中尺度气象数值模式简介
5、我国有限区中尺度数值天气预报进展和释用概况
科 技 服 务中 的 法 律 问 题
卢学政
( 南阳市气象局 , 河南 南阳 473003)
随着气 象事业结构调 整和各种 运行机 制的日 趋完善 , 气 象科技服务已渗透到工业、 农业、 交通运输、 能源等各行 各业 , 在国民经济建设和防灾减灾中发挥着越来越重要的作用。服 务领域的不 断拓宽和服务 项目的逐 年增加 , 促 使科技 服务队 伍不断壮大 。但在实 际工作 中 , 一些单位 和个人 法律观 念淡 薄 , 工作中存在着重服 务、 轻 法律的 现象 , 往往给 单位带 来不 必要的经济损失。因此 , 在做好优质服务的同时 , 必须增强法 制观念 , 善于运用法律武器来维护自己的合法权益 , 保障气象 科技服务工作的顺利开展。
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河南气象 2000 年第 1 期
∃ 1. 875 ∀经纬网格 , 垂直 方向为 15 层 不等 距
坐标。模 式以
资料同化系统。中国气 象科学 研究院、 国家 气象研 究中心 和 北京市气象科学研究所 联合引进和开发了 MM 5 模式 , 分 辨率 达 0. 5 ∀ ∃ 0. 5∀, 称 HBFS 模式。 HBFS 模 式已投入应 用 , 在 第八 届全运会开幕、 香港回归等 有重大 意义活 动的天 气预报 服务 中 , 取得了明显成效。 1. 3 东海 T c 模式 [ 3] Tc 模式是上海台风研究所 在 MM 4 模 式基础 上发展 的东 海区域热带气旋路径业务模式 , 是一个可移动、 单向自嵌套中 尺度模式。该模式粗网格距 150 km, 细 网格距 50 km; 垂 直分 为 11 层 ; 时间积分采用显式方 案 ; 客观分析为二 维最优差值 , 而相对湿度采用三维最优差值 ; 地形资料的分辨率为 10(。试 验证明 , 热带气旋中心位置预报与实 况位置平 均误差 24 h 为 164. 1 km, 48 h 为 296. 8 km, 效果 较好。 1996 年 , 上海 又开 发 了 SLAM5 模式 , 1997 年 12 月 投入业 务运行 , 为 138 个城市 提 供预报服务。 1. 4 南海台风数值预报增强模式 [ 4] 广东省在 MM 4 模式基 础上 , 改 进了模 式物 理过程 、 下垫 面参数及 面水平扩散方案 , 建立 了水平 分辨率 为 45 km 、 具 有完善物理过程和反映 地形作用的台风中尺度数值预报增强 模式。试验表明 , 对台风暴雨预报准确 率明显优 于 LAFS 。近 来广东又研制了分辨 率为 0. 25~ 0. 125 经 纬度 的中 模式。 1. 5 ETA 模式 成都中心气象台引进了美国 国家气象中心 ( NMC) 使 用的 有限 区 模 式。该 模 式 是美 国 NMC 从 80 年 代 开 始 研制 , 于 1993 年 6 月投入业务运行。其主要特色是 采用了 ! 坐标。这 是因为 系的地形坐标 , 在陡坡地形条件下 , 气压梯度力 有较 面和 较薄 的 层, 可 大误差 ; 当增加垂直分辨率 时 , 陡峭 的 尺度
WRF中尺度天气预报模式简介
ARW模式系统简介一．概述1997年美国国家大气研究中心(NCAR) 中小尺度气象处(MMM)、国家环境预报中心(NCEP)的环境模拟中心(EMC)、预报系统试验室的预报研究处(FRD)和俄克拉荷马大学的风暴分析预报中心(CAPS)四部门联合发起新一代高分辨率中尺度天气研究预报模式WRF ( Weather Research Forecast) 开发计划, 拟重点解决分辨率为1～10Km、时效为60h以内的有限区域天气预报和模拟问题。
该计划由美国国家自然科学基金会(NSF)和美国国家海洋和大气管理局(NOAA)共同支持, 1998年已形成共同开发的标准, 2000年2月被确定为实现美国天气研究计划(USWRP)主要目标而制定的研究实施计划之一。
