王明欢,主要从事数值天气预报和集合数值预报技术研究.E-mail:
为了研究随机物理倾向扰动(SPPT)方法在复杂地形条件下对对流尺度集合预报中的影响,针对SPPT随机扰动场的时间尺度、空间尺度和格点标准差三个参数进行敏感性试验,分析扰动变化规律,探讨其预报效果。结果表明:空间尺度90 km、时间尺度3 h和格点标准差0.525参数构造的SPPT随机扰动场结构对西部山地对流尺度集合预报整体效果较好,该试验不同层次高空要素(纬向风场、温度场和湿度场)和近地面要素(10 m风和2 m温度)的离散度增长较快,考虑预报误差的离散度/RMSE也好于其他试验。虽然最优配置试验的3 h累积降水的集合平均相对于其他参数试验没有明显在各个量级上都有提高,但在≥10 mm、≥25 mm和≥50 mm的降水等级的ETS评分接近或者高于控制试验,概率预报技巧较好。综合来看,空间尺度参数的选取比时间尺度对离散度的影响更加明显,增加扰动振幅对离散度的增加也起到积极的作用,同时可以提高不同量级降水的概率预报技巧。
To investigate the influence of stochastically perturbed parameterization tendencies (SPPT) on convective-scale ensemble prediction under complex topography conditions, sensitivity experiments were conducted on three parameters of SPPT random perturbed field, including temporal scale, spatial scale and grid standard deviation, to explore its prediction effect. The results showed that the SPPT built with the parameters of 90 km spatial scale, 3 h time scale and 0.525 grid standard deviation performed best in this case. The spreads of upper-air physical quantities (zonal wind field, temperature field and humidity field) and near-surface physical quantities (10 m wind and 2 m temperature) increase rapidly. The spread/RMSE that considers prediction errors is also better than other experiments. Although the ensemble mean of 3 h accumulated precipitation is not significantly improved at all categories compared with other experiments, the ETS scores of precipitation grades ≥10 mm, ≥25 mm and ≥50 mm are close to or higher than those of the control experiment, and the probability prediction skills are better. On the whole, the influence of spatial scale parameter on spread is more obvious than that of time scale. The increase of perturbation amplitude plays a positive role in increasing spread, and meanwhile can improve the probability prediction skills of precipitation different magnitudes.
我国西部山地地区位于青藏高原东部,既受不同尺度天气系统相互作用,也受复杂地形的影响,发生的突发性山地暴雨也是我国主要自然灾害之一,预报难度非常大(
集合预报系统的预报不确定性来源包括初始条件误差、边界条件误差和模式误差。初值扰动可以体现由观测及模式分析场存在的误差所造成的不确定性,其研究开始较早也更加成熟,代表性方案包括奇异向量法(
SPPT作为一种模式随机物理扰动方法,最早应用在全球集合预报系统中。
随机物理扰动方法也越来越多地应用到区域模式当中(
自从
2018年5月21—22日在我国西部地区四川盆地的南部和东部受西南低涡移动的影响发生一次强降水过程。部分地区3 h累计降水可达到50 mm以上,降水区域直径不超过200 km(2°左右),是一次典型的突发性山地暴雨过程(
2018年5月21日00时至22日12时逐3 h降水实况
The 3 h accumulated precipitation from 0000 UTC 21 to 1200 UTC 22 May 2018
SPPT方案在WRF中的实现与ECMWF实现(
SPPT方案在模式中实现示意图
Illustration of of SPPT applied in model
