岳 健 董 林 陳 靜 王婧卓 李紅祺

1 中國氣象局地球系統(tǒng)數(shù)值預(yù)報中心,北京 100081 2 國家氣象中心,北京 100081 3 災(zāi)害天氣國家重點實驗室,北京 100081

提 要：為考察基于再分析尺度化因子的集合變換卡爾曼濾波(ETKF_R)初值擾動方案對臺風(fēng)預(yù)報的影響,利用中國氣象局區(qū)域集合預(yù)報系統(tǒng)(CMA-REPS)開展了2021年7月18—29日的回算試驗,分析了初值擾動結(jié)構(gòu)對登陸臺風(fēng)煙花路徑和強度預(yù)報的影響,并與ECMWF和NCEP全球集合預(yù)報進行對比。結(jié)果顯示:ETKF_R方法改善了初始三維風(fēng)場的擾動幅度和結(jié)構(gòu),但臺風(fēng)初始位置和強度的離散度偏小;ETKF_R方法能合理降低對臺風(fēng)路徑預(yù)報起關(guān)鍵作用的天氣系統(tǒng)的集合離散度,從而限制臺風(fēng)移速和移向的過度發(fā)散,提高“煙花”全生命史的路徑集合平均預(yù)報技巧,并改善臺風(fēng)路徑集合平均誤差與離散度關(guān)系;ETKF_R預(yù)報前24 h臺風(fēng)結(jié)構(gòu)和強度的離散度能快速增長,其24 h后臺風(fēng)強度集合平均預(yù)報效果與ETKF方案基本相當(dāng);與國際先進的全球集合預(yù)報相比,ETKF_R對“煙花”登陸的預(yù)報效果最優(yōu),其統(tǒng)計平均的0～2 d路徑預(yù)報誤差與ECMWF集合相當(dāng),而NCEP集合的0～2 d路徑預(yù)報誤差最小,但過發(fā)散特征明顯;同時,ECMWF集合對“煙花”的強度預(yù)報總體嚴(yán)重偏弱,而NCEP集合對預(yù)報臺風(fēng)最大強度的準(zhǔn)確性較高,但預(yù)報的臺風(fēng)增強速度比ETKF_R慢。上述研究結(jié)果表明,CMA-REPS的臺風(fēng)路徑和強度預(yù)報具有業(yè)務(wù)參考價值。

引 言

提高臺風(fēng)路徑和強度預(yù)報水平是防御臺風(fēng)災(zāi)害的關(guān)鍵,準(zhǔn)確的預(yù)報能有效降低登陸臺風(fēng)給沿海地區(qū)帶來的暴雨、大風(fēng)以及風(fēng)暴潮等災(zāi)害損失(Yue et al,2017;吳影等,2017;王秀榮等,2018)。國內(nèi)外熱帶氣旋預(yù)報水平的提高在很大程度上得益于計算機技術(shù)的發(fā)展和數(shù)值模式理論及方法的進步(Yue and Meng,2017;Leroux et al,2018;麻素紅等,2021)。近30年來,西北太平洋和南海臺風(fēng)路徑預(yù)報能力明顯提高,當(dāng)前的72 h預(yù)報準(zhǔn)確率已達到20世紀(jì)90年代初的24 h預(yù)報準(zhǔn)確率(Yu et al,2022)。相比之下,全球熱帶氣旋強度預(yù)報水平在過去幾十年卻進步緩慢(Emanuel and Zhang,2016;Cangialosi et al,2020;呂心艷等,2021;陳國民等,2022;周冠博等,2022)。

初值不確定性對熱帶氣旋路徑和強度預(yù)報技巧有較大影響。Yamaguchi et al(2012)用預(yù)報性能高的模式的初始場替換掉預(yù)報性能低的模式的初始場,發(fā)現(xiàn)初值誤差對熱帶氣旋1～5 d路徑預(yù)報誤差的貢獻分別為20%、29%、29%、38%和68%。Zhou et al(2016)考察了兩種初始分析誤差對西北太平洋熱帶氣旋預(yù)報誤差的影響,發(fā)現(xiàn)路徑和強度預(yù)報技巧對熱帶氣旋中心及附近的位勢高度場和風(fēng)場初值非常敏感,尤其在熱帶氣旋加強階段,初始強度的不確定性估計對預(yù)報至關(guān)重要。由于觀測儀器以及資料同化、渦旋初始化等技術(shù)方法會引入誤差,模式初始場很難準(zhǔn)確描述熱帶氣旋的真實結(jié)構(gòu)。即便是歐洲中期天氣預(yù)報中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)等國際先進模式,其單一確定性預(yù)報有時也會出現(xiàn)較大的臺風(fēng)路徑和強度預(yù)報偏差(沈越婷等,2015)。

