GRAPES-REPS区域集合预报方法及系统

技术特征：
1.一种grapes-reps区域集合预报方法，其特征在于，所述grapes-reps区域集合预报方法包括：建立0.1度水平分辨率grapes-reps的初值扰动etkf计算方案，优化观测误差协方差矩阵和放大因子，模式更新为单一物理过程加sppt，改进集合预报成员降水预报技巧；集合预报方法中增加台风涡旋条件重定位方案及云分析同化技术，同时建立ecflow的grapes-reps区域集合预报实时监控与调度流程，实现grapes-reps区域集合预报作业调度；并基于上述方案，优化改进统一后处理系统，改进概率预报产品。2.如权利要求1所述的grapes-reps区域集合预报方法，其特征在于，所述概率预报产品，包括风、温、湿、位势高度、降水多要素、多层次的集合平均、离散度、面条图、强对流诊断产品、台风应急服务产品。3.如权利要求1所述的grapes-reps区域集合预报方法，其特征在于，所述grapes-reps区域集合预报方法包括以下步骤：步骤一，0.1度水平分辨率graeps-reps集合预报试验参数及模式确定；步骤二，grapes-reps侧边界扰动构建；步骤三，grapes-reps区域集合预报业务化系统构建。4.如权利要求3所述的grapes-reps区域集合预报方法，其特征在于，步骤一中，所述0.1度水平分辨率graeps-reps集合预报试验参数及模式确定，包括：试验模式采用grapes-meso v4.0，垂直坐标采用地形追随高度坐标，垂直层次为51层，集合预报成员数为14个集合扰动成员，加上控制预报共15个集合成员，集合预报成员物理过程略有差异，控制预报初值采用grapes-3dvar系统生成的分析场，背景场和侧边界条件由数值预报中心t639全球集合预报系统提供；etkf初值扰动方法采用12h集合扰动循环计算方案，即将集合预报系统12h短期预报场构成的预报扰动更新为当前时刻的分析扰动，计算投影矩阵e采用的变量为grapes-meso模式面纬向风u和经向风v，采用的垂直层次为11层；观测资料采用模拟观测资料，即将t639全球模式分析场插值到观测站点上，模拟观测站点选择参考真实观测站分布；观测站数为1100个，扰动分析场由etkf方法计算的14个扰动场与控制预报初值相加获得；试验预报时效为72h，预报范围覆盖整个中国区域15
°
～55
°
n，70
°
～140
°
e；试验时段为2015年6月1日12：00至6月15日12：00，协调世界时，其中6月1日至10日为etkf分析扰动α参数计算适应调整期。5.如权利要求3所述的grapes-reps区域集合预报方法，其特征在于，步骤二中，所述grapes-reps侧边界扰动构建，包括：设计基于grapes-geps全球集合预报系统的大尺度背景驱动数据，提取grapes-reps区域集合预报系统所需侧边界条件的扰动值，并与控制预报侧边界条件相加形成扰动成员预报所需的扰动侧边界条件，包括：(1)基于grpaes-meso-3km的全球模式背景场数据，利用动力降尺度方法产生grapes-reps控制预报模式的初值和测边界条件bdy_ctl
reps
；(2)从grapes-geps全球集合预报中选择控制预报和第1至14个集合成员的背景场资料，采用grapes-geps集合预报业务编号01～14的扰动成员和编号00的控制预报背景场资料，利用动力降尺度方法产生01～14个集合成员侧边界条件，并减去编号为00的控制预报
产生的侧边界，获得第i个集合预报成员的侧边界扰动值bdy_perti：其中，i为集合预报成员号；(3)将控制预报侧边界条件bdy_ctl
reps
与上式计算出的侧边界扰动量相加，生成grapes-reps侧边界扰动，如下式所示：6.如权利要求3所述的grapes-reps区域集合预报方法，其特征在于，步骤三中，所述grapes-reps区域集合预报业务化系统构建，包括：在中国气象局曙光pi-sugon高性能计算机上，研发并应用区域集合预报系统，基于ecflow技术构建系统运行流程的调度，通过并发调度和并发数控制机制，建立grapes_reps区域集合预报系统；其中，所述grapes-reps区域集合预报系统参数，包括：
①
当控制预报模式为水平分辨率/垂直层次时，grapes-meso4.3为0.1度，50层；
②
