3 ) 考虑对增长模繁殖长度的确定，研究增长模达到大小饱和和形态饱和的繁殖时间。 4 ) 在繁殖法基础上，同化人造台风，研究初始场对预报结果的影响。 l o 本文将围绕上述问题，通过以下六章内容阐述关丁台风路径的集合预报试验研究结果。 第一章绪论 简要介绍集合预报的研究意义、概念、集合预报系统以及相关的基本理论，通过对集 合预报国内外研究进展的同顾，总结集合预报朱来的主要发展方向，阐述台风路径集合预 报研究的重要意义，提出本文拟研究和讨论的主要问题和内容。 第二章w r f 模式简介 简要介绍本- t 作所选用的w r f v 2 2 中尺度数值模式的特点、动力框架、物理过程以 及基本运行流程；较为详细的介绍了本研究涉及到的微物理过程方案。 第三章m o n t e - c a r l o 扰动法的集合预报试验 本章将采用简单的m o n t e c a r l o 扰动法作为初值扰动方法来构造集合预报系统，检验 集合预报应用于风暴尺度系统的可行性及潜在的应用价值。 第四章增长模繁殖法的集合预报试验 本章将采用增长模繁殖方法( b g m ) 作为初值扰动方法来构造集合预报系统，希望通 过动力过程的约束，对初始场的信息进行改善，提高预报效果。本章利用增长模繁殖法构 造集合预报系统的初始扰动场，分析繁殖法对预报技巧的改进，讨论繁殖过程中动态调整 对增长率的影响以及增长模达到饱和的时间即繁殖长度。并对由繁殖法构造的集合预报系 统进行检验与评价。 第五章同化人造台风的繁殖法集合预报试验 本章将构建一个较简单的人造台风模型，然后在第四章基础上，将模犁同化到繁殖后 的初始场，进行集合预报，与仅用繁殖法试验结果比较。 第六章总结与讨论 总结全文主要内容及结论并讨论尚待进一步解决的问题。 2 1 引言 第二章w r f ( v 2 2 ) 模式简介 中尺度集合预报是基于中长期集合预报成功经验之上发展起来的、利用中尺度有限区 域数值模式、着眼于如暴雨和冰雹等强对流灾害性天气过程的新的研究方向。一个性能优 良的集合预报系统需要建立在性能优良的数值模式之上。近年来，随着中小尺度气象学研 究的深入和高性能计算机运算能力的不断提高，高分辨率的中尺度数值预报模式取得了较 快的发展。目前，国际上应用较多的中尺度模式主要有：美国1 f 静力高分辨率中尺度模式 w r f ，美国p s u n c a r 的中尺度模式m m 5 ，美国o k l a h o m a 大学的区域预报系统a r p s 以及 中国气象局新一代全球区域同化预报多尺度统一模式g r a p e s 等。北静力、高分辨率的中 尺度数值模式，为模拟和研究复杂多变的、高时空分辨率的中小尺度天气系统提供了可能。 其中w r f 模式集成了迄今为止在中尺度方面的最新研究成果，重点考虑从云尺度到天气尺 度系统的预报，水平分辨率重点考虑1 1 0 k i n 。本章将简要介绍w r f 模式( v 2 2 ) 设计的着 眼点利特点，动力框架和与本研究有关的微物理过程。本章有关模式内容均从文献1 - 4 5 - 4 8 和官方网站中获取， 2 2w r f 模式特点简介( v 2 2 ) w r f 是由美国多个研究部门和大学的科学家共同参与进行开发研究的新一代中尺度 数值模式。w r f 设计着眼点是要建立一个模块化、可移植、容易维护和扩展的、并且能够 在不同类型的计算机上运行的软件结构，同时也必须充分考虑剑在大规模并行计算环境中 的高效率以及方便于和其它模式相耦合。为此，w r f 采用了高度模块化和分层设计的结构。 在这种层次结构中，主要包括驱动层( 负责初始化、时间积分、输入输出、模式的计算区 域嵌套关系和并行计算等) 、中间层( 提供模式层与驱动层之间的接口) 和模式层( 模式的 动力框架、物理过程等真正属于模式计算的部分) ，使得模式本身与模式的计算机处理过程 1 3 无关。在模式层中，动力框架和物理过程都是可插拔的。同时，w r f 使用了f o r t r a n 9 0 的 许多新特性，如模块化的程序设计使得增加物理过程的上作变得更容易，动态内存分配使 得程序的运行效率得到提高等。由于w r f 通过调用标准n e t c d f 库来实现模式数据的输 入输出，使得数据存储与不同类型的计算机无关，提高了数据文件的读取速度，减小了数 据文件占据的磁盘空间。另外，w r f 将数据文件的输入输出部分设计成为模式的“外部程 序包”，使得更改数据文件的输入输出部分更加方便。w r f 模式的这些新特性，为用户选 用各种不同的选项、研究模式性能以及进行集合预报提供了极人的便利。 w r f 模式重点考虑从云尺度到天气尺度等重要天气的预报，水平分辨率重点考虑 1 - 1 0 k m ，因此，模式包含高分辨率非静力应用的优先级设计、大量的物理选择、与模式本 身相协