现在,这项计划吸引了许多其它研究部门及大学的科学家共同参与。
WRF在发展过程中由于科研与业务的不同需求, 形成了两个不同的版本, 一个是在NCAR的MM5模式基础上发展的ARW(Advanced Research WRF), 另一个是在NCEP的Eta模式上发展而来的NMM(Nonhydrostatic Mesoscale Model) [1、2]。
ARW作为一个公共模式, 由NCAR负责维护和技术支持,免费对外发布。
第一版发布于2000年11月30日, 随后在2001年5月8日发布了1.1版。
2001年11月6日, 很快进行了模式的第三次发布, 只是改了两个错误, 没有很大的改动, 因此版本号定为1.1.1。
直到2002年4月24日, 才正式第四次发布, 版本号为1.2。
同样, 在稍微修改一些错误后, 2002年5月22日第五次发布模式系统, 版本号为1.2.1。
原定于2002年10月前后的第六次发布, 直到2003年3月20才推出, 版本号为1.3。
2003年11月21日进行了更新。
2004年5月21日推出了嵌套版本V2.0。
2004年6月3日进行了更新, 至2006年1月30日为止最新版本为2.1.2[3]。
典型中尺度数值预报模式参数化方案的综述与展望
典型中标准数值预报模式参数化方案的综述与展望摘要：中标准数值预报模式作为天气预报的核心工具，其准确性和稳定性的提升对于气象预报的进一步进步起着重要的推动作用。
而模式参数化方案则是数值预报模式中一个关键的组成部分，对于各种物理过程的描述和计算起着至关重要的作用。
本文通过对，旨在全面了解和探讨这一领域的探究进展和将来进步方向。
一、引言中标准数值预报模式是通过将大气运动方程离散化和数值化计算，模拟和猜测将来一段时间内的天气变化的数学模型。
在模式计算过程中，由于地球大气过于复杂和多标准，不同标准之间的互相作用和复杂性给模式的进步和应用带来了巨大的挑战。
而模式参数化方案则是对于中标准数值预报模式中各种物理过程的描述和计算的重要手段，它通过一些阅历公式和理论模型，将那些无法在模式网格标准内直接计算的物理过程进行近似和简化，实现对于过程的描绘和计算。
二、典型的模式参数化方案1. 热力方案在中标准数值模式中，热力方案是描述大气温度、湿度和辐射等过程的重要参数化方案之一。
它通过对大气不同层次的物理过程进行描述和计算，如辐射输送、大气垂直平流、湍流混合等等，从而实现对大气温度、湿度场的准确描绘和计算。
2. 动力方案动力方案是数值模式中模拟大气运动的重要参数化方案之一。
它通过对大气的水平输送和垂直加速度等过程进行描述和计算，如湍流和底层边界层的效应，风速和风向的改变等等。
这些参数化方案能够在限制计算区域范围内模拟大标准和小标准的动力过程，从而提高数值模式的准确性和稳定性。
3. 湍流参数化方案湍流参数化方案是模式中描述大气湍流运动和湍流输送过程的关键方案之一。
由于湍流运动的复杂性和多标准性，直接计算湍流运动对于模式计算来说是极其困难的。
因此，湍流参数化方案将湍流运动和湍流输送过程以一些阅历干系和统计模型的形式进行描述和计算，从而实现湍流效应在模式计算中的近似和简化。
三、模式参数化方案的进步与挑战1. 进步随着计算机技术的快速进步和计算资源的增加，模式参数化方案在数值模式中的应用和改进得到了很大的提高。
天气预报 中尺度分析new
中低层槽、切变线和辐合线
四、垂直风切变条件分析
• 分析对流层各层流场，判断有利于对流天气发生发展和加强的动 力组织条件。
• 主要通过高低空的风向风速来判断 • 分析层次包括925 hPa、850 hPa、700 hPa、500 hPa、300h和结合其它要素（温度、 湿度等）分析判断平流过程
急流核
• 综合判断与大风速带相伴的急流核大值区域，辅助判断有利于 垂直运动的环境场条件
