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高分辨率数值预报评估系统投入业务运行

时间:2022-09-20      阅读:49

   ■ 针对区域高分辨率模式的优势及业务应用需求,建立更加科学客观定量的精细化预报模式检验评估方法和指标体系

 
  ■ 基于气象大数据云平台,应用全国约1.1万个气象台站数据
 
  ■ 实现数值预报中心,华北、华东和华南区域气象中心区域数值预报系统水平分辨率3千米模式和31个省(自治区、直辖市)区域数值预报模式覆盖区域的准实时检验评估
 
  ■ 构建区域高分辨率数值预报检验评估可视化系统,检验结果在国家气象业务内网实时展示
 
  近日,由中国气象科学研究院牵头,国家气象信息中心、内蒙古自治区气象台联合研发的区域高分辨率数值预报检验评估系统(以下简称高分辨率数值预报评估系统),正式投入业务运行,目前已发布区域模式检验评估报告8期。
 
  高分辨率数值预报评估系统基于气象大数据云平台,应用全国约1.1万个气象台站数据,实现了数值预报中心,华北、华东和华南区域气象中心区域数值预报系统在3千米水平分辨率模式和31个省(自治区、直辖市)区域数值预报系统覆盖区域的准实时检验评估,检验结果在国家气象业务内网实时展示。
 
  数值预报系统性能的好坏、对模式偏差的理解很大程度上依赖于模式评估。以降水检验评分为例,此前,模式评估所采取的传统的二分类(如TS评分、ETS评分)或三分类(如SEEPS评分)以累积降水量为检验对象,基于点对点对比事件发生与否,对预报、观测进行分类统计从而评估预报准确率。
 
  当下,各省市气象部门纷纷建立起各自的区域数值预报模式,各家模式预报水平和专攻方向不一,缺乏对全国各家模式、各种要素的有机整合;随着模式分辨率的提高,其预报结果可以得到更加精细化的落区,而原有的评分系统仍旧按照落区点对点的方式进行评分,这一弊端会导致随着模式分辨率的提高,评分无显著提升甚至有所下滑的情况发生;对于日内降水过程的定量检验评估方法仍相对不足,对降水偏差的时空分布及相关关键影响因子的认识有限,导致当前模式针对强降水的精细化特征(如降水频率、强度、持续时间、落区及开始-结束时间等)的预报能力及关键偏差缺乏系统深入的认识,制约了降水精细化过程预报能力的提升。因此,迫切需要建立基于新的高分辨率观测资料的数值预报模式客观综合评估方法。
 
  面向这一需求,2017年12月,中国气象科学研究院牵头研发针对高分辨率的、更加科学客观定量的精细化预报模式检验评估方法和指标体系。经过两年研发,于2019年12月实现准业务化运行,并于近日正式投入业务运行。
 
  高分辨率数值预报评估系统在保留已有业务系统检验指标的基础上,针对区域高分辨率数值预报模式的优势及其在业务应用中的需求,建成了区域高分辨率数值预报模式的检验评估体系。例如,针对降水检验,重点关注降水精细化特征的检验评估指标和方法,建立降水小时尺度特征的客观评估方法,发展揭示降水频次-强度结构、持续时间、降水开始-峰值-结束时间、落区与空间尺度等的检验评估方法和流程,实现基于高时空分辨率观测资料的精细化降水检验,为模式结果的定量评估和订正提供依据;开展了空间检验方法在降水评估中的应用,融合不同尺度信息,获取3小时、6小时、12小时、24小时累积降水预报的性能评估;近地面要素(温度、湿度和风场)采用均方差、相关系数、偏差等统计指标,实现24小时预报时效内逐3小时近地面要素预报的检验评估;发展针对高影响天气过程的评估方法和流程,建立针对起止时间、强度、影响范围,时空演变特征等的过程检验评估方法和流程。
 
  区域高分辨率数值预报检验评估系统自2019年12月准业务运行以来,已完成近两年的实时区域模式检验产品,建立了完善的区域高分辨率数值预报模式检验评估业务流程和指标体系,重点针对降水精细化时空特征的检验评估需求开展了检验指标研发,评估结果有助于提高业务单位预报员对于高分辨率模式在小时尺度预报偏差的认知。
 
  高分辨率数值预报评估系统的检验区域除数值预报中心,华北、华东和华南区域气象中心区域数值预报系统在3千米水平分辨率模式覆盖区域外,还面向省级业务单位应用需求,建立了31个省(自治区、直辖市)区域数值预报结果检验评估流程,并构建了区域高分辨率数值预报检验评估业务可视化系统,包括降水传统检验可视化展示、降水过程检验可视化展示、近地面要素检验可视化展示以及系统页面其他支持功能,大大提升业务单位自查自纠效率。
 
  北京城市气象研究院从2018年开始使用雷达同化资料进行汛期降水预报,但接连两年预报结果并不理想。2019年,高分辨率数值预报评估系统准业务化运行后,根据这一评估方法,北京城市气象研究院调整了同化策略,关闭浅对流降水,解决了一直存在的小降水空报问题,降水预报水平得到显著提升。
 
  未来,高分辨率数值预报评估系统研发团队将着力研发适用于高分辨率模式独立检验业务的空间检验方法,完善小时尺度强降水和地形强降水评估方法与业务指标,开发针对面向地形降水预报评估方法等在研发或新研发算法,为完善数值预报模式检验评估业务提供支撑
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