集合預(yù)報是描述數(shù)值模式初值不確定性的重要技術(shù)方法,也是提高熱帶氣旋預(yù)報準(zhǔn)確度及提供預(yù)報不確定性信息的重要手段(王晨稀,2013;Bauer et al,2015)。集合預(yù)報通過積分多個略有差異的初值或者略有差異的模式,獲得對未來大氣運動狀態(tài)演變的不確定性估計。近30年來,全球各大業(yè)務(wù)數(shù)值預(yù)報中心相繼建立起集合預(yù)報業(yè)務(wù)系統(tǒng),發(fā)展了多種集合預(yù)報擾動技術(shù),并廣泛應(yīng)用于中、短期天氣預(yù)報(Molteni et al,1996;麻巨慧等,2011;陳靜和李曉莉,2020)。其中,初值擾動技術(shù)主要包括奇異向量法(Lorenz,1965)、繁殖向量法(Toth and Kalnay,1997)、擾動觀測法(Houtekamer et al,1996)、集合變換卡爾曼濾波(ensemble transform Kalman filter,ETKF)法(Wang and Bishop,2003)、正交條件非線性最優(yōu)擾動法(Duan and Huo,2016)等。熱帶氣旋的集合預(yù)報研究從20世紀(jì)90年代中期開始(Zhang and Krishnamurti,1997;黃小剛等,2007),包括集合初始擾動幅度和三維結(jié)構(gòu)對熱帶氣旋路徑離散度的影響機制(Yamaguchi and Majumdar,2010),以及如何基于集合預(yù)報偏差修正改善熱帶氣旋強度預(yù)報(黃小剛等,2010)等。

2008年以來,基于自主研發(fā)的GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction System)數(shù)值天氣預(yù)報模式(Chen et al,2008)和ETKF初值擾動方法發(fā)展了中國氣象局區(qū)域集合預(yù)報系統(tǒng)(China Meteorological Administration-Regional Ensemble Prediction System,CMA-REPS)。CMA-REPS(原GRAPES-REPS)不僅著眼于我國暴雨、強對流等災(zāi)害天氣預(yù)報,也提供西北太平洋和南海熱帶氣旋集合預(yù)報,在熱帶氣旋業(yè)務(wù)預(yù)報中發(fā)揮著重要作用(王靜等,2017;鐘有亮等,2017;王婧卓等,2021)。對于區(qū)域集合預(yù)報關(guān)注的1～3 d短期天氣預(yù)報而言,初值不確定性的準(zhǔn)確描述比模式不確定性更加重要(Raynaud and Bouttier,2016;王婧卓等,2018)。本文針對基于再分析尺度化因子的CMA-REPS初值擾動改進方案,考察了初值擾動結(jié)構(gòu)對2021年登陸臺風(fēng)煙花路徑和強度預(yù)報的影響,并與ECMWF和美國國家環(huán)境預(yù)報中心(National Centers for Environmental Prediction,NCEP)全球集合預(yù)報性能進行對比,分析了CMA-REPS對我國臺風(fēng)預(yù)報的價值,對明確改進方向及推動業(yè)務(wù)應(yīng)用有重要意義。

1 方法與資料

1.1 再分析尺度化因子方法及試驗設(shè)計

ETKF方法是基于卡爾曼濾波理論和集合變換法發(fā)展而來,由集合預(yù)報擾動方差和觀測誤差方差快速估計分析誤差,反映觀測資料對初值不確定性的影響(Wang and Bishop,2003)。

Za=ZfT

(1)

Za=ZfTΠ

(2)

由式(1)可見,利用變換矩陣T將當(dāng)前時刻的預(yù)報擾動向量Zf進行線性組合更新為當(dāng)前時刻的分析擾動向量Za。由于集合成員數(shù)遠小于模式預(yù)報相空間的自由度,故式(1)得到的分析擾動方差小于真實的分析誤差方差。為保證控制預(yù)報誤差與集合預(yù)報離散度相吻合,Bowler et al(2008)在式(2)中引入放大因子Π。但是,ETKF方法未充分考慮初始擾動分布特征(結(jié)構(gòu)和振幅)與分析誤差一致性的問題,在分析不確定性較小的區(qū)域也可能出現(xiàn)局地擾動幅度過大,不能合理地表征觀測密度波動對預(yù)報誤差方差的影響。為解決這一問題,Wang et al(2021)參考約束的集合變換法(ensemble transform with rescaling,ETR)和地理掩膜(mask)增長模繁殖法,在ETKF中引入調(diào)整因子,建立了基于再分析尺度化因子的ETKF_R初值擾動方案。

(3)

(4)

(5)

Za=ZfTΠr

(6)

在本文中,初值擾動改進方案ETKF_R采用ECMWF再分析資料(水平分辨率為0.25°)與CMA-REPS控制預(yù)報初始場(水平分辨率為0.1°)風(fēng)場的差異計算分析誤差。如式(3)所示,UEC和VEC分別表示ECMWF再分析場插值到CMA-REPS模式面的緯向風(fēng)和經(jīng)向風(fēng),其與CMA-REPS控制預(yù)報初始風(fēng)場UCMA_ctl和VCMA_ctl的差異的動能平方根定義為表征分析場不確定性的分析誤差mask。考慮到ECMWF再分析資料的時效性,并盡可能保留歷史分析誤差的特征,分析場不確定性采用起報時次前40 d到前10 d的31 d分析誤差統(tǒng)計平均得到。式(4)將集合成員擾動風(fēng)場Uperb和Vperb與控制預(yù)報初始風(fēng)場UCMA_ctl和VCMA_ctl的差異的動能平方根定義為初值擾動K,則再分析尺度化因子r,如式(5)所示,用以解決初始時刻局地擾動量過大的問題。將ETKF方案產(chǎn)生的分析擾動乘以調(diào)整因子,形成改進后的初值擾動,如式(6)所示。

