大氣預測基礎數據?來源：中國氣象新聞網中國氣象報記者 王若嘉，下面我們就來聊聊關于大氣預測基礎數據?接下來我們就一起去了解一下吧!

大氣預測基礎數據

來源：中國氣象新聞網

中國氣象報記者 王若嘉

2020年中央一号文件首次将智慧氣象與物聯網、大數據、人工智能、5G等先進技術并列為現代信息技術。作為智慧氣象基礎支撐的數值天氣預報系統，觀測資料同化和數值預報模式是兩大核心技術。

觀測資料同化如同制作一份描述大氣初始狀态的原材料，也就是初值，經過數值預報模式的運算“加工”，未來天氣精細化預報的“飯菜”就出爐了。

“讓初值更加接近大氣的實況，是提高預報準确率的基礎。”中國氣象局數值預報中心數值模式研發室高級工程師張林說。

知易行難，觀測資料同化作為智慧氣象的基礎，其最新的GRAPES全球四維變分資料同化系統（簡稱GRAPES全球4D-Var）曆經十年研發，投入業務化運行，大大提高了大尺度天氣系統預報的穩定性和準确度，成為全球預報的堅實基礎。而該系統研發的帶頭人張林及其團隊，見證了它從無到有并走向國際舞台的華麗蛻變。

鑽木取火——框架初成 亮起點點星光

“剛開始，我們完全是摸着石頭過河。”張林說。

2008年，數值預報中心啟動GRAPES全球四維變分資料同化系統研發工作，彼時該領域在國内尚屬空白，缺少技術積累和知識儲備。在相當長的一段時期裡，研發團隊中隻有張林一人，靠着一邊學習基礎理論、查資料讀文獻、請教專家，一邊研發調試，完成了最初的框架搭建。

“一口吃不成胖子”，GRAPES全球4D-Var的研發還要從GRAPES全球三維變分資料同化系統（GRAPES全球3D-Var）說起。在三維變分資料同化中，多個時刻的大氣狀态數據，如溫度、濕度、氣壓、風速等，被假定為同一時刻，通過數值預報模式運算，得出未來某一時刻的天氣狀态。而四維變分資料同化，則是在三維變分資料同化的基礎上，加入時間維度信息，把多個時刻的大氣狀态數據聯系起來，找到數據之間的變化關系，再以此通過模式運算推算出未來天氣。

正是基于對天氣數據間變化關系的了解，通過四維變分同化才能更科學地推算那些觀測站點和觀測數據不足地區的天氣狀态，其結果也更接近天氣實況。

有鑒于此，研發GRAPES全球3D-Var勢在必行。研發團隊還與國防科技大學計算機學院開展合作，共同開發GRAPES全球切線性模式和伴随模式的動力框架，攻堅GRAPES全球4D-Var核心技術。

在這兩項重要工作的基礎上，2010年底，數值預報中心成功建立GRAPES全球4D-Var第一個串行版本。但由于計算量巨大，服務器不堪重荷，後續研發工作難以為繼。在随後的幾年裡，改進全球變分同化框架，成為研發團隊的工作重點。

那時，國際上又出現其他資料同化方法，周圍開始有了不同的聲音，讨論要不要轉變方向。“那段時間是壓力最大的時候，研發陷入瓶頸。”張林說。

在壓力面前，數值預報中心堅定發展理念，統一思想，抽調更多力量投入到GRAPES全球4D-Var研發的系統工程中。

2013年，研發團隊在對核心模塊進行大量優化的基礎上，又基于當時最新版本的GRAPES全球預報模式，重新設計了GRAPES全球切線性模式和伴随模式，顯著提高了計算效率。2014年底，GRAPES全球4D-Var并行化工作完成，此後，研發進入快速推進階段。

