高 偉,胡振菊,彭柏池,陳 科

(湖南省常德市氣象局,湖南 常德 415000)

WRF模式產(chǎn)品精細(xì)化預(yù)報(bào)初探

高 偉,胡振菊,彭柏池,陳 科

(湖南省常德市氣象局,湖南 常德 415000)

以新一代中尺度模式WRF模式產(chǎn)品為基礎(chǔ),將各鄉(xiāng)鎮(zhèn)站點(diǎn)轉(zhuǎn)換成平面坐標(biāo),通過反距離加權(quán)法插值得到精細(xì)化預(yù)報(bào)要素值。采用 GIS系統(tǒng)對(duì)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)預(yù)報(bào)要素進(jìn)行地圖、表格、時(shí)序圖方式顯示,可以直觀、精確的得到WRF精細(xì)化預(yù)報(bào)產(chǎn)品。通過個(gè)例分析,表明WRF精細(xì)化雨量預(yù)報(bào)在時(shí)間、空間、量級(jí)上與實(shí)況基本一致,對(duì)于過程降水、對(duì)流性降水的降水趨勢(shì)、降水分布及過程技術(shù)總結(jié)都具有一定的指導(dǎo)意義,做到了WRF模式產(chǎn)品與 GIS相結(jié)合,將預(yù)報(bào)產(chǎn)品精細(xì)化到鄉(xiāng)鎮(zhèn)。

精細(xì)化預(yù)報(bào);WRF;反距離加權(quán)法

1 引言

面臨目前氣象公共服務(wù)均等化與城鄉(xiāng)一體化的迫切需求,隨著社會(huì)不斷發(fā)展和科技不斷進(jìn)步,精細(xì)化預(yù)報(bào)已成為未來天氣預(yù)報(bào)發(fā)展的必然趨勢(shì),發(fā)展完善精細(xì)化預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)已成為天氣業(yè)務(wù)改革的重點(diǎn)任務(wù)之一。

2 模式簡(jiǎn)介

高分辨率的中尺度數(shù)值預(yù)報(bào)模式是精細(xì)化預(yù)報(bào)的基礎(chǔ)。作為中尺度氣象的一個(gè)重要的研究和應(yīng)用手段,中尺度數(shù)值模式已日趨成熟且普及。在國(guó)內(nèi)外采用的眾多中尺度數(shù)值預(yù)報(bào)模式中,WRF (Weather Research and Forecasting)模式是美國(guó)氣象界在繼開發(fā)MM5數(shù)值模式之后,再一次聯(lián)合開發(fā)的新一代高分辨率中尺度數(shù)值模式,它的設(shè)計(jì)目的是用于業(yè)務(wù)天氣預(yù)報(bào)和大氣研究需要。模式結(jié)合了先進(jìn)的數(shù)值方法和資料同化處理技術(shù)、經(jīng)過改進(jìn)的物理過程方案(尤其是對(duì)流和中尺度降水系統(tǒng)的處理部分),同時(shí)具有多重嵌套及易于定位于不同地理位置的能力。WRF模式系統(tǒng)具有可移植,可擴(kuò)充,高效率,方便等特點(diǎn),將成為改進(jìn)從云尺度到各種天氣尺度的重要天氣特征預(yù)報(bào)精度的工具。

3 產(chǎn)品開發(fā)目的

常德市氣象局于 2009年5月引入WRFv3.1,每天運(yùn)行 2次,運(yùn)算時(shí)間大概 6h。WRF模式運(yùn)算完后,生成模式層原始數(shù)據(jù),然后通過WRFTOGRADS將netCDF格式的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成 GRADS格式的等壓面數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)文件有 13個(gè)預(yù)報(bào)要素,其中 8個(gè)要素有 19層,5個(gè)要素 1層,預(yù)報(bào)時(shí)效 72h,分 13個(gè)時(shí)段,每段 6h,格點(diǎn)數(shù) 120＊120,格點(diǎn)間距 9Km。

WRF模式產(chǎn)品一般用 Grads畫圖,不能直觀反映站點(diǎn)預(yù)報(bào),我們對(duì)WRF產(chǎn)品進(jìn)行精細(xì)化開發(fā),目的是:

①以網(wǎng)格數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),通過相應(yīng)算法進(jìn)行插值,得到指定經(jīng)緯度站點(diǎn)(各鄉(xiāng)鎮(zhèn))的氣象要素值;