通過與ETKF方案對比分析,本文旨在研究基于再分析尺度化因子的ETKF_R初值擾動改進方案對2021年臺風(fēng)煙花路徑和強度預(yù)報效果的影響。開展了兩組回算試驗,一組是采用式(2)產(chǎn)生初值擾動(即ETKF),另一組是采用式(6)產(chǎn)生初值擾動(即ETKF_R)。CMA-REPS區(qū)域集合預(yù)報系統(tǒng)參數(shù)配置如表1所示。模式水平分辨率為0.1°,垂直方向采用地形追隨高度坐標(biāo),層次為50層(模式層頂為10 hPa),預(yù)報區(qū)域為中國區(qū)域(15°～65°N、70°～145°E),集合成員數(shù)15個(包含1個控制預(yù)報和14個擾動成員),預(yù)報時效為72 h,控制預(yù)報初值和側(cè)邊界來源于NCEP-GFS全球模式分析場和預(yù)報場。通過從2021年業(yè)務(wù)升級的垂直87層中國氣象局全球集合預(yù)報系統(tǒng)提取擾動背景場,再與控制預(yù)報背景場相加以獲得混合側(cè)邊界擾動。每個集合預(yù)報成員采用相同的物理過程,包括Kain-Fritsch(new Eta)對流參數(shù)化方案(Kain,2004)、WSM6云微物理方案(Hong and Lim,2006)、MRF邊界層方案(Hong and Pan,1996)、Monin-Obukhov近地面層方案(Noilhan and Planton,1989)、RRTM長波輻射方案(Mlawer et al,1997)、Dudhia短波輻射方案(Dudhia,1989)、Noah陸面過程方案(Chen and Dudhia,2001)等。模式擾動采用單一物理過程參數(shù)化傾向隨機擾動方案(袁月等,2016)。試驗時段為2021年7月18—29日(每日世界時12時起報,共計12次預(yù)報)。需要說明的是,為考察ETKF_R初值擾動改進方案對臺風(fēng)預(yù)報的影響,回算試驗關(guān)閉了條件性臺風(fēng)渦旋重定位技術(shù)(吳政秋等,2020)。

表1 CMA-REPS區(qū)域集合預(yù)報系統(tǒng)參數(shù)配置Table 1 Parameter configuration of CMA-REPS regional ensemble prediction system

1.2 檢驗評估資料及方法

除了上述基于CMA-REPS的改進前和改進后的兩組回算試驗,還通過全球通信系統(tǒng)(Global Tele- communication System,GTS)獲取了與回算試驗相同起報時次的ECMWF(51個成員;Palmer,2019)和NCEP(31個成員;Zhou et al,2022)全球集合預(yù)報的臺風(fēng)路徑和強度資料。需說明的是,ECMWF和NCEP集合分別缺少29日12時和27日12時起報的數(shù)據(jù)。為對比分析,本文對三個集合預(yù)報系統(tǒng)均只考察0～3 d的臺風(fēng)路徑和強度預(yù)報性能。檢驗評估采用中國氣象局上海臺風(fēng)研究所整編的熱帶氣旋最佳路徑數(shù)據(jù)集(https:∥tcdata.typhoon.org.cn/;Ying et al,2014;Lu et al,2021)。降水實況和檢驗采用中國自動氣象站的降水量數(shù)據(jù)。

本文采用的檢驗評估方法主要包括集合平均誤差和離散度。誤差計算方法采用國家標(biāo)準(zhǔn)《天氣預(yù)報檢驗 臺風(fēng)預(yù)報》(國家市場監(jiān)督管理總局和國家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會,2019)。其中,臺風(fēng)路徑的集合平均誤差是指路徑集合平均預(yù)報與觀測之間的地球表面距離,臺風(fēng)強度的集合平均誤差是指臺風(fēng)中心附近近地面最大風(fēng)速集合平均預(yù)報與觀測之間的絕對誤差。離散度是表征集合樣本發(fā)散程度的物理量,計算如下:

(7)

