动态垂直变率降尺度方法在气温智能网格预报中的应用.pdf
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1、动态垂直变率降尺度方法在气温智能网格预报中的应用*赵瑞霞1代刊1王勇2曹勇1朱跃建3王宝利4ZHAORuixia1DAIKan1WANGYong2CAOYong1ZHUYuejian3WANGBaoli41.国家气象中心,北京,1000812.南京信息工程大学,南京,2100443.美国国家环境预报中心/环境模式中心,马里兰,207404.北京文泽智远信息技术有限公司,北京,1000811.National Meteorological Centre,Beijing 100081,China2.Nanjing University of Information Science and Tech
2、nology,Nanjing 210044,China3.NOAA/NWS/NCEP/Environmental Modeling Center,Maryland 20740,USA4.Beijing Wenzezhiyuan Information Technology Co.,Ltd,Beijing 100081,China2022-12-29 收稿,2023-05-01 改回.赵瑞霞,代刊,王勇,曹勇,朱跃建,王宝利.2023.动态垂直变率降尺度方法在气温智能网格预报中的应用.气象学报,81(5):788-800Zhao Ruixia,Dai Kan,Wang Yong,Cao Yong
3、,Zhu Yuejian,Wang Baoli.2023.Application of a dynamic vertical change ratedownscaling method in gridded temperature forecast.Acta Meteorologica Sinica,81(5):788-800AbstractTo improve spatially fine characteristics and accuracy of objective gridded temperature forecast,a dynamic verticalchangeratedow
4、nscalingmethod(DRD)consideringelevationisproposed.Real-timeverticalchangesofsurfaceairtemperaturewithelevation(VCE)arecalculatedusingtherelationshipbetweensurfaceairtemperatureforecastandelevationatdifferentgridpointsinthenumericalmodel,andtheresultsareappliedtodownscalingforecastsattargetgridsandst
5、ationstogenerateamoreaccurateinitialbackgroundforecastfield.BasedonECMWFmodelforecasts,5kmresolutiongriddedelevationinformation,observationscollectedat10154stationsandtheirgeographicinformationinChina,forecastexperimentsforspring,summer,autumnandwinterarecarriedout.Spatialandtemporaldistributionchar
6、acteristicsofVCE,theaccuracyofDRDtemperatureforecastanditsabilitytodepictspatiallyfinecharacteristicsareanalyzed.Theresultsshowobviousdiurnal,seasonalandspatialvariationsofVCEoverChinacorrespondingtodiurnalandseasonalvariationsofsurfacelongwaveradiation,thermalpropertiesandtopographicdynamiceffects.
7、ThevalueofVCEusuallyreachesthelargestinthemorningandthesmallestintheevening.Thismeansthatsurfaceairtemperaturedecreasestheslowestorincreasesthefastestwithincreasingheightinthemorning,anddecreasesthefastestorincreasestheslowestintheevening.SpatialvariabilityofVCEisthelargestinwinterandthesmallestinsu
8、mmer.TheVCEvalueiscloselyrelatedtothedistributionsoftopography,land-sea,andinlandlakes.LargeVCEvaluesusuallyappearoverlargetopographyedges,daytimeland-seamargins,andinlandlakeedgesinthedaytimeinspringandthewholedayinsummer.VCEoftenvariesmoregreatlyincomplexterrainareas.TheDRDsurfaceairtemperaturefor