2016年，GRAPES全球3D-Var實現業務化運行。同年底，GRAPES全球4D-Var開始在實時環境下運行。

把薪助火——高效同化 星地強強聯手

真金也要火煉，GRAPES全球4D-Var要通過實時環境下的性能評估。

2017年，數值預報中心對GRAPES全球4D-Var開始進行為期一年的回算試驗，意味着該系統進入實戰檢驗階段。

試驗結果顯示，GRAPES全球4D-Var在觀測數據的使用量上，較GRAPES全球3D-Var提高了50%，同化了更多高時間分辨率的觀測資料。

在觀測數據分析質量方面，GRAPES全球4D-Var全面超越3D-Var。在降低誤差方面，GRAPES全球4D-Var的6小時預報優于同時刻的3D-Var，其中南半球和熱帶的預報結果優勢更為明顯。在不同時效和不同變量的預報方面，GRAPES全球4D-Var都有改進，平均預報時效提高了5小時，其中南半球達到7至8小時。

種種對比數據表明，基于GRAPES全球4D-Var的GRAPES GFS數值預報模式（GRAPES GFS 4DVar）運行穩定、可靠，證實了其對觀測數據分析質量和預報水平的有力貢獻。

2018年，GRAPES全球4D-Var在“派-曙光”高性能計算機平台上開始進行業務平行試驗，并于當年汛期正式進入業務化運行。

GRAPES全球4D-Var“走馬上任”之初，就與風雲衛星展開“星地互動”，強強聯手，展示出對微波溫度計、 微波濕度計、紅外高光譜大氣探測器、衛星雲導風、洋面散射風等風雲衛星高時空、高光譜分辨率觀測數據的高效同化。

“好馬要配好鞍。”數值預報中心模式研發室副主任韓威說。

2019年，超強台風“利奇馬”來襲，風雲四号衛星與GRAPES數值預報系統“隔空互動”。其紅外高光譜探測儀啟動加密觀測，每30分鐘提供一次台風敏感區域大氣溫度和濕度垂直廓線數據。該數據1分鐘内進入GRAPES全球4D-Var，通過GRAPES全球切線性伴随模式運算，給出未來48小時影響我國東部區域預報的觀測敏感區和目标觀測區的高質量天氣初值，為預報台風強度、路徑提供可靠參考。

烈火燎原——走出國門 服務全球預報

“‘複雜’是GRAPES全球4D-Var的主要特征。”張林說。

GRAPES全球4D-Var耦合了GRAPES全球3D-Var、GRAPES全球數值預報模式、GRAPES全球切線性模式和全球伴随模式，将三個預報模式和一個同化系統通過複雜的設計合而為一，實現難度之大，涉及關鍵科學技術之多，都是前所未有的。

如今，GRAPES全球4D-Var已經成為國家氣象中心每日業務運行的全球氣象觀測資料同化系統。中國氣象局也成為繼歐洲中期數值預報中心以及英國、法國、加拿大、日本等國家氣象局之後，第六個自主建立氣象資料四維變分同化業務系統的機構。

2017年，中國氣象局被正式認定為世界氣象中心，标志着我國氣象業務服務的整體水平邁入世界先進行列。我國擁有自主知識産權的GRAPES全球數值預報技術，為履行世界氣象中心職責，開展全球确定性數值天氣預報、全球集合數值天氣預報和全球長期數值天氣預報提供基礎支撐。

夯實基石方能砌好堡壘。數值預報中心克服重重困難，攻克全球4D-Var同化關鍵技術，填補了我國在全球觀測資料同化領域的空白，培養了一支理論知識紮實和實踐經驗豐富的研發隊伍，為數值預報可持續發展奠定了堅實基礎，為全球預報和智慧氣象之火再添柴薪。

目前，我國GRAPES全球4D-Var的分辨率為25公裡和100公裡（外循環和内循環），同化時間窗為6小時，與歐洲中期數值預報中心四維變分同化系統還有一定的差距。基于現有變分同化系統發展集合變分混合同化系統，成為張林和其研發團隊下一步攻關重點。

“還有非常大的進步空間。”談及未來，張林謹慎地說。

（來源：《中國氣象報》2020年3月13日三版 責任編輯：張林）

更多精彩资讯请关注tft每日頭條，我们将持续为您更新最新资讯!