式中:N表示集合成員數(shù)。

本文插圖中所涉及的中國國界和行政區(qū)域界線基于審圖號為GS(2019)1786號標(biāo)準(zhǔn)地圖制作,底圖無修改。

2 結(jié)果分析

2.1 臺風(fēng)“煙花”概況

2021年7月17日18時(世界時,下同),6號臺風(fēng)煙花在我國臺灣島以東48 h警戒線附近生成并向西北方向移動(圖1a)。19日00時加強為強熱帶風(fēng)暴級并轉(zhuǎn)向偏西方向移動。21日00時,“煙花”增強為強臺風(fēng)級(42 m·s-1),隨后進入24 h警戒區(qū),并緩慢由西行轉(zhuǎn)為西北行;23日00時減弱為臺風(fēng)級并逐漸向浙江沿?？拷?。“煙花”于25日04:30 前后登陸浙江省舟山普陀沿海。登陸后,“煙花”長時間滯留在浙北和蘇南,28日00時在安徽境內(nèi)減弱為熱帶低壓,之后一路北上,于30日12時在渤海減弱變性為溫帶氣旋。

注:圖a中,彩色線:臺風(fēng)強度,所標(biāo)數(shù)字表示日期(00時),黑色實折線和虛線分別表示24 h和48 h警戒線。圖1 2021年7月(a)17日18時到30日06時臺風(fēng)煙花路徑,(b)22日00時到30日00時8 d累計觀測降水Fig.1 (a) Best track of Typhoon In-Fa from 18 UTC 17 to 06 UTC 30 July, (b) observed 8 d accumulated precipitation from 00 UTC 22 to 00 UTC 30 July 2021

“煙花”是一個致災(zāi)性很強的臺風(fēng),其本體降水從7月22日開始在浙江出現(xiàn)并逐漸加強,登陸后其強降水逐漸向上海、江蘇、安徽、山東、河南以及京津冀等地區(qū)擴展(圖1b)。“煙花”突破了浙江省登陸臺風(fēng)降雨量紀(jì)錄,也是有記錄以來影響江蘇過程雨量最大的臺風(fēng)。此外,“煙花”在臺灣以東洋面上緩慢西行的過程中,與北側(cè)的副熱帶高壓和西南側(cè)的7號臺風(fēng)查帕卡共同作用,將大量水汽輸送至我國內(nèi)陸地區(qū)(Nie and Sun,2022),可能與“21·7”河南極端暴雨的發(fā)生有密切聯(lián)系。

2.2 路徑強度及風(fēng)場

利用歷史分析誤差的統(tǒng)計平均能較好地估計分析不確定性。由圖2可見,在觀測稀少的青藏高原等地區(qū)的分析誤差較大,而觀測相對稠密的平原地區(qū)和洋面上的分析誤差較小;分析誤差不僅隨經(jīng)度和緯度變化,也隨高度變化。總的來說,高層大氣的分析不確定性通常大于低層大氣。當(dāng)“煙花”位于臺灣島以東洋面上,臺風(fēng)低層環(huán)流區(qū)(約850 hPa)的分析誤差明顯小于臺風(fēng)高層環(huán)流區(qū)(約200 hPa)的分析誤差,因而ETKF_R對臺風(fēng)低層風(fēng)場擾動振幅的調(diào)整更顯著。

注:臺風(fēng)符號表示2021年7月22日12時的臺風(fēng)觀測位置。圖2 2021年6月12日到7月12日的統(tǒng)計平均分析誤差的水平分布(a)模式面第13層(約850 hPa),(b)第24層(約500 hPa),(c)第36層(約200 hPa)Fig.2 Horizontal distributions of analysis errors statistically averaged from 12 June to 12 July 2021 (a) the 13th model level (approximately at 850 hPa), (b) the 24th model level (approximately at 500 hPa), (c) the 36th model level (approximately at 200 hPa)

利用分析誤差對初始擾動進行調(diào)整,洋面上臺風(fēng)環(huán)流區(qū)及附近的初始風(fēng)場擾動結(jié)構(gòu)有改進(圖3)。與ETKF對比發(fā)現(xiàn),一方面,ETKF_R方法能對低、中、高層的初始風(fēng)場局地幅度過大(超過6 m·s-1)的擾動大值區(qū)有合理限制;另一方面,ETKF_R的初始風(fēng)場擾動振幅在臺風(fēng)高層環(huán)流區(qū)大于低層,與分析不確定性特征一致。此外,模式的臺風(fēng)中心利用850 hPa環(huán)流中心判定(Ryglicki and Hart,2015),ETKF在臺風(fēng)中心附近的低層風(fēng)場局地擾動幅度過大,導(dǎo)致集合成員的臺風(fēng)中心發(fā)生明顯偏離。

注:臺風(fēng)符號表示臺風(fēng)觀測位置,十字符號表示模式初始場臺風(fēng)位置。圖3 2021年7月22日12時風(fēng)場初始擾動的水平分布(a,c,e)ETKF方法,(b,d,f)ETKF_R方法(a,b)成員4的第13層模式面(約850 hPa)緯向風(fēng)擾動,(c,d)成員4的第24層模式面(約500 hPa)緯向風(fēng)擾動,(e,f)成員13的第36層模式面(約200 hPa)經(jīng)向風(fēng)擾動Fig.3 Horizontal distributions of initial wind field perturbations at 12 UTC 22 July 2021 with (a, c, e) ETKF and (b, d, f) ETKF_R(a-d) the zonal wind perturbation (a, b) at the 13th model level (approximately at 850 hPa) and (c, d) at the 24th model level (approximately at 500 hPa) of ensemble member 4, (e, f) the meridional wind perturbation at 36th model level (approximately at 200 hPa) of ensemble member 13