当控制预报模式为控制预报初值时，grapes-meso4.3同grapes-3km初值生成方法；
③
当控制预报模式为物理过程时，grapes-meso4.3同grapes-3km kf积云对流参数化过程；
④
当控制预报模式为积分步长时，grapes-meso4.3为60秒；
⑤
当控制预报模式为初值不确定性时，grapes-meso4.3为集合变换卡尔曼滤波方法；
⑥
当控制预报模式为模式不确定性时，grapes-meso4.3为随机物理过程倾向项扰动法；
⑦
当控制预报模式为测边界不确定性时，grapes-meso4.3为grapes-geps全球集合预报；
⑧
当控制预报模式为台风定位不确定性时，grapes-meso4.3为台风涡旋条件重定位方法；
⑨
当控制预报模式为集合成员数时，grapes-meso4.3为15；
⑩
当控制预报模式为预报时效时，grapes-meso4.3为84小时，00、12时次；6小时，06、18时次；当控制预报模式为模式产品输出频率时，grapes-meso4.3为1小时；当控制预报模式为集合预报后处理时，grapes-meso4.3为grib2数据、常规天气预报产品、应急服务数据。7.一种应用如权利要求1～6任意一项所述的grapes-reps区域集合预报方法的grapes-reps区域集合预报系统，其特征在于，所述grapes-reps区域集合预报系统包括：背景资料预处理模块，用于进行grapes-reps背景场资料处理；grapes-reps的背景场资料处理分为控制预报背景场资料处理和基于grapes-geps的扰动成员背景场资料处理；其中，所述控制预报背景场资料处理使用grapes-3km同样的全球模式资料，即全球0.5
°
grib2格式资料，处理得到初步的控制预报初始场和侧边界条件，为控制预报台风涡旋重定位和侧边界扰动构建提供输入数据；所述扰动成员背景场资料处理，基于grapes-geps提供的集合背景场资料，即全球集合预报0.5
°
grib2格式资料，处理得到初步的15组扰动成员预
报初始场和侧边界条件，为侧边界扰动构建提供输入数据；其中，所述扰动成员包括geps控制预报；侧边界扰动构建模块，用于进行控制预报和集合预报成员侧边界扰动构建；基于grapes-meso-3km的全球模式背景场数据产生grapes-reps控制预报侧边界条件，利用grapes-geps全球集合预报背景场资料产生集合扰动成员侧边界扰动量，并叠加到控制预报侧边界条件上，获得集合预报扰动成员侧边界；初值扰动模块，用于进行集合卡尔曼滤波变换etkf初值扰动；使用grapes-reps区域集合预报前一个时次的6h预报场，当前预报时次的模拟观测数据，模拟观测站点信息以及当前预报时次的grapes-reps控制预报的模式初值，构建分析扰动场，生成14个扰动成员的扰动初始场，为扰动成员台风涡旋重定位提供输入数据；台风涡旋重定位模块，用于进行台风涡旋条件重定位；grapes-reps的台风涡旋重定位方案通过检索台风报文、计算模式分析场台风涡旋中心和观测台风涡旋中心的距离是否大于0.15度阈值，对预报初始场进行修正；控制预报的台风涡旋重定位方案在控制预报背景场资料处理之后执行，为控制预报模式积分提供初始场，并提供更为合理的控制预报模式初值给集合卡尔曼滤波初值扰动模块；扰动成员的台风涡旋重定位方案则设计在集合卡尔曼滤波初值扰动之后，在etkf提供的合理扰动初始场的基础上，对预报初始场进行修正，为扰动成员模式积分提供更合理的扰动初始场；云分析模块，用于进行集合预报成员云分析，生成云水资料，为控制预报和14个扰动成员的模式积分提供云分析数据；综合各国多普勒天气雷达三维格点拼图资料、风云静止气象卫星亮温和模式背景场资料信息，根据云热力动力学原理及观测试验经验关系等，对云的信息进行分析，应用到模式预报前期改善模式降水预报效果；预报积分控制模块，用于利用0.1
°
分辨率grapes-meso v4.3模式、前面步骤得到的控制预报初始场和侧边界条件进行84hr积分，得到控制预报积分结果；输入数据为0.1
°
