集合预报1

Global Forecast System (GFS) Ensemble /map/images/ens/ens.html
26
3.2 “邮票”图
33 个 成 员 （ 客 观 分 型 ）
500hPa高度场（欧洲地区第7天预报）
51 个 成 员 （ 表 面 气 压 ）
Wuhan 13-22 March 2009
Wuhan 13-27 March 2009
Shanghai 10-19 October 2006
Beijing 20110530 -0613
成都
20110530 -0613
Jinan
20091015-24
Gray shaded area is 90% Confidence Interval (CI)


The work of Lorenz (1963, 1965, 1968) demonstrated that the atmosphere is a chaotic system, in which small differences in the initialization, well within observational error, can have large impacts on the forecasts, particularly for longer forecasts. In a series of experiments he found that small errors in initial conditions can grow so that all deterministic forecast skill is lost at about two weeks.
集合预报技术及其应用简介
俞小鼎
中国气象局培训中心 2014年6月
集合预报技术及其应用简介

集合预报的基本概念

初始扰动产生的方法
集合预报产品 集合预报的检验


1 集合预报的基本概念
1.1 相空间的概念 1.2 大气的混沌特性 - 从概率角度考虑预报 1.3 相空间中的概率密度函数
严格求解不可能 集合预报作为一种变通方法
Butterfly Effect
A small change at one place in a complex system can have large effects elsewhere
1.3 相空间中的概率密度函数 - 严格求解不 可能，集合预报技术成为一个变通办法
集合预报的意义
平均值：集合预报平均值的技巧高于控制预报和其它 集合预报成员的预报技巧。一周以后，均值的预报技巧 甚至超过确定性的业务预报模式的技巧。 方差（集合预报离散度）：集合预报方差是控制预 报或确定性的业务预报可靠程度的度量。这是集合预报 最重要的应用。 天气事件发生概率：集合预报可方便地确定某一天 气现象发生的概率。 对极端事件的预报能力：增加了对极端事件的预报 能力。
4.1 集合预报离散度的概念 4.2 完美集合预报的概念 4.3 集合预报离散度与预报技巧间的关系 4.4 事后分析落在集合预报范围外的百分比 4.5 集合预报平均的技巧 4.6 概率预报的检验 4.7 相对经济价值
4.1 集合预报离散度的概念
将加过扰动的集合预报各成员与控制预 报间500hPa高度场的均方差的大小自小到大排 列，则排到75%的集合预报成员所对应的均方 差定义为集合预报的离散度。 另外，集合预报的离散度还可以通过 500hPa高度场各扰动成员预报与控制预报间距 平相关系数间的分离度来表示。
欧 洲 冬 季 对 流 层 下 层 温 度 预 报 技 巧
4.4 事后分析落在集合预报 范围外的百分比
对于33个成员的集合预报系统，若事后 分析落在各成员间隔内和间隔外的概率相等， 则事后分析落在集合预报范围外的概率为1/32 的两倍，即6% 。因此，若事后分析落在集合 预报范围外的百分比大大超过6%，则认为该集 合预报系统不够理想。对于51个成员的集合预 报系统，该值是4% 。
台风“Neoguri 浣熊”
台风 ”Kalmaegi 海鸥”
台风“Fung-wong 凤凰”
台风“Hagupit 黑格比”
梅花台风
均值分布叠加离散图
NCEP SREF： 24h CAPE FORECAST
20090511 03UTC to 0512 03UTC
4. 集合预报的客观检验
4.3 集合预报离散度与 预报技巧间的关系
集合预报可用性的基础：大的离散度与低 的控制预报（或确定性业务预报）技巧相对应， 小的离散度与高的控制预报（或确定性业务预 报）技巧相对应。
合 7 北 预天半 报预球 离报冬 散的天 度控和 间制夏 的预天 关报（ 系 技 93 巧年 和） 集第
与欧 集洲 合地 预区 报（ 各第 成 7 员天 预） 报集 技合 巧预 间报 的离 关散 系度
5640米
“ 面 条 ” 图
a）5天预报（结束时间1995年11月15日）；b）3天预报 （结束时间1995年10月21日）。等高线：5640米。
“面条”图
Spaghetti Diagram
‘Ensemble
Spread Chart
“best guess” = high-resolution control forecast or ensemble mean ensemble spread = standard deviation of the members at each grid point Shows where “best guess” can be trusted (i.e., areas of low or high predictability) Details unpredictable aspects of waves: amplitude vs. phase
4.2 完美集合预报
完美集合预报定义为与实际集合预报具有同样成员 个数和初值扰动方法，假定用完美的大气模式进行时间积 分，并进一步假设实际大气的演变情况（即事后的分析场） 包含在集合预报所张开的范围内。 真正的完美集合预报是难以制作的，我们可以用变 通的办法形成完美集合预报。取任何一个集合预报，随机 选取其任何一个成员的个别预报作为事后的分析场，我们 就得到一个完美集合预报。
42
http://www.weatheroffice.gc.ca/ensemble/index_naefs_e.html
Beijing
29/09/2009 -09/10/2009
宜昌 30/09/2009-10/10/2009
Nanjing 13-22 March 2009
Nanjing 13-27 March 2009