基于再分析尺度化因子的ETKF_R初值擾動方法對臺風(fēng)路徑集合平均預(yù)報效果比ETKF方法有改進。從“煙花”全生命史的每日12時起報結(jié)果來看(圖4a,4b),臺風(fēng)初生階段,ETKF_R集合平均臺風(fēng)路徑更接近觀測;在臺風(fēng)從西行緩慢轉(zhuǎn)為西北行的預(yù)報難點階段,ETKF_R集合平均臺風(fēng)路徑與觀測路徑的方向偏離更小,但48 h后移速偏快;臺風(fēng)向東海和浙江沿?？拷A段(7月22—24日起報),ETKF_R集合平均臺風(fēng)路徑預(yù)報優(yōu)于ETKF,尤其對預(yù)報臺風(fēng)登陸位置及登陸后移速更有優(yōu)勢;但是,在臺風(fēng)登陸后,ETKF_R和ETKF預(yù)報臺風(fēng)移速均比觀測偏慢,這可能與控制預(yù)報移速偏慢有關(guān)(圖略)。12次起報的統(tǒng)計平均表明,ETKF_R的臺風(fēng)路徑集合平均誤差在0～66 h與ETKF相當(dāng)或略小,最大減小幅度為6.8%,而72 h誤差略有增大(圖5)。

注:黑線表示觀測路徑,所標(biāo)數(shù)字表示日期(00時)。圖4 2021年7月18—29日每日12時起報的臺風(fēng)煙花全生命史的集合平均0～72 h路徑預(yù)報(彩色線)Fig.4 Ensemble mean 0-72 h track forecast (colored line) of Typhoon In-Fa initialized at 12 UTC from 18 to 29 July 2021

圖5 臺風(fēng)煙花統(tǒng)計平均的0～72 h路徑預(yù)報集合平均誤差(實線)和離散度(虛線)Fig.5 Statistically averaged 0-72 h track forecast ensemble mean error (solid line) and ensemble spread (dashed line) of Typhoon In-Fa

受控制預(yù)報初始強度誤差大和初始集合離散度偏小的影響,ETKF_R方法對臺風(fēng)強度集合平均預(yù)報效果在前期比ETKF方法差,24 h后二者基本相當(dāng)。從臺風(fēng)煙花全生命史的預(yù)報結(jié)果來看(圖6),ETKF方法通常會產(chǎn)生比控制預(yù)報偏強的初值,而ETKF_R的集合平均初值與控制預(yù)報初值接近。由于從全球模式分析場動力降尺度的控制預(yù)報初始強度一般比觀測偏弱,且初值對臺風(fēng)強度預(yù)報前期效果影響明顯,因此ETKF_R的臺風(fēng)強度集合平均預(yù)報誤差在前期比ETKF大。12次起報的統(tǒng)計平均表明,ETKF_R在初始時刻臺風(fēng)強度集合平均誤差比ETKF偏大1.5 m·s-1,之后差距縮小,二者預(yù)報的24～60 h誤差基本相當(dāng)(圖7)。

注:黑線表示觀測強度,空心圈表示各起報時次的控制預(yù)報初始臺風(fēng)強度。圖6 2021年7月18—29日每日12時起報的臺風(fēng)煙花全生命史的集合平均0～72 h強度預(yù)報(彩色線)Fig.6 Ensemble mean 0-72 h intensity forecast (colored line) of Tyhoon In-Fa initialized 12 UTC from 18 to 29 July 2021

圖7 臺風(fēng)煙花統(tǒng)計平均的0～72 h強度預(yù)報集合平均誤差(實線)和離散度(虛線)Fig.7 Statistically averaged 0-72 h typhoon intensity forecast ensemble mean error (solid line) and ensemble spread (dashed line) of Typhoon In-Fa

2.3 離散度

ETKF_R方法對洋面上風(fēng)場擾動幅度的限制,使臺風(fēng)初始位置離散度偏小,但與ETKF的初值過度發(fā)散相比對路徑預(yù)報有改善。無論是定位誤差較大的臺風(fēng)初生階段(圖8),還是定位誤差較小的臺風(fēng)成熟階段(圖9),ETKF_R方法產(chǎn)生的臺風(fēng)初始位置均比ETKF更加集中,體現(xiàn)了集合預(yù)報的初始小擾動特征。7月22日12時,ETKF的臺風(fēng)初始位置誤差最大,成員4為62.5 km、成員13為61.3 km,而ETKF_R方法能使集合成員最大初始位置誤差降為12.9 km。

注:紅、紫、黑色粗線上空心圈標(biāo)注間隔24 h的臺風(fēng)位置。圖8 2021年7月18日12時起報的臺風(fēng)煙花0～72 h路徑預(yù)報Fig.8 0-72 h track forecast of Typhoon In-Fa initialized at 12 UTC 18 July 2021