9、ecastissignificantlybetterthanthebilinear-interpolatedvalueofmodelprediction(DMO),especiallyovercomplexterrainareas.Forexample,themeanabsoluteerror(MAE)ofDRDforecastisabout14.3%52.5%smallerthanthatofDMOoverthesouthernQinghai-TibetPlateauinspring.Atthesametime,DRDsignificantlyimprovestheability*资助课题:
10、国家重点研发计划项目(2021YFC3000903)、国家气象中心预报员专项(Y202132)、中国气象局重点创新团队项目(CMA2022ZD04)。作者简介:赵瑞霞,主要从事数值预报统计后处理研究。E-mail:通信作者:代刊,主要从事集合预报、定量降水预报。E-mail:doi:10.11676/qxxb2023.20220208气象学报ofdescribingthespatiallyfinecharacteristicsofsurfaceairtemperature.Overall,itisconcludedthattheDRDmethodcaneffectivelyimprovethe
11、performanceofobjectivegriddedtemperatureforecast.Key wordsThe dynamic vertical change of temperature with elevation,Surface air temperature,Gridded forecast,Downscaling,Chinaarea摘要为提高气温智能网格预报的空间精细特征刻画能力和准确率,设计了考虑高程的动态垂直变率降尺度方法(DRD),利用模式地面气温预报随高程的变化关系实时统计地面气温的垂直变率(VCE),应用于目标网格和站点的降尺度预报,生成更加精细和准确的初始背景
12、预报场。基于 ECMWF 模式预报、5km 精细高程信息、中国 10154 个站观测资料及其地理信息数据,开展春、夏、秋、冬季预报试验,分析了 VCE 的时空分布特征、DRD 气温预报的准确率及空间精细特征刻画能力。结果表明,受地表长波辐射的日、季节变化以及地面热力属性和地形动力作用等影响,中国区域地面气温的 VCE 存在明显的日、季节和空间变化。VCE 通常在早晨最大、傍晚最小,即早晨地面气温随着高度上升表现为一天中递减最慢或递增最快,而至傍晚则变为递减最快或者递增最慢;VCE 空间变幅冬季最大、夏季最小;VCE 与地形、海陆和内陆湖水体分布密切相关,大地形边缘、白天的海陆边界、春季白天和夏
13、季全天的内陆湖边缘通常为 VCE 大值区,且复杂地形区 VCE 变幅更大。DRD 预报性能整体明显优于双线性插 值 气 温 预 报(DMO),复 杂 地 形 区 提 升 效 果 更 显 著,如 青 藏 高 原 南 部 春 季 DRD 预 报 的 平 均 绝 对 误 差 比 DMO 减 小 约14.3%52.5%;同时,DRD 方法显著提高了对气温预报空间精细特征的刻画能力。可见 DRD 方法可以有效提升气温智能网格预报性能。关键词 动态垂直变率,地面气温,网格预报,降尺度,中国区域中图法分类号P456.71引言当前,无缝隙精细化网格气象预报已经成为世界各国气象业务中的主流产品。与传统站点预报相
14、比,精细网格预报不仅可以提供人口密集、气象观测良好地区的丰富预报信息,也可以为复杂地形和观测站较稀疏地区的气象服务提供有力支撑(Engel,etal,2012),并且更有利于气象预报在各相关行业的应用,尤其是水文、生态和农业等领域(Walton,etal,2018)。虽然数值预报模式本身就可以提供大气状态的三维网格预报,但是基于大气动力学的数值模式仍然无法清晰描述所有物理关系,其预报也无法解决近地面的天气细节问题,具有较大的系统和随机误差(丁一汇,2005;Boeing,2016)。因此,在实际天气预报业务中,仍然需要在模式预报基础上利用实况信息进行解释应用,提高预报技巧(Glahn,etal
15、,1972;Carter,etal,1989;Vislocky,etal,1995;Krishnamurti,etal,1999;刘还珠等,2004;赵声蓉等,2012;代刊等,2016;赵瑞霞等,2020;杨绚等,2022)。气温是天气预报中十分重要的要素,对农业、航空及人民日常生活出行等都有广泛影响。在制作气温网格预报过程中,鉴于站点观测实况具备的更高可信度,通常仍然采用在站点上进行模式预报统计后处理,获得预报性能良好的气温客观预报,然后结合网格背景预报场,采用克里金法、反距离权重法、梯度距离平方反比法(Nalder,etal,1998)等插值方法进行客观分析,使网格点预报逐步向站点预报逼
16、近,形成最终的网格预报结果。譬如,美国为了适应数字预报数据库发展趋势(Glahn,etal,2003),Glahn 等(2009)基于站点 MOS 预报通过CRESSMAN 逐步订正方法生成了网格化 MOS 气温指导预报产品。客观分析过程中,考虑了气温垂直变率,为了正确反映垂直变率随不同空间位置、一天中不同时间、一年中不同日期以及天气状况的变化,他们采用了实时统计每个网格点一定半径范围内 MOS 站点预报随高度实际变化率的方法。中国当前网格预报体系中,短时滚动更新气温预报采取格点化建模的方式实现网格化预报产品的生成(曾晓青等,2019);短中期和延伸期气温都采用将网格点背景场预报逐步向站点释用
17、预报逼近的方法生成网格预报(金荣花等,2019),客观分析过程中也考虑了高程影响,气温垂直变率目前采用固定经验值。在整个格点站点预报融合生成网格预报的过程中,作为背景场的网格预报的准确率和空间精细刻画能力,对最终网格预报性能及精细化表征能力具有重要影响,尤其对于观测资料较少而且地形复赵瑞霞等:动态垂直变率降尺度方法在气温智能网格预报中的应用789杂地区。由于数值模式的空间分辨率通常不能满足网格预报的精细分辨率需求,为了提供精细刻画不同地形条件下近地面天气细节的网格背景预报场,首先必须进行空间降尺度(BenAlaya,etal,2015;曹勇等,2016;Tang,etal,2018;Price
