歐洲中期天氣預報中心2019年進展回顧

2020-09-03 環境與發展智庫

圖片來自原文

2020年6月22日，歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）發布《歐洲中期天氣預報中心年度報告2019》（ECMWF Annual Report 2019），回顧了2019年ECMWF在推進天氣科學、全球預測和高性能計算等方面的進展。

1 天氣科學

ECMWF科學家努力完善和發展集成預報系統（IFS）的各個方面，不斷將天氣預報質量推向極限。

（1）五階垂直插值。多年來，ECMWF不斷增加預報的水平解析度，使當前高解析度預報（HRES）的網格間距達到9 km，集合預報（ENS）的網格間距達到18 km。解析度的提高大幅改善了大部分大氣預報質量，但導致平流層中下層的非自然冷卻。研究表明，這是由平流層垂直解析度不足而累積的數值誤差造成。2019年，ECMWF科學家建立了一種解決平流層溫度偏差的方法，並且在垂直解析度上沒有引入高昂的計算成本。結果表明，在ECMWF的IFS中，五階垂直插值能夠帶來更多的物理模型行為，對水平解析度的敏感性降低，以及更好地預測平流層中低層。

（2）處理資料同化中的模式偏差。ECMWF使用四維變分（4D-Var）資料同化方法。在平流層溫度的資料同化周期中會出現顯著的模式誤差，因此，ECMWF科學家通過在模式中引入強迫項來糾正模式軌跡中累積的模式偏差。該版本被稱為弱約束4D-Var，可將平流層分析中的溫度偏差降低達50%。

（3）雲雷達和雷射雷達資料同化。2019年ECMWF開展的工作首次證明，使用4D-Var資料同化系統將雲雷達和雷射雷達的雲觀測資料同化進入全球業務預報系統是可行的，並且可以改善天氣預報。增加雲雷達和雷射雷達數據後對10天預報的影響測試顯示，在預測的第4天到第8天，1000 hPa溫度預測誤差減少了約1%，其他變量也有所改進。

（4）耦合資料同化。IFS對大氣、海洋、海浪、陸地表面和海冰使用單獨的資料同化系統，耦合資料同化旨在確保對不同地球系統組成的分析是一致的。2019年，對IFS中的大氣和海面溫度實施了「弱耦合」資料同化，即某個地球系統組成的觀測會以一定的延遲影響其他組成的分析。在此之前，已經對大氣和海冰實施了弱耦合資料同化。試驗證實，採用耦合的大氣/海表面溫度/海冰資料同化技術可以顯著改善對熱帶和極地地區大氣變量的分析。

（4）使用ERA5資料對回報進行初始化。再分析資料在數值天氣預報中起著重要作用。2019年，利用ECMWF新的ERA5再分析資料取代較早的ERA-Interim來對回報進行初始化。測試表明，這樣可以帶來更好的回報結果、更好的極端天氣預報指數（Extreme Forecast Index，EFI）預報評分以及對擴展範圍異常預測的改進。

（5）新的數值方案。ECMWF與成員國和合作國的專家合作測試了一種新的數值方案，用於IFS的垂直網格計算，結果令人鼓舞。IFS利用譜方法來求解水平方向的大氣動力學方程式和利用有限元方法在垂直方向求解。2019年，新方案適應了IFS並滿足了3個關鍵要求：①提高垂直方向所選精度的靈活性；②具有降低精度的魯棒性，計算效率更高；③為更高解析度的IFS做好準備，包括運行與當前靜力模式兼容的非靜水模式的能力。

（6）海浪模塊升級。2019年，ECMWF對其波浪物理模塊進行了修改，以改善對海浪的預測。波浪物理模塊中的修改包括新的風場輸入參數化和波的深水耗散。這些修改的主要影響是提高了海浪參數的準確性和真實性，新的公式減少了長期湧浪能量的過高預測和風暴軌跡小波高度的低估，總體上將預測時間提高到提前10天。

2 全球預測

2019年，ECMWF繼續向其成員國、合作國以及全球數據和產品的其他用戶提供高質量的天氣預報。6月對IFS的升級極大地提高了大多數預報變量和區域的預報評分。IFS周期46r1引入了更多的連續資料同化以改進ECMWF對地球系統初始狀態的估計，以及新的海浪物理方案和新的輸出參數，以更好地提前提供惡劣天氣可能性信息。ECMWF創下了EFI風場預報評分的最高紀錄。

3 高性能運算

2019年12月，ECMWF與法國Atos公司籤訂了BullSequana XH2000超級計算機供應合同。超級計算機將被託管在開發中的位於義大利博洛尼亞（Bologna）的新ECMWF數據中心，預計將在2020年安裝併到2021年年底全面投入運營。高性能計算工具不僅可用於產生預測，而且還開展旨在擴大可預測性範圍的研究試驗，包括在同化來自雷達和雲觀測的開創性工作。ECMWF的十年可擴展性計劃已經完成了第一階段，在第二階段（2020—2024年）會將結果付諸實踐。預計機器學習和人工智慧將在ECMWF的長期戰略中發揮重要作用，人工智慧技術的潛在應用領域包括數據質量控制、資料同化中的偏差校正、模擬模式組件、量化不確定性等。ECMWF進行的試驗表明，經過訓練的神經網絡已經可以做出準確性令人驚訝的短期預測。

轉載本文請註明來源及作者：中國科學院蘭州文獻情報中心《地球科學動態監測快報》2020年第14期，劉燕飛 編譯。

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