标识流线
• 分析目的：气流的辅助分析。
• 技术要求：对于不属于大风速带的气流，当有助 于识别流场中的辐合辐散区、风速切变区以及其
它必要的天气系统时分析识别流线，识别流线走 向与风向一致。
• 200 hPa分析符号：
它是在一定的大尺度环流背景中，由各种物理条件相 互作用形成的中尺度天气系统造成的
• 中尺度分析是指对中尺度天气系统的描述和分析
• 一方面运用常规观测资料和中尺度数值预报分析其发生的可能性， 进行潜势预报；——环境场分析
• 另一方面运用非常规的自动站加密观测资料、危险天气报告、雷达、 卫星等资料进行中尺度系统的监测和短时临近预报（预警 ）
• 分析中低层流场，判断有利于触发对流天气的抬升条件。 • 分析层次包括地面、925 hPa、850 hPa、700 hPa、500 hPa。 • 主要分析边界层锋区、中低层槽、切变线和辐合线。
边界层锋区
干线（露点锋）
平原：850或925hPa相邻两站Td相差 10℃以上；高原：700hPa相差10℃ 以上
• 500hPa冷850hPa暖
• 高空急流
• 强对流天气落区位于 低涡东南象限的低槽 前
• 连续数日
西北气流型
• 强对流天气出现在高空 低槽后
中尺度大气数值模式发展现状和应用前景
中尺度大气数值模式发展现状和应用前景中尺度大气数值模式发展现状和应用前景一、引言自从20世纪50年代提出数值天气预报的概念以来，大气数值模式的发展已经取得了巨大的进展。
作为数值天气预报的重要工具，大气数值模式不仅能够预测未来数天的天气情况，还可以用于气候变化预测、气候模拟以及控制大气污染等方面。
然而，传统的全球大气模式因其精度受限而难以满足中尺度天气系统的需求，所以中尺度大气数值模式应运而生。
二、中尺度大气数值模式的发展现状1. 研究背景中尺度天气系统的变化范围约在几十公里到千公里之间，这与全球大气模式模拟的范围远远不匹配。
因此，为了提高天气预报的准确性，中尺度大气数值模式应运而生。
中尺度大气数值模式能够提供更高的空间分辨率，更准确的物理参数化方案以及更精细的大气动力学模拟。
2. 主要方法中尺度大气数值模式的发展主要有以下几种方法：- 区域模式：区域模式是将数值模拟范围局限在特定区域的一种方法。
通过减小模拟范围，可以提高模式的空间分辨率，从而提高天气预报的准确性。
- 限制条件：中尺度大气数值模式基于某些限制条件，如局部波动方程、湍流参数化方案等，以改善模拟结果的准确性。
- 耦合模式：中尺度大气数值模式可以与海洋模式、地球系统模式等进行耦合，以提高模式的预测能力和适应性。
3. 主要进展中尺度大气数值模式的发展取得了以下几方面的进展：- 物理参数化方案的优化：物理参数化方案是数值模式中用来描述物理过程的数学方程组。
通过不断优化参数化方案，可以提高模式的准确性和稳定性。
- 数据同化技术的应用：数据同化技术是将观测数据与模型结果进行融合，从而提高模式的预测能力。
中尺度大气数值模式通过引入数据同化技术，可以更好地利用观测数据来约束模式结果，并提高预报的准确性。
- 并行计算技术的应用：中尺度大气数值模式需要处理大量的计算任务，因此并行计算技术的应用对于提高模式的效率和精度至关重要。
近年来，随着计算技术的不断进步，中尺度大气数值模式的并行计算能力得到了大幅提升。
新一代中尺度天气预报模式——WRF模式简介
新一代中尺度天气预报模式——WRF模式简介新一代中尺度天气预报模式——WRF模式简介随着天气预报技术的不断发展，中尺度天气预报模式在提高天气预报精度方面发挥着重要的作用。
其中，Weather Research and Forecasting（WRF）模式作为全球最先进的天气预报模式之一，受到了广泛的关注和应用。
WRF模式是一种静力、非静力和灵敏度完全隐式的非守恒型大气模式。
它采用了一套复杂的物理参数化方案，包括辐射、湍流、微物理、大气边界层以及土壤等过程。
