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热文排行【摘要】经过几十年的发展，国内外数值天气预报业务系统的建设取得了很大进展，但较好的大尺度形势预报并不意味着准确的天气预报，制作高分辨、精细化天气预报需要进一步研究解决的关键技术包括多源资料同化应用技术、WRF中尺度数值天气预报模式的改进和订正释用技术。
【关键词】数值预报；资料同化；WRF模式改进；订正释用
数值天气预报代表着客观定量预报的发展方向，经过几十年的发展，国内外数值天气预报业务系统的建设取得了很大进展，特别是大尺度形势预报的精度越来越可靠，可用预报时效越来越长，空间分辨率越来越高。但较好的大尺度形势预报并不意味着准确的天气预报，以数值预报产品为基础，综合应用动力学、天气学、统计学、人工智能等各种预报方法和各种天气气候信息制作高分辨、精细化气象要素综合预报已成为共识。针对我国当前现状，需要研究解决以下几个关键技术难点问题。
数值天气预报代表着客观定量预报的发展方向，经过几十年的发展，国内外数值天气预报业务系统的建设取得了很大进展，特别是大尺度形势预报的精度越来越可靠，可用预报时效越来越长，空间分辨率越来越高。但较好的大尺度形势预报并不意味着准确的天气预报，以数值预报产品为基础，综合应用动力学、天气学、统计学、人工智能等各种预报方法和各种天气气候信息制作高分辨、精细化气象要素综合预报已成为共识。针对我国当前现状，需要研究解决以下几个关键技术难点问题。
一、多源资料同化应用技术
大气观探测资料种类非常多，获取手段多样，目前常用资料包括地面报和高空报等常规观探测资料，还包括浮标站、船舶报和数值预报产品等非常规资料。如何充分利用这些资料，构造髙精度的大气数值预报模式初始场，是气象要素数值预报的关键技术之一。其技术难点是：一是背景误差协方差模型建立和背景误差统计估计。变分同化中的背景场误差结构，决定着观测信息在模式空间的分布特征，以及不同变量间的分布匹配关系，保证分析增量平衡，合理的背景场误差协方差结构对变分同化系统的分析质量至关重要，通过合理的风、压场平衡关系的设计，可以得到更合理的背景场误差协方差的模型，对提高三维变分同化分析效果有着重要的作用；二是多源非常规资料协同同化技术。多源资料的协同变分同化是非常规观测资料走向业务应用的关键环节，不同源的资料数据同化叠加，不一定对同化分析结果产生正的效应。因此，需要在独立完成对每类观测资料直接同化的基础上，研究多种观测资料的协调同化技术，以确保同化效果的一致性，真正实现观探测资料的信息互补。
以三维资料变分同化技术为框架，同时结合先进的背景场误差协方差矩阵构造技术，可以有效提高模式初始场的构造精度。其解决的技术途径是：在三维变分同化框架的背景误差协方差参数估计中，采用NMC方法和观测方法相结合的方式来估计。假定背景误差协方差是水平和垂直可分离的，水平和垂直可分离意味着每个自协方差和交叉协方差的水平结构与垂直坐标无关。此外，由于模式预报的背景场误差在各个季节表现出不同的特征，需要研究背景误差随季节的依赖性，估计不同季节的背景误差，这样获得随季节变化的背景误差结构更接近真实的背景误差，能够使模式的初始场分析质量得到进一步提高；对多源非常规资料协同同化，以变分同化理论为基础，通过完善物理和动力平衡约束，深入研究各类资料的误差特性、质量控制和偏差订正技术，构建合理的目标函数，分析不同观测对同化分析和模式预报效果在实现对每类观测资料(如自动站等资料)直接同化的基础上，采用多参数正则化方法求取目标泛函各分量权重系数研究多种观测资料的协调同化技术，以确保同化效果的一致性，实现观测资料的信息互补，进一步提高非常规资料的有效同化应用水平，为气象要素数值预报提供高质量的模式初始场。
二、WRF中尺度数值天气预报模式的改进技术
WRF模式是由美国国家大气研究中心(NCAR)、国家大气海报系统实验室、国家大气环境预报中心(FSL，NCEP\NOAA)和俄克拉荷马大学的风暴分析预报中心(CAPS)等多家单位联合发展的新一代高分辨率非静力中尺度数值预报模式。由于WRF模式系统具有可移植、易维护、可扩充、高效率、方便等诸多特性，迅速成为全世界大学、科研单位及业务部门广泛使用的模式，WRF模式已经取代MM5，成为目前及未来研究与应用的主要区域中尺度模式。
在引进开发当今先进的WRF中尺度数值天气模式基础上，需要研究建立适合我国所在东亚地区大气环流演变特征的气象要素中尺度数值预报模式软件。WRF中尺度模式所设计的物理过程参数化方案均是以北美地区的观测资料为基础，针对北美的大气环流特征和地理特点设计的，需要针对亚太地区的地理特征和天气特点，对该模式的资料前期处理、物理过程参数化方案以及模式边界层处理技术等作出相应的改进和试验研究。一是实现以全球中期度模式与区域中尺度数值预报模式之间的异模式嵌套功能。区域模式水平分辨率高，模式能够较好描述中小尺度系统的结构细节和演变机制，通过历史资料回报试验，可以形成针对东亚地区天气气候特点且与模式分辨率相匹配的复杂中尺度物理过程参数化方案，显著改进对东亚地区天气形势的分析预报水平；二是开展模式适应性试验研究，确定模式物理过程参数化方案的最佳搭
三、订正释用技术
尽管数值预报模式日趋完善，计算精度不断提高，但是预报值与实际值之间始终存在误差，且随着预报时效的延长，误差逐渐增大、预报准确率逐渐下降，给天气预报带来了一定的困难。数值预报误差产生的原因主要有：数值模式不能精确描述大气运动的所有物理过程；次网格过程参数化问题难以精确处理；初始场难以绝对准确；计算过程中的舍入误差不可避免等。为了减小数值模式的预报误差，当前的发展主流途径是不断提高分辨率，更加逼真地描述各种物理过程，走精细化道路，从正面改进模式各个环节来减小模式误差，但进一步提高预报水平的难度越来越大。
虽然数值预报能够提供精细化的等高面上的气象要素预报产品，但由于数值预报在初始场、资料同化、物理过程参数化等方面的不确定性，都会造成风场预报的误差，所以有必要研究对数值预报得到的气象要素进行订正释用技术方面，研究采用回归技术和神经网络技术，对模式预报的气象要素进行自适应技术订正，增强释用模型对数值预报模式的适应能力；另一方面，通过模式预报产品与相应历史观测资料对比分析，确定典型地区不同季节模式在不同髙度上的温、压、湿和风场的平均预报偏差，为气象要素订正预报模型建立提供基础数据支撑。研究采用综合集成技术，对多种气象要素订正方法的结果进行预报方法集成，进行多方法决策，降低气象要素预报产品的误差距平，提高气象要素的预报质量。
参考文献：
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【2】傅娜，谭燕. 基于快速更新同化的滞后短时集合预报试验及检验【J】.气象,2013,39(10).
【3】薛纪善. 和预报员谈数值预报【J】.气象,2007,33(9):3-11.
作者：侯维佳 南京大桥机器有限公司