②建立數(shù)據(jù)庫(kù),對(duì)所需要素值進(jìn)行自動(dòng)入庫(kù)保存;

③采用 GIS平臺(tái)通過地圖、表格、曲線圖形式顯示各站點(diǎn)氣象要素。

4 插值算法

反距離加權(quán)插值 (Inverse Distance to a Power),也稱距離倒數(shù)乘方法。距離倒數(shù)乘方格網(wǎng)化方法是一個(gè)加權(quán)平均插值法,可以進(jìn)行確切的或者圓滑的方式插值。其公式為

式 (1)中,Z是估計(jì)值,Zi是第 i(i=1,…n)個(gè)樣本,Di是距離,ρ是距離的冪,它顯著影響內(nèi)插的結(jié)果,它的選擇標(biāo)準(zhǔn)是最小平均絕對(duì)誤差。

考慮到全市各鄉(xiāng)鎮(zhèn)站點(diǎn)不同的地理位置和環(huán)境的差異,在獲取WRFTOGRADS網(wǎng)格數(shù)據(jù)后,我們將各個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)站點(diǎn)的經(jīng)緯度轉(zhuǎn)換為平面坐標(biāo),通過反距離加權(quán)法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行插值。

圖 1 桃源縣佘家坪所處平面網(wǎng)格層中的坐標(biāo)

根據(jù)式(1)、圖 1所示對(duì)佘家坪最近 4個(gè)格點(diǎn)插值為:

5 數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)

采用 SQLServer數(shù)據(jù)庫(kù),由WRF精細(xì)化預(yù)報(bào)產(chǎn)品庫(kù)、中小尺度臺(tái)站實(shí)況庫(kù)和臺(tái)站參數(shù)庫(kù)組成。WRF精細(xì)化預(yù)報(bào)產(chǎn)品庫(kù)由站號(hào)、預(yù)報(bào)要素名、預(yù)報(bào)起始日期、預(yù)報(bào)時(shí)效、要素高度層組成;中小尺度實(shí)況庫(kù)直接用全市中小尺度實(shí)況數(shù)據(jù)庫(kù);臺(tái)站參數(shù)庫(kù)由各個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)站點(diǎn)的站名、站號(hào)、經(jīng)緯度、海拔高度、省、市州、縣等組成。

WRF模式運(yùn)轉(zhuǎn)完畢,生成的數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)過插值后,可通過后臺(tái)程序自動(dòng)或者手動(dòng)入庫(kù)到 SQLServer的WRF精細(xì)化預(yù)報(bào)產(chǎn)品庫(kù),如圖 2所示。

圖2 WRF產(chǎn)品數(shù)據(jù)自動(dòng)入庫(kù)平臺(tái)

6 產(chǎn)品顯示平臺(tái)

WRF精細(xì)化產(chǎn)品應(yīng)用顯示平臺(tái)是基于 GIS的平面顯示系統(tǒng),采用ADO組件與數(shù)據(jù)庫(kù)連接,通過選擇日期時(shí)間、要素類型、要素層次、時(shí)間段可方便快捷查詢WRF精細(xì)化預(yù)報(bào)產(chǎn)品。

查詢顯示有地圖查詢、表格查詢和時(shí)序查詢 3種類型。地圖查詢有對(duì)地圖放大縮小、顯示站名、要素名、等值線劃分、色斑著色、導(dǎo)出產(chǎn)品等功能;表格查詢可以對(duì)查詢結(jié)果進(jìn)行要素類型、區(qū)域、要素值過濾顯示,對(duì)要素值進(jìn)行分級(jí)統(tǒng)計(jì)顯示,對(duì)所需結(jié)果進(jìn)行文檔導(dǎo)出打印;時(shí)序查詢可對(duì)單個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)站點(diǎn)進(jìn)行單要素類型未來 72h、13個(gè)時(shí)段的曲線圖或柱狀圖顯示,對(duì)單要素的多層數(shù)值可以同時(shí)顯示在同一曲線圖上,可對(duì)顯示結(jié)果進(jìn)行導(dǎo)出和打印。

圖 3 WRF精細(xì)化產(chǎn)品應(yīng)用顯示平臺(tái)地圖顯示

7 個(gè)例檢驗(yàn)

2010年6月6—8日,受高空低槽和地面倒槽的共同影響,常德澧水流域普降暴雨,沅水流域以大雨為主,并伴隨有雷暴天氣,強(qiáng)降水主要集中在 7日晚到 8日上午。據(jù)全市區(qū)域自動(dòng)氣象站資料分析,7日 08時(shí)—8日 08時(shí),常德全市共出現(xiàn) 51站次暴雨,37站次大暴雨,最大降水出現(xiàn)在臨澧文家鄉(xiāng),達(dá)152.8mm。