其数学模型基于用一个乘性噪声项来体现物理参数化方案的不确定性,线性扰动总的物理量参数化倾向(式1)。
式中:
在ECMWF中,随机扰动形态是具有不同时空特性的两个(或更多)独立随机扰动形态的总和。第一种随机扰动形态模拟全球“快速”演变天气尺度的不确定性,其水平相关空间长度尺度为500 km,相关时间尺度为6 h。第二种随机扰动形态代表缓慢演变的行星尺度误差,因此具有数千千米的相关空间长度尺度和1个月相关时间尺度。在WRF实现中,只使用一个表示中尺度不确定性(默认情况下)的随机扰动场。将式(1)的随机扰动场
式中:
式中: 1-
式中:
从SPPT方案的随机扰动场构造可以看出,其主要由三个参数确定:时间尺度(
本文重点关注物理过程不确定性对预报结果的影响,故在方案设计中没有引入对初值和侧边界的扰动。
试验方案设计
Sensitivity experiment design
试验名称 | 空间尺度/km | 时间尺度/h | 格点标准差 |
SPPTh90t6s0.5 | 90 | 6 | 0.5 |
SPPTh90t3s0.5 | 90 | 3 | 0.5 |
SPPTh30t6s0.5 | 30 | 6 | 0.5 |
SPPTh30t3s0.5 | 30 | 3 | 0.5 |
SPPTh90t3s0.525 | 90 | 3 | 0.525 |
SPPTh90t6s0.5(a)、SPPTh90t3s0.5(b)、SPPTh90t3s0.525(c)、SPPTh30t6s0.5(d)和SPPTh30t3s0.5(e)试验中集合成员1(M01)在预报3 h时的随机扰动场结构
The random fields for 3 h lead time forecast of member 01 in the experiment SPPTh90t6s0.5 (a), SPPTh90t3s0.5 (b), SPPTh90t3s0.525 (c), SPPTh30t6s0.5 (d) and SPPTh30t3s0.5 (e)
以下将从高空要素预报分析、近地面要素预报分析、扰动振幅的敏感性,以及降水集合平均、离群率及其概率预报等方面,对这次强降水过程中不同随机扰动场参数下SPPT方案的试验(
五组试验的
Changes of spreads and RMSEs of
以下具体分析不同试验间的离散度变化规律。此处先比较在相同格点标准差0.5的条件下,不同时间和空间尺度参数的试验(SPPTh90t6s0.5、SPPTh90t3s0.5、SPPTh30t6s0.5和SPPTh30t3s0.5) 结果,将在3.3节中讨论调整格点标准差SPPT-h90t6s0.525试验结果。从
时间尺度参数对离散度的影响没有空间尺度明显。空间尺度选择90 km,不同时间尺度的敏感性试验(SPPTh90t6s0.5和SPPTh90t3s0.5)在各个层次纬向风场、温度场、湿度场的离散度随时间的变化趋势较一致。积分前约12 h,两组试验在200 hPa风场离散度比较接近,SPPTh90t3s0.5略大于SPPTh90t6s0.5,之后,SPPTh90t3s0.5增加较快,到积分约24 h后,两者相差不大。温度场和湿度场离散度的变化与风场类似。随着气压增加到500 hPa,两组试验的离散度大小非常接近,尤其是风场和湿度场。到700 hPa,SPPTh90t3s0.5中的风场离散度在积分前20 h小于SPPTh90t6s0.5,之后大于SPPTh90t6s0.5,温度场和水汽场离散度变化与风场类似。空间尺度选择30 km,分析时间尺度分别为6 h和3 h的敏感性试验(SPPTh30t6s0.5和SPPTh30t3s0.5)的离散度。两组试验的风场、温度场、湿度场的离散度在各个气压层的变化趋势相同,与空间尺度90 km的试验类似。在积分的前期,时间尺度3 h的离散度接近或略大于时间尺度6 h的试验。在积分的中期和后期,时间尺度3 h的离散度接近或者小于时间尺度6 h的试验。在500 hPa气压层,两组试验的离散度变化曲线几乎重合,尤其是风场和湿度场。
从各组试验中不同层次上的纬向风场、温度场、湿度场集合平均的RMSE随预报时效的变化(
一个好的集合预报系统具有合理的离散度,同时较为接近实际单模式预报的RMSE(
同
Same as
五组试验的10 m纬向风(a)和2 m温度(b)的离散度和RMSE随预报时效的变化
Changes of spreads and RMSEs of 10 m zonal wind (a) and 2 m temperature (b) in 5 experimerts with forecast lead time
从各组试验中10 m纬向风和2 m温度的RMSE随预报时效变化(
同
Same as
基于前面高空和地面要素的离散度分析,可知在格点标准差为0.5的情况下,随机扰动场的时间尺度参数为3 h、空间尺度参数为90 km时,水平风场、温度场和湿度场在各层的离散度较大,且离散度/RMSE更接近与理想值1,能更好地度量预报误差的变化。但同时发现,这个随机扰动配置虽然对近地面要素离散度相对于空间尺度30 km的试验有所改善,但是却不如时间尺度6 h、空间尺度90 km的试验的离散度大。
从SPPTh90t3s0.5和SPPTh90t3s0.525试验的离散度随积分时间的变化(
从近地面要素离散度变化(
降水是预报中最关注的一个要素。以下从集合平均降水、Talagrand分布和离群率及概率预报等多方面对这次降水过程的结果进行对比评估,分析不同时间尺度、空间尺度和格点标准差对降水预报结果的影响。
3 h累积降水的ETS(a)、Bias(b)和RMSE(c)