随机方法 时间滞后方法 增长模培育法（NCEP方法） 奇异向量方法（ECMWF方法）
主要问题：大气动力系统相空间的维数很 高，但初始扰动的个数是相当有限的。另外，模 式本身也有不确定性，需要对物理过程加扰动。
初始场扰动方法。 以前只有红色的部 分，现在又添加了 兰色的部分。
ECMWF初始扰动场 左边：初始扰动风场u分 量的均方根在500hpa层 上的值（a - 1992/1993冬 天，b- 1993年夏天，c1993年秋天） 右边：初始扰动温度场的 均方根在700hpa层上的 值（d - 1992/1993冬天， e- 1993年夏天，f- 1993年 秋天）
of order n:
EFIn (n 1) ( p Ff ( p)) dp
n 0
1
3.６ 单点预报时间序列图
（METEOGRAM）
Box and Whisker Plots
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http://www.weatheroffice.gc.ca/ensemble/index_naefs_e.html
3.5 极端天气事件分布图
To each proportion p of the climate records is attached a value qc(p) known as a quantile. How much a given EPS forecast deviates from the climate could be measured by p- Ff(p) , where Ff(p) is the proportion of EPS members that lie below qc(p) . These differences are then integrated in probability space to provide an Extreme-Forecast Index (EFI)
1.4 两个基本量：均值和方差
1.1 相空间的概念


பைடு நூலகம்
动力学系统状态的表述 系统某一时刻的状态表示为相空间中的一 个点 系统的演变过程表示为相空间中的一条曲 线 大气动力系统对应的相空间是高维的（数 百万到数千万）
1.2 大气的混沌特性 - 从概率角度考虑预报问题
A Fundamental Issue
的程 集 可度 合 信的 预 度度 报 （量 离 之， 散 二从 度 ）而 （ 。可 方 以差 判） 断是 确大 定气 性可 预预 报报
预报 集 报程 合 的度 预 可的 报 信度 离 度量 散 （， 度 之从 （ 三而 方 ）可 差 。以 ） 判是 断大 确气 定可 性预
2. 初始扰动产生的方法
Misawa AB, Japan
RWY: 100/280
50 15km Resolution 45 40
AFWA Forecast Multimeteogram JME Cycle: 11Nov06, 18Z
Wind (kt) Speed (kt) . Wind Speed
35 30 25 20 15 10 5 0
3. 集合预报产品简介
3.1“面条”图 3.2“邮票”图 3.3 500hPa 高度场轨迹分类图 3.4 概率分布平面图 3.5 极端天气分布图 3.6 单点要素时间序列图Meteogram ３.７ 台风路径和袭击概率
3.1 “面条”图
3.1
5640米 1995年11月 15日12时
“ 面 条 ” 图
Extreme Max 90% CI
12/00 06
Mean
11/18 Wind Direction
Extreme 12 18 13/00 Min Valid Time (UTC)
Valid Time
06
12
18
14/00
06
53
3.7 台风路径
0 - 120小时台风路径预报
提前5天的对2000年2月侵袭莫桑比克的热带气旋 Eline的路径的集合预报和确定性预报。0-24h（蓝）， 48-72h（绿）和96-120h（粉）气旋的可能位置。
演 变 示 意 图
相 空 间 中 集 合 预 报 各 成 员
全球500hPa距平相关系数：ECMWF集合预报平均（绿）、业务模式 TL 511（红）、控制预报TL 255（蓝）和UK全球模式（黄）。
过五 控天 制以 预后 报， 和集 确合 定预 性报 业平 务均 预值 报的 的技 技巧 巧超
预报 集 报程 合 的度 预 可的 报 信度 离 度量 散 （， 度 之从 （ 一而 方 ）可 差 。以 ） 判是 断大 确气 定可 性预
1.4 集合预报的均值和方差（离散度）
描述概率密度函数特性的两个重要参量是均值和方 差。 均值：集合预报平均值的技巧高于控制预报和其它 集合预报成员的预报技巧。一周以后，均值的预报技巧 甚至超过确定性的业务预报模式的技巧。 方差（集合预报离散度）：集合预报方差是控制预 报或确定性的业务预报可靠程度的度量。这是集合预报 最重要的应用。 天气事件发生概率：集合预报可方便地确定某一天 气现象发生的概率。
3.3 500 hPa 高度场
轨迹分类图
500 hPa 高度 场轨迹分类图（5-7 天）。属于第一类的 成员数为15，第二类 为9，第三类为9。
3.4 概率分布平面图
850 hPa温度距平超 过+4K（图a）和小 于- 4K（图b）的概 率。等值线：5%， 35%，65%和 95%。
观测的风和42h 集合预报导出的发生大于40m/s强风的概率