注:紅、紫、黑色粗線上空心圈標(biāo)注間隔24 h的臺風(fēng)位置。圖9 2021年7月22日12時起報的臺風(fēng)煙花0～72 h路徑預(yù)報Fig.9 0-72 h track forecast of Typhoon In-Fa initialized at 12 UTC 22 July 2021

ETKF_R方法能合理降低對臺風(fēng)路徑預(yù)報起重要作用的西北太平洋副熱帶高壓的集合離散度,從而限制臺風(fēng)預(yù)報路徑過度發(fā)散,改進臺風(fēng)路徑集合平均預(yù)報效果。以7月18日12時起報的“煙花”初生階段為例,在12 h預(yù)報時效,ETKF_R的500 hPa位勢高度離散度比ETKF小,差別主要位于副熱帶高壓5880 gpm等值線以西(圖10a,10b);到72 h預(yù)報時效,ETKF_R的副熱帶高壓西伸范圍和強度的離散度依然比ETKF小(圖10c,10d)。對應(yīng)地,ETKF_R預(yù)報的臺風(fēng)移速和移向的離散度比ETKF有改善,從而使集合平均路徑與觀測更加接近(圖8)。

注:臺風(fēng)符號表示臺風(fēng)觀測位置,十字符號表示集合平均臺風(fēng)預(yù)報位置。圖10 2021年7月18日12時起報的(a,b)12 h,(c,d)72 h 500 hPa位勢高度離散度(填色)以及集合平均5860 gpm和5880 gpm等值線水平分布(a,c)ETKF方法,(b,d)ETKF_R方法Fig.10 Horizontal distributions of ensemble spread of geopotential height (colored) of (a, c) ETKF and (b, d) ETKF_R at 500 hPa and ensemble mean 5860 gpm and 5880 gpm (contour) initialized at 12 UTC 18 July 2021(a, b) 12 h forecast, (c, d) 72 h forecast

統(tǒng)計結(jié)果表明,ETKF_R方法能改善臺風(fēng)路徑集合平均誤差與離散度的一致性關(guān)系。ETKF的0～72 h臺風(fēng)路徑離散度始終大于集合平均誤差,表現(xiàn)為過發(fā)散特征;而ETKF_R方法雖然使臺風(fēng)初始位置離散度偏小,但路徑離散度的增長速度快,24 h 和48 h臺風(fēng)路徑集合平均誤差與離散度更加靠近(圖5)。需要注意的是,ETKF_R預(yù)報的48 h后臺風(fēng)路徑欠發(fā)散特征比較明顯,有待改進。

除了臺風(fēng)路徑,ETKF_R方法相比于ETKF也能改善臺風(fēng)強度初始擾動結(jié)構(gòu)和離散度。初值對前24 h臺風(fēng)強度預(yù)報效果影響明顯,對控制預(yù)報初始強度誤差最小(圖11)和最大(圖12)的兩個起報時次分析發(fā)現(xiàn),ETKF的擾動初值過度發(fā)散,以至于集合成員包含了熱帶風(fēng)暴、強熱帶風(fēng)暴、臺風(fēng)等若干個等級的強度初值;而ETKF_R方法對洋面上擾動幅度的限制使集合成員初值的強度等級相同,離散度得以改善。另外,ETKF的大多數(shù)集合成員通過疊加偏向控制預(yù)報一側(cè)的擾動來減小初值與觀測的誤差,但這種不合理的擾動結(jié)構(gòu)可能引起動力和熱力條件不協(xié)調(diào),導(dǎo)致集合成員前6 h預(yù)報出現(xiàn)與控制預(yù)報演變特征不同的spin-down過程;而ETKF_R的擾動較均勻地分布在控制預(yù)報兩側(cè),且集合成員的演變特征與控制預(yù)報一致。需要注意的是,可以通過渦旋強度調(diào)整以減小控制預(yù)報初始誤差,或者通過集合預(yù)報與資料同化緊密結(jié)合以引入更多中小尺度擾動(馬旭林等,2018;潘賢等,2021),來進一步改善ETKF_R的臺風(fēng)強度預(yù)報。

圖11 2021年7月19日12時起報的臺風(fēng)煙花中心附近近地面最大風(fēng)速0～72 h預(yù)報Fig.11 Maximum 10 m wind speed 0-72 h forecast of Typhoon In-Fa initialized at 12 UTC 19 July 2021

圖12 2021年7月21日12時起報的臺風(fēng)煙花中心附近近地面最大風(fēng)速0～72 h預(yù)報Fig.12 Maximum 10 m wind speed 0-72 h forecast of Typhoon In-Fa initialized at 12 UTC 21 July 2021