18、,etal,2022)。一种比较高效的统计降尺度方法是,基于物理原理将低分辨率预报与高分辨率数据联系起来,譬如结合高分辨率的高程数据,采用考虑气温垂直变率的插值或者线性回归等方法,将较低分辨率的模式气温预报降尺度为较高分辨率产品(Willmott,etal,1995;Gardner,etal,2009;李框宇等,2019)。近年的很多研究发现,早期经常使用的0.550.65/(100m)气温垂直递减率定常数值并不能很好地支持水文及大气研究(Minder,etal,2010;Holden,etal,2011;Shen,etal,2016;Yadav,etal,2019;He,et al,2020
19、;罗 伦 等,2021,陈 志 军 等,2022),因为观测数据表明大气近地层气温垂直变率具有十分明显的时空变化。为了提高网格预报背景场对高程等地理信息的精细刻画能力,并且反映不同地区、不同时间和不同天气形势下气温随高度的实际变化情况,本研究设计了一种动态垂直变率高程降尺度方法(DRD,DownscalingmethodconsideringelevationbyDynamicverticallapseRate)。针对每次起报时间、每个预报时效的每个目标格点,利用该点周围的数值模式地面气温预报,结合模式格点及目标格点的高程数据,实时动态统计该点附近气温的垂直变率(VCE,theVertical
20、ChangeofsurfacetemperaturewithElevation,Glahn,etal,2009),尽可能遵照模式地表气温的垂直变化规律,以实现经过高程订正的降尺度预报。另外,将 DRD 方法运用在生成稠密站点预报中,也可以作为一种站点统计后处理预报结果,提高预报准确率,可以作为站点多源预报产品融合的基础产品之一。文中将针对中国区域,尤其是最具地形复杂性的青藏高原等地区,分析 DRD 方法的合理性和应用效果。2资料和方法本研究基于 0.1250.125分辨率的 ECMWF数值模式的地面气温预报开展动态垂直变率高程降尺度(DRD)试验,生成 0.050.05目标分辨率的网格预报背景
21、场,以及中国 10461 个站点预报。文章除了使用 ECMWF 数值模式 0.1250.125分辨率的地面气温外,还使用了该模式相应分辨率的高程数据,国际科学数据服务平台(http:/)下载的 0.050.05高程数据(与ECMWF模式高程数据具备较好一致性),以及 10154 个站的地面气温观测资料及其经度、纬度和海拔高度数据。网格预报覆盖范围为(EQ60N,70140E)。针对任意起报时间和任意预报时效,为了实时统计任意目标格点或站点(简称“目标地点”)附近气温的垂直变率(VCE),以 ECMWF 数值模式的0.1250.125分辨率网格为准,选取目标地点周围邻近 16 个格点作为统计样本
22、量(图 1),利用 ECMWF模式的地面气温及其高程数据计算 VCE 值。本研究通过开展 9 和 16 个格点样本量方案的对比分析获知,16 个格点样本量方案的预报准确率相对更高(图表略)。首先,选取目标地点最近 1 个格点作为区域内“基准点”,然后利用周围其他 15 个格点BD图1基于 ECMWF 数值模式 0.1250.125分辨率网格选取目标地点 D 周围最近 16 个格点作为 VCE 统计样本量的示意(点 B 为离目标地点最近的基准点(也有可能 B、D 重合),绿色实心圆标记网格点是用于与 B 点结合求取 VCE 的其他15 个点)Fig.1Schematic diagram for
23、the selection of 16 gridpoints nearest to the target site D as the VCE statisticalsamplesbasedonthe0.1250.125resolutiongridsoftheECMWF numerical model(Point B is the reference pointclosesttothetargetsite(itisalsopossiblethatBandDcoincide),andthegreensolidcirclegridpointsaretheother15pointsusedtocalc
24、ulateVCEincombinationwithpointB)790Acta Meteorologica Sinica气象学报2023,81(5)及该“基准点”的地面气温和高程,求取 VCE,见式(1)。VCE=1mmi=1(titc)(hihc)(1)tchctihimVCE式中,和分别为“基准点”的基准地面气温和基准高程,和分别为目标点周围除基准点之外的其他个点中任意点的地面气温和高程(m15),为目标地点及附近的气温垂直变率。在气温垂直变率求取过程中,除基准点外的其他 15 个点中,只有与基准点高程差值的绝对值超过 130m(秋季和冬季)或者 150m(春季和夏季)的站点被选入,该高程
25、差阈值是基于降尺度预报准确率对比试验结果确定的(图表略),该数值与 Glahn等(2009)研究中使用的 130m 比较接近。VCE 的计算过程中,针对每个起报时次、每个时效的预报场,实时动态统计了所有目标地点对应的全场 VCE的百分位分布,当目标地点周围所有参与计算 VCE的 15 个点与基准点的高程差绝对值均不满足大于130(或 150)m 条件时,则该目标点的 VCE 值近似采用当前 VCE 分布场的 50%分位值。当计算得到目标地点及附近气温的 VCE 后,先将目标地点周围邻近 4 个格点的气温按照该VCE 值转化为与目标地点相同海拔高度平面上的气温(式(2),然后利用双线性插值方法生
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