從圖 4的雨量預(yù)報(bào)和實(shí)況可以看出:整體落區(qū)與實(shí)況基本一致,南部普降大雨,北部普降暴雨。特別是大暴雨、暴雨區(qū)域分布預(yù)報(bào)與實(shí)況吻合,集中在北部的澧水流域。

從圖 5的站點(diǎn)雨量預(yù)報(bào)與實(shí)況可以看出:除澧縣、安鄉(xiāng)雨量預(yù)報(bào)與實(shí)況相差較大,其它站點(diǎn)雨量預(yù)報(bào)基本上與實(shí)況一致。

圖 4 2010年6月7日 8時(shí) -8日 8時(shí)雨量預(yù)報(bào)與實(shí)況

圖 5 6月7日 08時(shí) -8日 08時(shí)站點(diǎn)雨量預(yù)報(bào)與實(shí)況柱狀圖

從圖 4、圖 5分析可知,WRF精細(xì)化降水預(yù)報(bào)對(duì)這次過程的降水趨勢(shì)、降水分布及降水量級(jí)基本上與實(shí)況吻合,雖然降水區(qū)域預(yù)報(bào)上整體稍微偏西、偏南,降水量級(jí)上個(gè)別站點(diǎn)與實(shí)況有一定相差,但是預(yù)報(bào)效果整體較好。通過 GIS平臺(tái)顯示,無論是在數(shù)值化還是可視化上,WRF精細(xì)化降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品相對(duì) GRADS畫圖都具有更加精確、更加直觀、更加明朗的優(yōu)勢(shì),對(duì)于全市的這次降水過程預(yù)報(bào)具有一定的指導(dǎo)意義。

8 結(jié)論與改進(jìn)

相對(duì)于常規(guī)觀測(cè)資料,數(shù)值預(yù)報(bào)模式是提高預(yù)報(bào)質(zhì)量的基礎(chǔ)。WRF精細(xì)化預(yù)報(bào)產(chǎn)品將WRF模式產(chǎn)品通過插值結(jié)合 GIS系統(tǒng)準(zhǔn)確、直觀的展示在預(yù)報(bào)員面前,做到了將預(yù)報(bào)精細(xì)化到鄉(xiāng)鎮(zhèn),在預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)應(yīng)用和技術(shù)總結(jié)中,具有一定的指導(dǎo)意義。雖然預(yù)報(bào)的結(jié)果還有一定的偏差,但在今后的WRF精細(xì)化預(yù)報(bào)開發(fā)中,我們將繼續(xù)完善預(yù)報(bào)質(zhì)量檢驗(yàn)方法,根據(jù)中小尺度站網(wǎng)資料和其他觀測(cè)資料的實(shí)況對(duì)預(yù)報(bào)進(jìn)行插值和訂正。方法僅僅是初步研究的結(jié)果,隨著資料的積累和WRF模式精細(xì)化開發(fā)應(yīng)用在實(shí)踐中不斷改進(jìn)和完善,相信精細(xì)化預(yù)報(bào)效果會(huì)不斷提高,預(yù)報(bào)質(zhì)量會(huì)不斷提升。

[1] 李毅,潘曉濱.新一代天氣研究預(yù)報(bào)模式WRF簡(jiǎn)介[J].教學(xué)與研究,2003,24(1):54-59.

[2] 王錫穩(wěn),劉治國(guó),秘曉東,等 .基于 GIS的數(shù)值預(yù)報(bào)降水產(chǎn)品精細(xì)化方法研究[J].高原氣象,2006,25(6):1190-1195.

[3] 王家芬,姜俊鈴,矯衛(wèi)兵 .煙臺(tái)市精細(xì)化天氣預(yù)報(bào)現(xiàn)狀與探討[J].山東氣象,2004,24(1):23-24.

[4] 陳勇,江海生,郭蓉芳 .利用MM5開展精細(xì)化預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)[J].廣西氣象,2005,26(1):93-96.

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B

2010-09-10

高偉(1979-),男,助工,主要從事短時(shí)預(yù)報(bào)、雷達(dá)機(jī)務(wù)和業(yè)務(wù)系統(tǒng)研發(fā)與應(yīng)用工作。

1003-6598(2010)增刊 -0012-03