除了表征臺風(fēng)強度的近地面風(fēng)場,ETKF_R方法對臺風(fēng)三維風(fēng)場的初始擾動結(jié)構(gòu)和離散度也有改進。以7月19日12時起報為例,分析過臺風(fēng)中心的切向風(fēng)垂直剖面可以發(fā)現(xiàn),ETKF的初始三維風(fēng)場離散度過大,擾動集合成員的臺風(fēng)眼大小、臺風(fēng)發(fā)展高度、低層最強風(fēng)速以及非對稱結(jié)構(gòu)等都有很大不同,且與控制預(yù)報差別很大(圖13)。計算過臺風(fēng)中心的切向風(fēng)垂直剖面離散度可以發(fā)現(xiàn),ETKF_R的初始三維風(fēng)場離散度相比于ETKF有改善,且差別主要集中在臺風(fēng)內(nèi)核區(qū)(圖14a,14b)。

圖13 2021年7月19日12時ETKF方法的初始時刻過臺風(fēng)中心緯度的切向風(fēng)垂直剖面(a)控制預(yù)報,(b～o)擾動集合成員1～14,(p)集合平均Fig.13 West-east vertical cross-section of the initial tangential wind of Typhoon In-Fa at 12 UTC 19 July 2021 with ETKF(a) control forecast, (b-o) ensemble members 1 to 14, (p) ensemble mean

圖14 2021年7月19日12時起報的(a,b)初始時刻過臺風(fēng)中心緯度的切向風(fēng)離散度(填色)和集合平均(等值線,單位:m·s-1),(c,d)積分24 h的過臺風(fēng)中心緯度的溫度距平離散度(填色)和集合平均(等值線,單位:K)(a,c)ETKF方法,(b,d)ETKF_R方法Fig.14 Ensemble spread (colored) and ensemble mean (contour) of the west-east vertical cross-sections of (a, b) initial tangential wind (unit: m·s-1) and (c, d) the 24 h temperature anomoly (unit: K) forecast of Typhoon In-Fa initialized at 12 UTC 19 July 2021 with (a, c) ETKF and (b, d) ETKF_R

ETKF_R方法雖然使臺風(fēng)強度預(yù)報離散度偏小,但預(yù)報前24 h臺風(fēng)結(jié)構(gòu)和強度的離散度能快速增長。統(tǒng)計結(jié)果表明,ETKF_R和ETKF方法在預(yù)報前24 h均表現(xiàn)為集合平均誤差明顯大于離散度,這是由控制預(yù)報初始強度誤差過大造成的(圖7)。暖心結(jié)構(gòu)對臺風(fēng)強度變化有重要作用(王尚宏等,2018)。通過計算和對比臺風(fēng)暖心離散度可以發(fā)現(xiàn),ETKF_R預(yù)報至24 h的臺風(fēng)結(jié)構(gòu)離散度與ETKF的差距比初始時刻明顯縮小(圖14),其離散度的快速增長有助于提高集合成員包含臺風(fēng)觀測強度的能力(圖11和圖12)。

相較ETKF,ETKF_R還能改善臺風(fēng)降水預(yù)報的集合離散度和預(yù)報技巧。以“煙花”登陸初期在浙北和蘇南等地的強降水(圖15a)為例,對比ETKF和ETKF_R的7月24日12時起報的12～36 h預(yù)報時效的24 h累計降水可以發(fā)現(xiàn),雖然二者的集合平均相似(圖15b,15c),但ETKF_R中降水落區(qū)和量級與觀測更接近的集合成員比例有所提高。暴雨(≥50 mm·d-1)TS評分(圖15d)顯示,ETKF_R中有71.4%的擾動集合成員TS評分比ETKF更高,所有集合成員的TS評分均值提高了10.4%,而方差降低了40%。進一步分析(圖15e,15f)發(fā)現(xiàn),ETKF_R的降水離散度分布與降水實況落區(qū)更吻合,其值隨著降水量級的增加而增大,能更合理地表征臺風(fēng)降水的預(yù)報不確定性,對于集合預(yù)報技巧的提高有重要作用。

圖15 2021年7月24日12時起報的12～36 h預(yù)報時效的24 h累計降水的(a)實況,(b,c)集合平均,(d)暴雨(≥50 mm·d-1)TS評分,(e,f)離散度Fig.15 The 24 h accumulated precipitation at 12-36 h forecast lead time initialized from 12 UTC 24 July 2021(a) observation, (b, c) ensemble mean forecast, (d) threat score of precipitation (≥50 mm·d-1), (e, f) ensemble spread

2.4 多中心比較

與國際先進的全球集合預(yù)報相比,我國區(qū)域集合預(yù)報系統(tǒng)的臺風(fēng)路徑預(yù)報具有業(yè)務(wù)參考價值。ECMWF集合在“煙花”登陸前的路徑預(yù)報總體差于ETKF_R,但對臺風(fēng)陸上滯留期間(7月25日以后)的移速和移向預(yù)報準(zhǔn)確性更高;而NCEP集合對“煙花”從西行緩慢轉(zhuǎn)為西北行階段的移速和移向預(yù)報準(zhǔn)確性高,但對7月22—25日起報的臺風(fēng)登陸預(yù)報效果比ETKF_R差(圖4)。在對“煙花”登陸時間和地點的首次預(yù)報中,ETKF_R的路徑集合預(yù)報技巧明顯高于ECMWF和NCEP集合,說明合理的初值擾動方法可以在一定程度上彌補集合成員數(shù)較少的不足(圖9)。從統(tǒng)計平均來看,ETKF_R的臺風(fēng)路徑預(yù)報誤差在0～2 d與ECMWF集合相當(dāng),NCEP集合的0～2 d路徑預(yù)報誤差最小,但48 h后誤差增長最快;ECMWF和NCEP集合的路徑預(yù)報均呈現(xiàn)過度發(fā)散特征,尤其是NCEP集合的臺風(fēng)路徑一致性關(guān)系明顯比ETKF_R差(圖5)。