此外，WRF模式还融合了大量的观测数据，利用数据同化方法对模式进行修正，进一步提高了预报精度。
WRF模式具有以下几个显著特点：首先，WRF模式具有较高的空间分辨率。
通过细化网格的划分，WRF模式能够更准确地描述天气系统的演变过程。
在中尺度天气预报中，空间分辨率是至关重要的因素，决定着模式对局地天气系统的刻画能力。
WRF模式通常能够在预报中实现3到10公里的空间分辨率，这对于捕捉短时天气变化和强对流天气的发展至关重要。
其次，WRF模式具有灵活多样的参数化方案。
模式中包含了多种物理参数化方案的选择，可以根据不同的预报需求和研究目标进行调整。
例如，在预测降雨过程时可以使用不同的降水方案，如Grell、Thompson等方案，以最优地模拟不同类型的降水。
这使得WRF模式在不同的气候区域和降水系统的预报中都能够取得良好的效果。
再次，WRF模式支持多种初始和边界条件。
它可以灵活地使用不同精度和来源的观测数据来初始化模拟，包括卫星观测和地面观测。
对于边界条件，WRF模式通常利用全球或大区域的模式预报数据作为输入。
这使得WRF模式具有较好的扩展性和适应性，能够在不同区域和时间尺度上提供准确的预报结果。
此外，WRF模式具有良好的可视化和后处理功能。
WRF模式提供了丰富的预报输出变量，并支持将结果以多种形式进行可视化展示。
这极大地方便了用户对预报结果的分析和使用。
中尺度数值预报模简介
开 始
收取地面探空报
解
报文检错质量检查
收取地面探空报
报
T213资料完整性检查
收取T213报
T213为猜测 场逐步订正
TERRAIN（模式地形）
PREGRID（数据预处理 REGRID（插值到网格点）
INTERPF（插值到σ面） T213为猜测场逐步订正
LITTLE_R （地面探空报）
模式运行
系统运行 流程图
MM5地图投影和地图比例因子
• 模式系统可以选择几种地图投影。兰勃脱投影适用于中纬 度地区，极射投影用于高纬度，麦卡脱投影用于低纬度。 除了麦卡脱投影外，在模式中x和y坐标方向并不对应于东 -西向和南-北向。因此实际的观测风必须被旋转到模式格 点上，而模式的u，v分量必须在与实测风比较之前加入旋 转。这些转换在模式的前处理器和后处理器中被解决了。 • 地图比例因子m被定义为 m = (格点上的距离)/（地球表面的实际距离） 它的值接近于1且通常是随纬度而变化的。模式中的投影能 保持小区域的形状，因而在任何地方dx=dy。但是格点长 度在穿越区域时会发生变化，这样可以在平面上显示球面。 地图比例因子必须在任何使用水平梯度的模式方程中加以 考虑。
4 中国国家气象中心数值预报模式
全球谱模式 这就是通常所说的T213L31 模式，它是国 家气象中心的全球谱模式。该模式是在80 年代末引进欧洲中期数值预报中心 （ECMWF）T42L9全球谱模式基础上逐步 改进升级而成。其水平分辨率约等效于 62.5公里。L31代表垂直分层为31层。其数 据同化周期为6小时，客观分析方法为最优 统计插值。一次制作10天预报。
运行MM5模式系统所需要的数据
因为MM5模式系统主要被设计用于实际数据的研 究/模拟，所以他需要以下的数据来运行它： • 地形高度和陆地类型 • 至少含有这些变量的大气格点数据：海平面气压， 风，温度，相对湿度和位势高度；以及这些气压 层：地面，1000，850，700，500，400，300， 250，200，150，100mb： • 含有探空和地面报告的测站数据
气象预测的数值模拟技术
气象预测的数值模拟技术气象预测是指根据大气环境的相关数据，运用一系列科学方法和技术手段，对未来一段时间内的气象演变进行预测和模拟。
在过去的几十年里，气象预测的准确度不断提高，而数值模拟技术则是其中一项重要的手段。
数值模拟技术是利用计算机对大气环流、温度、湿度等气象要素进行数值计算和模拟的一种方法。
它基于一套数学物理方程组，采用有限差分、有限元或谱方法等数值逼近技术，将大气运动方程、热力学方程、湿润空气运动方程等转化为计算机可以处理的形式，进而进行数值求解。
