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综述解读:中国大气数值模拟科学和技术进展

一个大气模式系统典型组成部分的示意图,包括功能组件和应用(Yu et al., 2019)

        作为庆祝国际大地测量和地球物理学联合会(IUGG)成立百年气象学与大气科学学会(IAMAS)中国国家报告(2011–2018)专刊文章之一,宇如聪研究员牵头组织了大气数值模拟领域的最新研究进展报告撰写。本综述围绕数值模式相关的系统功能组件和应用诊断策略,从动力框架、模式物理、资料同化、集合预报和模式评估等方面,对该领域的科学和技术发展进行了系统性回顾。
        动力内核在数值模式中的作用类似引擎,为模式提供可分辨尺度控制方程的演化推进。同时,它还影响着模式系统的数据管理,从而形成所谓的动力框架,起到支撑整个模式运转的作用。动力框架方面,现有模式的水平和垂直离散方案得到了改进。在全球高分辨率及多尺度模拟的需求下,对适用于大规模并行计算的准均匀网格及非静力建模方法的探索成为了模式发展的新趋势。目前国内研究人员已设计并建立了基于阴阳网格的GRAPES框架,基于立方球网格的多矩有限体积大气动力框架和基于非结构型网格的大气模式动力框架。以非结构型网格框架为例,通过变分辨率模拟可解析更多细尺度流体结构而无须提高总体网格的分辨率。
        物理过程主要为模式的可求解尺度控制方程提供源汇贡献。这些源汇项既包含一些无法被求解尺度方程所描述的过程,也包含一些由于分辨率所限未能充分解析的动力学过程。目前,我国科学家在对流参数化、尺度自适应参数化、小尺度云内参数化、随机参数化、云参数化、超级参数化、高阶辐射传输方案等都取得了重要进展。随着分辨率的提高,发展尺度自适应参数化以及将这些物理过程协调整合变得尤为重要。对于全球高分辨率模式,传统的动力和物理的尺度界限将逐渐变得模糊。物理过程的发展必须和动力内核的发展形成协同设计,这需要不同背景的模式研发者开展更为紧密的合作。 
        资料同化为利用模式开展实际的天气预报、气候预测等应用提供最优初始条件。当前,我国的四维资料变分系统已经建成并已在国家气象中心业务运行,显示出进步效果。同时,卫星资料同化在一系列关键技术方面也取得了重要进展。对于区域细尺度预报,RUC分析(rapid updating cycle analysis)得以发展,相较简单的降尺度,它能够更好地提升预报质量。集合预报在业务预报系统中的作用愈发凸显,与之相关基础技术也得到了发展,有效地减小了预报误差,提高了预报技巧。目前,GRAPES全球集合预报系统在降水概率预报性能方面已超过上一代T639集合预报系统。
        模式评估是模式发展中不可或缺的环节,其为理解模拟性能并改进模式提供了关键途径。传统面向业务预报的评估指标(如TS评分),往往较难刻画更为精细的模式性能。当前提出了一些新型的性能指标,这些指标简明地刻画了模式模拟的优缺点,已被用于评估模式天气预报和气候模拟的性能。例如,针对降水预报,可以通过分析降水频次、强度结构和日变化峰值相位,更为深入地考察模式性能。通过使用涵盖关键性能指标和标准化测试协议在内的模式评估策略,可以帮助使用者和开发者更好地理解与改进模式。
        综述最后对数值模式研发和数值模拟提出建议:模式的发展和评估过程不应是分离的,二者须相辅相成。采用层级化的模式发展方式,通过理解和掌控简化模型中模拟行为,将有助于提高和认识更复杂环境下的模拟结果。在模式复杂度和分辨率不断提高的背景下,这种层级化的发展策略可以有效地推动对模式性能调优及对数值模拟结果的深入理解。

论文信息:

Yu, R. C., Y. Zhang, J. J. Wang, J. Li, H. M. Chen, J. D. Gong, and J. Chen, 2019: Recent progress in numerical atmospheric modeling in China. Adv. Atmos. Sci., 36(8), https://doi.org/10.1007/s00376-019-8203-1.