除了路徑預(yù)報,我國區(qū)域集合預(yù)報系統(tǒng)的臺風(fēng)強度預(yù)報也具有業(yè)務(wù)參考價值。ECMWF集合對“煙花”的強度預(yù)報總體嚴(yán)重偏弱,無法預(yù)報出臺風(fēng)加強的過程;而NCEP集合對預(yù)報臺風(fēng)最大強度的準(zhǔn)確性較高,但預(yù)報的臺風(fēng)增強速度比ETKF_R慢(圖6)。ECMWF和NCEP集合的臺風(fēng)強度初始擾動幅度和離散度過大,且大多數(shù)集合成員的擾動初值比控制預(yù)報偏強,容易引起預(yù)報前6 h的不合理spin-down現(xiàn)象(圖11和圖12)。從統(tǒng)計平均來看(圖7),ETKF_R的0～3 d臺風(fēng)強度預(yù)報明顯優(yōu)于ECMWF集合,而NCEP集合的0～2 d臺風(fēng)強度預(yù)報誤差與ETKF_R相當(dāng),48 h后其誤差雖有所下降,但一致性關(guān)系隨預(yù)報時效變差。

3 結(jié)論及討論

集合預(yù)報是提高臺風(fēng)預(yù)報水平的重要技術(shù)方法,合理地表征初值不確定性對提高集合預(yù)報技巧至關(guān)重要。本文針對基于歷史統(tǒng)計ECMWF再分析尺度化因子的ETKF_R初值擾動改進方案,利用2021年7月18—29日的CMA-REPS回算對比試驗,考察初值擾動結(jié)構(gòu)對登陸我國并造成嚴(yán)重災(zāi)害的臺風(fēng)煙花路徑和強度預(yù)報的影響,并與ECMWF和NCEP全球集合預(yù)報進行對比分析。得出以下結(jié)論:

(1)與ETKF過度發(fā)散的擾動初值相比,ETKF_R方法改善了初始三維風(fēng)場的擾動幅度和結(jié)構(gòu),但臺風(fēng)初始位置和強度的離散度偏小。

(2)ETKF_R方法能合理降低西北太平洋副熱帶高壓的集合離散度,從而限制臺風(fēng)移速和移向的過度發(fā)散。與ETKF相比,ETKF_R方法對“煙花”全生命史的路徑集合平均預(yù)報有改進,并改善臺風(fēng)路徑集合平均誤差與離散度關(guān)系,也能更合理地表征臺風(fēng)降水的預(yù)報不確定性。

(3)CMA-REPS控制預(yù)報的臺風(fēng)初始強度通常偏弱,而得益于ETKF_R預(yù)報前24 h臺風(fēng)結(jié)構(gòu)和強度離散度的快速增長,其24 h后臺風(fēng)強度集合平均預(yù)報效果與ETKF基本相當(dāng)。

(4)與國際先進的全球集合預(yù)報相比,CMA-REPS的臺風(fēng)路徑和強度預(yù)報具有業(yè)務(wù)參考價值。ETKF_R對“煙花”登陸的預(yù)報效果最優(yōu),其統(tǒng)計平均的0～2 d路徑預(yù)報誤差與ECMWF集合相當(dāng),而NCEP集合的0～2 d路徑預(yù)報誤差最小,但一致性關(guān)系明顯比ETKF_R差;同時,ETKF_R的0～2 d 臺風(fēng)強度預(yù)報誤差與NCEP集合相當(dāng),而ECMWF 集合對“煙花”的強度預(yù)報總體嚴(yán)重偏弱。

盡管ETKF_R方法能有效提高臺風(fēng)預(yù)報技巧,但預(yù)報的臺風(fēng)路徑和強度欠發(fā)散特征較明顯,有待改進。以上結(jié)論基于臺風(fēng)煙花單個例得到,未來還需對突變臺風(fēng)、弱臺風(fēng)等更多臺風(fēng)個例檢驗評估。本研究可為集合預(yù)報系統(tǒng)研發(fā)改進提供參考,并推動集合預(yù)報技術(shù)的業(yè)務(wù)應(yīng)用。需要說明的是,基于再分析尺度化因子的初值擾動技術(shù)已于2022年應(yīng)用于CMA-REPS V3.2業(yè)務(wù)升級版本中,并采用了我國自主研發(fā)的CMA-RA再分析資料來估計分析誤差。