兰州大学 数值天气预报由李得勤主讲

 

 

        数值天气预报(Numerical Weather Prediction)的主要内容就是研究大气运动的基本物理规律的数学表达式--流体动力学和热力学方程组，以及求解这个方程组的数值计算方法。从数学上看，上述求解过程要解决一个初值问题，通过求解方程组获得未来大气运动状态的准确数据，这就需要有一定密度的地面、高空气象观测网来提供大气实时的气象要素数据作为方程组的初始输入值，而求解大气方程组的计算量巨大，必须依赖于高性能计算机。数值天气预报的准确性取决于模式本身和模式初始场的准确性。一方面,描述大气的模式永远不可能完美,必然存在着误差;另一方面,由于观测站的分布不均以及观测资料和客观分析不可避免地存在着误差,使得模式初始场不可能精确地获得。而且大气是一个高度非线性的混沌系统,数值天气预报的结果对初始条件的微小误差非常敏感。因此,数值预报误差会随着模式积分过程迅速增长,积分若干天后,预报结果就变得具有明显的随机性了。所以像决定性预报方法那样,仅用众多可能的预报状态的一种来描述大气的将来状态是不够科学的,更合理的方法是以概率的形式来认识大气预报状态,而对所有可能的预报状态及这些预报状态的概率分布进行预报,这种预报方法就是集合预报。集合预报通常的做法是在实际观测和分析得到的初始场基础上,叠加适当的小扰动,从而形成稍有区别的多个初始场,分别进行动力延伸预报,然后进行综合,以获取更多有用的信息。

        随着集合预报系统发展的日渐成熟,越来越显示其优越的预报能力,集合预报已经成为未来数值天气预报的发展的一个重要方向。目前,世界上两大数值天气预报中心:ECMWF 和NCEP 采用的奇异矢量法和增长模繁殖法已经被各国普遍采用,两种初始扰动场的产生方法殊途同归,并且正在不断地改进和完善。随着计算机运算速度的提高,模式分辨率也将进一步提高,集合成员也将进一步增加,集合预报输出信息也将极大的丰富。对于集合预报输出产品的信息提取,各国水平不一,法国、英国气象局利用集合预报产品制作定点气象要素的预报已经相当成熟。ECMWF 的集合预报产品应用最为广泛,并不断研究、检验及开发新的产品,而中国的集合预报产品还没有正式投入业务应用,与国外的差距还比较大。随着集合预报成员的不断增加,快速有效提取集合产品的信息愈发显得迫切了。

        在20世纪最后的数十年间，Charney1951年关于NWP发展的期望都已经成为现实，在NWP的指导下，天气预报的质量取得了惊人的进展。从正在进行的活跃的研究中，我们可以预见，下一个10年，NWP会继续取得进展，尤其在以下领域：

1）精细短期预报。用风暴尺度模式能够提供有技巧的灾害性天气预报。

2）较完善的资料同化方法。可以最大限度地从观测系统中提取有用信息，尤其是从卫星和雷达等遥感资料中获取。

3）适应性观测系统发展。对由集合预报指示的预报误差快速增长地区(有较低可预报性的地区)，安排补充观测。

4）中期预报可用性的改进。尤其是通过使用集合预报的方法的中期预报。

5）发展完善的大气-水文耦合系统。其中大气模式降水要适当地标度递减，用来延伸河流流量预报。

6）更多地使用精细的海-气-陆耦合模式。其中使用的SST和土壤水汽等持续时间较长的耦合距平会导致更加有技巧的，超过天气可预报性的限制的各种天气类型的距平预报。

7）更多地为政府决策及公众气象服务提供参考，诸如影响健康的空气污染，紫外线辐射和污染物的输送等。

8）鉴于NWP商业应用系统的急剧增加。应加强包括对高速公路状况，空气污染，洪水预报到农业建筑业等的指导。