数值模拟技术的核心是数学物理方程组的建立和求解。
这些方程组描述了大气运动的动力学、热力学和湿力学过程，通过求解这些方程，可以获得大气的演变过程。
数值模拟技术的输入数据主要包括大气初始场和边界条件，初始场包括温度、湿度、风向等气象要素的分布情况，边界条件则是指影响大气运动的外部因素，如地表气压、海温等。
在气象预测中，数值模拟技术通常分为中尺度模式和细尺度模式两种。
中尺度模式适用于对几百到几千公里范围内的天气系统进行预测，如台风、暴雨等，而细尺度模式则适用于对几十到几百公里范围内的天气系统进行预测，如局地降雪、雷暴等。
中尺度模式采用的是全球或区域范围的模拟。
在这种模式下，数值计算的步长比较大，通常在几公里到几十公里之间，计算速度相对较快，可以预测数天的天气情况。
细尺度模式则采用更小的步长，通常在几百米到几公里之间，计算速度相对较慢，但可以提供更加详细和准确的天气预测，包括降水、风暴状况等。
数值模拟技术的核心是模型的设置和参数选择。
模型的设置涉及到模拟的空间范围、时间步长、相互作用的物理过程等等，而参数选择则关系到数值计算的准确性和稳定性。
不同的模型和参数选择会对模拟结果产生不同的影响，因此，科学家需要根据实际情况进行模拟参数的优化和调整，以提高预测的准确性。
数值模拟技术在气象预测中已经得到广泛应用，并取得了显著的成就。
通过数值模拟技术，气象预报员可以根据大气背景和相关数据，对未来的天气情况进行模拟和预测，提前做好各种天气变化的应对准备。
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中尺度气象数值模式简介
何为中尺度？
天气系统根据其空间尺度及时间尺度的不同可划分为行星尺度、大尺度、中尺度和小尺度，中尺度气象关注的尺度在几公里到几百公里，持续时间则为几天。
为了定量研究中尺度系统的演化，科学工作者建立了描述大气运动的基本方程组，分别从质量、动量、能量、水汽守恒的角度对大气运动进行阐述。
这样就构成了一组偏微分方程组，由于湍流项的存在，这个方程组无法求出解析解，对它的求解通常是采用差分离散化方式求出数值解。
由于计算量非常大，通常通过高性能计算机集群实现。
由于大气中的湍涡最小尺度约为毫米量级，计算中尺度现在的计算机还不能支持如此大量的计算，目前中尺度气象数值模式用的比较多的网格尺度一般为几公里到几十公里，视具体的研究个例而定，而对尺度小于网格尺度的物理过程，模式中是通过参数化实现的（不具体描述物理过程，而使用其他模式已知物理量计算其最终
效果）。
除了数值模式本身，我们还需要其它的一些输入才能实现模式的计算，这里面有静态地理资料如地形数据、土地利用类型等，还有驱动模式的初始场。
中尺度数值模式作为有限区域模式，它的计算还需要边界场作为输入。
而使用最广泛的初始场和边界场包括FNL、ERA、MERRA等全球格点数据。
作为对大气运动的抽象描述，我们也很容易看到数值模式计算结果的不确定性所在。
首先模式初始场和边界场存在误差，其次大气运动方程组对湍流描述本身就是经过简化的，并且由于我们模式格点分辨率较低，对于小尺度的过程不能显式描述，只能通过参数化进行处理，这一过程又引入了误差，另外由于对很多物理过程本身并没有理解清楚，对云微物理、积云对流等的描述也会带来误差。
当我们拿模式结果与我们的观测进行对比时又会带来代表性误差，因为模式结果代表的是区域平均的结果而并不精确对应我们的观测点。
为了提高数值模式结果的准确性，各种先进的技术正在被引入。
比如集合预报、资料同化技术用于提升模式初始场和边界场的准确性；大涡模拟技术及与CFD模式的耦合；选用更适用区域气候的物理参数化方案以及模式结果的后处理。
以上技术的引入很好的改善了数值模式的准确性。
风场的建设一般在比较偏远的山区，直接的气象观测资料很少并且分布不均，气象模式结果可以作为宏观选址决策的很好的参考资料。