国家超级计算天津中心
新闻中心

天河算道论坛:气象雾霾数值预报技术创新与应用论坛-专家精彩报告回顾(三)


本期解读中科院大气物理研究所平凡研究员题为“数值模拟及客观预报系统的建立”的报告内容。

平凡,博士生导师,中科院大气所研究员,南京信息工程大学兼职教授。主要从事中尺度动力学、涡旋动力学、对流云微物理过程、台风等高影响天气的研究。主持和参加国家863、973、自然科学基金委、国家科技支撑计划重点项目等10余项。现任《大气科学》编委、《大气科学进展》、《中国科学》、《地球物理学报》、欧洲《大气研究》AR审稿人。

2022年冬奥会将在北京市和河北省张家口市联合举行,这是中国首次举办冬季国际体育赛事,重大体育赛事受气象因素影响较大,气象数值预报对保障体育赛事安全顺利进行非常重要,是赛事成功举办的关键因素。

中科院大气物理研究所和河北省气象局共同承担了国家科技部及河北省的科技冬奥专项项目。在国家超级计算天津中心大力支持下,项目依托天河平台构建的数值预报模式已经在8月份试运行,模式将为今年12月份到明年1月份的冬季奥运测试赛提供业务保障。

一、项目情况介绍

该项目建立以张家口崇礼为中心的多重嵌套模式运行框架,调试和发展适合冬奥会赛区复杂地形地貌的陆面方案、云微物理方案,对高分辨率数值预报进行本地化和优化,提供短期时效逐小时精细化预报。

利用GSI资料同化系统,开展实况观测的快速循环同化,形成融合多源气象信息、高时空分辨的三维多要素分析场,作为预警实况场和短临预报初始场,开展精细化气象要素的短时临近预报。

通过降雪、低温、低能见度、地面大风等高影响天气典型个例的数值实验,结合观测分析,利用CFD嵌套高分辨率解析技术,分析和研究对张家口赛区雪上项目影响较大的山谷风、背风波及涡旋等局地等小尺度地形环流,并分析其对降雪、低温、低能见度、地面大风的影响。

二、精细化模式研究进展

(一)精细化气象要素临近预报系统

目前已经初步建立了冬季崇礼赛区精细化气象要素临近预报系统,包括同化常规资料,崇礼赛区微尺度探测资料,发展针对我国复杂地形适用于冬季包含雪盖路面模式,对流尺度模式微物理云方案。模式包含嵌套5层嵌套,从4.05km到50m分辨率。

(1)同化子系统

由于时效性要求,同化系统采用了3DVAR+云分析与3DVAR++Enkf混合同化方式,这样可以显著提高模式适用性和资料释放性。可同化观测资料清单数据类型包括地面报、探空报、地面自动站、飞机站、雷达资料、卫星资料等。下图展示的是风4与雷达数据同化增量分析,可以看出风4卫星与多波段雷达信号的引入,有效改变中尺度气象背景场,对山地的复杂天气预测非常有帮助。

同化子系统采用NMC方法,通过一月或更长时间的连续WRF模式预报产生新的背景误差协方差,这样能大大提高模式同化本地化效率,从下图看出,采用该方法能有效改进各个气象预报要素的分布。

快速更新模块每日运行8次,每次预报48小时,采用三维变分同化方案,并通过控制脚本实现快速更新,保证获得的实时信息能迅速进入模式器里。混合同化模块里面既有确定性预报,又有Enkf混合性预报,该方式可以对同化结果进一步评优,能够显著改善同化模式性能,提高资料使用有效性。

(2)冬季崇礼赛区精细化预报系统物理方案组合

针对崇礼赛区山区地形构建了物理方案组合,包括能够反应山地特征的云微物理方案,适用于精细化模拟的灰区尺度边界层方案,合理反映区域特征复杂下垫面的陆面方案。

精细化陆面方案。京津冀地区下垫面复杂且为我国主要城市群之一,研究该区域下垫面及城市冠层对暴雨数值模拟的影响有着重要的意义。数据采用全球30米地表覆盖数据与全球30米地形数据。采用30米分辨率的精细化方案,下图展示了2017年1月26日山区暴雪预报模拟与观测结果对比,从图中看出模式对暴雪有很好的预报能力。

云微物理方案。目前数值模式中两类微物理参数化方案:bulk和bin云物理方案。通过分析京津冀地区云微物理特征,反映区域特征的云微物理方案。在bulk方案中拟合了京津冀地区雨滴谱的分布特征,改进了云微物理方案。下图展示的是针对北京地区一次强降水过程,可以看出模拟效果非常好。

边界层方案。现在通用数值模式只考虑垂直方案,但是当模拟尺度从公里级尺度降低到百米级尺度,就必须考虑水平湍流交换,为此构建了灰区尺度边界层方案,尺度自适应方案针对200m–2km尺度的湍流,该尺度区间由组织化湍流主导,通过实际个例模拟,通过与观测相比,有非常好的模拟效果。

(二)地面风数值模拟和偏差订正研究

利用崇礼精细化数值预报系统,从2019年11月开始,进行了连续一个半月的数值预报。初步构造和发展了地面风的偏差订正方法,并进行了检验。通过对2019年2月13日-15日模式预报地面风与观测对比,预报与观测存在明显偏差,相关性不高,需要进行偏差订正。不同分辨率采用不同地形数据,保证了模式时效性和计算精度。

模式预报订正方法有相似法、相似误差法、递减平均法以及递减平均法与相似法相结合。通过对4.05km、1.35km、0.45km区域的模式预报历史样本数据进行地面风速预报订正。

崇礼地面风速数值预报存在明显偏差,偏差订正能够提供提高地面风速模式预报的准确性,其中相似订正法有一定的优势,还需要更长的模式预报历史样本数据,正在评估450m、150m和50m区域的偏差订正效果。

三、崇礼典型天气案例分析

(1)冷湖效应

除了暴雪复杂天气现象以外,影响温度预报最重要的因素是冷湖效应。该现象是通过观测发现,目前这个问题还在研究中,初步给出了一个很好的物理解释,同时在数值模式中也对冷湖效应有个很好的展示。

(2)夜间升温

在赛区夜间有明显的增温现象,与平原地区温度变化有很大的区别。这个增温现象对奥运赛区要素预报有很重要作用。因为由于赛区转播原因,很多比赛尤其决赛都是夜间或凌晨12点以后,所以夜间气象预报十分重要。

(3)风场特征

风场是目前赛区赛场的预报难点,也是下一步重点开展的工作。由于涉及复杂的山区地形,山谷风的汇流以及迎风坡的气流等影响,需要开展一个细致的物理建模。

四、结束语

重大活动的举办离不开气象服务保障,而气象服务保障又离不开超级计算机,尤其是冬奥会赛事活动对气象预报精准度要求更高,精细化预报能力的提高对保障赛事成功举办具有重要作用。

国家超级计算天津中心充分利用资源和技术优势,支撑中科院大气物理研究所构建了气象数值预报冬季崇礼赛区精细化气象要素临近预报系统,显著提升了数值预报系统的计算能力和运算速度,提高对冬季崇礼赛区的精细化预报能力,提升服务产品的发布能力,助力支撑2022智慧冬奥。