ETS (a), Bias (b) and RMSE (c) of 3 h accumulated precipitation
空间尺度为90 km的集合平均降水在≥0.1 mm和≥50 mm上ETS评分好于空间尺度30 km的试验,在≥10 mm和≥25 mm低于空间尺度30 km的试验。空间尺度固定为90 km,不同时间尺度试验的ETS有较明显的差别,如SPPTh90t3s0.5在≥0.1 mm量级的ETS大于SPPTh90t6s0.5,在≥10 mm、≥25 mm和≥50 mm小于SPPTh90t6s0.5。但是对于空间尺度固定为30 km,不同时间尺度试验的ETS相差不大。扰动振幅的增加(SPPTh90t3s0.525) 改善了≥10 mm的ETS,但在≥0.1 mm和≥50 mm量级上ETS低于SPPTh90t3s0.5,在≥25 mm的ETS与SPPTh90t3s0.5相当。
Bias越接近1,模拟结果与实况越接近。从
RMSE可以用来衡量集合平均降水与实况之间的偏差。从
首先,分析了不同扰动试验的降水离散度的情况。
3 h累积降水集合离散度随积分时间变化(a)和时间平均(b)
Temporal variations (a) and temporal averages (b) of 3 h accumulated precipitation for ensemble spread
Talagrand分布直方图(
3 h累积降水的Talagrand分布(a)、概率均方差(b)和离群率(c)
Talagrand (a), the root mean squared differences between the ranked-probability and expected-probability summed over all the categories in the Talagrand distribution (b) and outlier (c) of 3 h accumulated precipitation
与确定性预报相比,集合预报的概率预报可以提供更多信息。降水概率预报的检验是集合预报效果检验的重要指标之一。Brier技巧评分(BSS)可表示概率预报对控制试验的改进程度(
3 h累积降水BSS评分
BSS score of 3 h accumulated precipitation
针对2018年5月在四川盆地南部和东部发生的一次强降水天气过程,采用SPPT方法开展在复杂地形条件下对流尺度集合预报试验。从高空要素和近地面要素的预报分析、扰动振幅的敏感性、降水集合平均和离群率及其概率预报等方面,研究不同时间尺度、空间尺度和格点标准差生成的随机扰动场对本次过程的集合预报影响。结果表明:
(1) SPPT方案中空间尺度比时间尺度参数对离散度的影响更加明显。空间尺度为90 km试验在对不同高度(200、500和700 hPa)高空要素(纬向风场、温度场和湿度场)和近地面要素(10 m风和2 m温度)的离散度检验中总体上表现更为出色,尤其是在积分中期和后期,空间尺度为90 km试验的高空要素离散度大于空间尺度30 km的试验。在500 hPa高度,空间尺度相同试验的风场、温度场和湿度场的离散度相差较小。
(2) SPPT方案中时间尺度选择3 h试验的集合成员的整体离散度更大。时间尺度在积分的不同阶段对离散度的贡献不同,时间尺度3 h试验在积分的前期和中期对高空要素的离散度表现更好,到了积分后期,小于时间尺度6 h的试验。时间尺度3 h试验在积分的前期对近地面要素的离散度表现较好,到了积分中期和后期,小于时间尺度6 h的试验。
(3) 格点标准差由0.5增加到0.525计算仍然稳定。扰动振幅的提高有助于增加高空要素及近地面要素的离散度,尤其对近地面要素离散度改善较大,且离散度/RMSE更接近于1,能更好地度量预报误差的变化。
(4) 在降水预报检验中,SPPT方案试验的集合平均降水相对于控制试验可以提高预报技巧,3 h累积降水的集合平均在≥10 mm、≥25 mm和≥50 mm的降水等级的ETS评分接近或者高于控制试验。SPPT方案的空间尺度参数的选取比时间尺度对降水的离散度的影响更加明显,增加扰动振幅对离散度的增加也起到积极的作用。虽然在降水的集合平均确定性预报的表现中,参数的选取对各个量级降水的ETS评分各有高低,但是从BSS技巧评分来看,选取空间尺度为90 km、时间尺度为3 h和格点标准差为0.525的参数配置可以提高在各个量级降水上的概率预报技巧。
SPPT方案通过扰动次网格物理参数化的总倾向来表达模式的不确定性,总物理倾向与天气系统以及物理过程的描述密切相关,随机扰动形态的时空分布对总倾向的扰动产生影响。本研究的天气过程发生在我国西部地形复杂区域,物理参数化对天气系统的描述也具有不确定性,利用SPPT的随机物理扰动方案研究开展的五组敏感试验,分析其扰动变化规律,优选了随机扰动场的最优参数配置。虽然相对于其他参数配置,该参数组合在所分析的个例中可以提高3 h降水的概率预报技巧,增加离散度,但仍然偏小。从高空要素和地面要素的预报分析及降水预报的检验表明,随机扰动场对空间尺度参数调整比时间尺度和振幅参数更加敏感,与
此外,为了研究物理过程不确定性对预报结果的影响,本研究没有引入其他方案扰动,扰动能量总体偏小。后期,可增加初值扰动或者结合SKEB等随机物理扰动方案,采用多种技术的混合扰动方案,以获得更佳的集合预报效果,本工作也可为多种方案的混合运用提供科学依据。
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