[发明专利]一种数值预报产品距平积分动力统计订正方法和系统有效

专利信息
申请号: 202110819300.2 申请日: 2021-07-20
公开(公告)号: CN113536576B 公开(公告)日: 2022-04-22
发明(设计)人: 常俊;彭新东;车玉章 申请(专利权)人: 中国气象局气象干部培训学院四川分院(四川省信息工程学校)
主分类号: G06F30/20 分类号: G06F30/20;G06F17/18;G06Q50/26;G06F111/10
代理公司: 北京市盛峰律师事务所 11337 代理人: 席小东
地址: 610072 四*** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: 一种 数值 预报 产品 积分 动力 统计 订正 方法 系统
【说明书】:

发明提供一种数值预报产品距平积分动力统计订正方法和系统,包括:步骤1,数据前处理过程;步骤2,气候平均态提取过程;步骤3,物理分解过程;步骤4,订正过程:利用ERA‑Interim再分析数据订正ECMWF中期数值预报产品的环流场结果,以及利用逐时降水数据集订正ECMWF中期数值预报产品的降水结果。本发明提供的一种数值预报产品距平积分动力统计订正方法和系统,是一种能够有效减小ECMWF中期数值预报产品系统性误差,显著提高其预报精度和可用预报时效的数值预报订正方法和订正系统,可有效提高该产品在中短期—延伸期、强降水等灾害性天气系统等方面的预报能力。

技术领域

本发明属于数值天气预报技术领域,具体涉及一种数值预报产品距平积分动力统计订正方法和系统。

背景技术

数值天气预报的发展取得了令人瞩目的成就,尤其近十几年随着模式动力框架更加精确,参数化方案更加合理,观测资料更加密集,同化技术更加完善,以及计算机的进步、大规模计算能力和模式分辨率的提高,数值天气预报的有效预报时效不断延长,预报准确率持续提高,数值预报已经成为天气预报最重要的手段。其中,欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts简称ECMWF)的数值预报产品,包括预报精准度和有效预报时长均领先于其他模式产品(YU,2019),世界各国天气预报业务中心逐步将ECMWF的数值预报产品作为主要参考对象。

但无法回避的是,无论多么精细的数值预报都是对真实大气的数学物理近似,并通过计算机离散计算获得的数值解,存在系统性误差和随机误差。数值预报系统性误差表征了数值模式平衡态相对于实际气候态的漂移,主要来源于初始误差和模式误差。确定性天气预报问题本身就是一组控制大气动力和热力过程的物理方程的初值问题,大气未来状态如何完全由初值确定,所以初始场的质量直接决定数值模式对未来天气的模拟结果,尤其是对初值敏感的中短期数值天气预报。初始误差包括观测误差、资料不均匀和客观分析误差等,模式误差主要包括模式物理过程和动力过程误差、数值求解的计算误差和计算机的舍入误差。

为追求预报准确率的提高,数值天气预报的发展关键问题在于如何减小预报误差。采用精度更高更加可靠的观测仪器、更先进的气象雷达及气象卫星以获得更广范围、分辨率更高的观测资料等等以提供更可靠的初值,最大限度减小模式的初始误差。采用更完整的非静力完全可压缩方程和高精度的计算方法构建模式动力框架、优化模式物理过程参数化方案、使模式对大气运动的动力、物理过程描述更接近于实际状况,提高模式分辨率等,均能够有效减小数值模式误差。然而,无论是初始场还是模式动力过程或物理过程的描述,都只是实际大气无限复杂过程的近似,计算方案的改进只能在一定程度上提高逼近实际的程度,减小模式预报误差,但并不能完全消除误差。因此,对数值预报误差的有效订正和订正系统研究具有重要的科学意义和实际应用价值。

数值预报误差的订正方法主要分为四类:经验性方法、变分修正方法、Kalman滤波及集合Kalman滤波方法以及动力-统计相结合的修正方法:

(1)经验性方法

数值预报的经验性方法多种多样,1959年Klein等提出完全预报方法(PP),这种方法建立在预报因子与预报量的统计关系上,但在这种方法中,数值预报的形势预报误差和形势场与要素对应误差相互叠加,精度并不高(丁士晟,1985)。1972年Glathn和Lowry提出模式输出统计预报,即MOS(Model Output Statics)方法,该方法利用数值预报的输出结果通过回归方程预报局地天气要素(李玉华等,2000;Klein et al.,1974)。MOS作为一种线下统计订正方法(Glahn and Lowry,1972)被广泛应用,其原理是直接利用历史数值预报产品的质量评估,与同时期的局地天气要素实测值之间建立统计预报关系,进而利用实时数值预报产品和这种统计关系做出局地天地预报。这种误差订正统计模型,即模式输出统计方法,简称MOS方法。这种方法需要建立预报量与模型其它要素场的线性统计模型,要素选择具有人为因素,且计算量大,还具有模型随时间和地点变化的缺点,业务应用中需要有大量的计算资源保证。

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