控制预报初值和侧边界条件，输出为84hr预报时效内逐1hr预报结果，输出结果存储于曙光高性能计算机的文件系统中；扰动成员模式积分模块，用于进行模式扰动参数生成及14个扰动成员模式积分；生成14个扰动成员sppt模式扰动方案所需的随机种子、扰动量大小、随机扰动截断波数、失相关时间系数，利用加入grapes-meso模式中的模式扰动sppt模式运行程序，完成14个扰动成员的84hr积分，得到14个扰动成员预报结果；输入数据为14个扰动成员初始场、随机种子、扰动量大小、随机扰动截断波数、失相关时间系数在内的参数，输出为84hr预报时效内逐1hr预报结果，输出结果存储于曙光高性能计算机的文件系统中；积分数据处理模块，用于进行集合预报积分数据统一后处理；通过控制文件规定需要输出的要素和层次，模式面的模式变量输出经过统一后处理模块生成grib2格式的输出结果，其中包含等压面变量、模式面变量和全部诊断变量，改处理过程在某一诗词集合预报结果生成后立即开启，为产品后处理提供及时的grib2数据；集合预报产品后处理模块，用于利用统一后处理得到的grib2格式集合预报结果，生成业务集合预报产品；常规集合预报产品模块将生成集合预报箱线图数据、台风路径集合预报数据以及micaps格式数据；设计系统合理的启动时间节点，实现自动化业务运行；进行集合预报产品传送流程设计，实现集合预报产品传送至中央气象台；其中，所述产品内容包
括：集合平均、集合离散度、集合最大/最小值、集合分位数、众数和概率。8.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如下步骤：建立0.1度水平分辨率grapes-reps的初值扰动etkf计算方案，改进集合变换卡尔曼滤波变换矩阵权重模计算变量，优化观测误差协方差矩阵和放大因子计算方案，实现代表初值不确定性的技术由etkf msb更新为etkf技术；模式不确定性由多物理过程 sppt更新为单一物理过程 sppt，改进集合预报成员降水等同性和降水概率预报技巧；侧边界扰动不确定性由t639更新为grapes-geps全球集合预报，设计适合grapes-geps变量特点的侧边界扰动计算方案；集合预报成员增加台风涡旋条件重定位方案，集合预报成员增加云分析同化技术；建立ecflow的grapes-reps区域集合预报实时监控与调度流程，实现grapes-reps区域集合预报作业调度；优化改进统一后处理系统，改进概率预报产品。9.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如下步骤：建立0.1度水平分辨率grapes-reps的初值扰动etkf计算方案，改进集合变换卡尔曼滤波变换矩阵权重模计算变量，优化观测误差协方差矩阵和放大因子计算方案，实现代表初值不确定性的技术由etkf msb更新为etkf技术；模式不确定性由多物理过程 sppt更新为单一物理过程 sppt，改进集合预报成员降水等同性和降水概率预报技巧；侧边界扰动不确定性由t639更新为grapes-geps全球集合预报，设计适合grapes-geps变量特点的侧边界扰动计算方案；集合预报成员增加台风涡旋条件重定位方案，集合预报成员增加云分析同化技术；建立ecflow的grapes-reps区域集合预报实时监控与调度流程，实现grapes-reps区域集合预报作业调度；优化改进统一后处理系统，改进概率预报产品。10.一种信息数据处理终端，其特征在于，所述信息数据处理终端用于实现如权利要求7所述的grapes-reps区域集合预报系统。

技术总结
本发明属于数值预报技术领域，公开了一种GRAPES-REPS区域集合预报方法及系统，GRAPES-REPS区域集合预报方法包括：0.1度水平分辨率GRAEPS-REPS集合预报试验参数及模式确定；GRAPES-REPS侧边界扰动构建；中国GRAPES-REPS区域集合预报业务化系统构建。本发明改进ETKF初值扰动方案并优化测边界扰动不确定性方案，提升预报系统离散度及区域集合预报系统性能，从而满足中国区域集合预报系统业务化应用需求，有针对性地制作和提供天气预报服务。本发明为中国各级气象台提供不同层次、不同预报时效的1h间隔集合预报产品，为天气预报提供指导和参考，便于模式开发者提高集合预报系统性能。能。能。


技术研发人员：陈静 李晓莉 马旭林 张涵斌 高丽 王远哲 李红祺 邓国 王婧卓 陈法敬 李应林 张进 沈学顺 龚建东 智协飞 夏宇 彭飞 霍振华 田华
受保护的技术使用者：南京信息工程大学 北京城市气象研究院
技术研发日：2022.01.24
技术公布日：2022/4/29