高被引論文選編

編輯：侯美亭 張萌

“數值預報業務”主題

來源數據庫：SCI-E和CAJD（氣象與大氣科學領域），檢索時段：2017—2019年

英國氣象局統一模式（Global Atmosphere 6.0/6.1）和JULES陸面模式（Global Land 6.0/6.1）的配置——The Met Office Unified Model Global Atmosphere 6.0/6.1 and JULES Global Land 6.0/6.1 configurations.Geoscientific Model Development,2017, Vol. 10, No. 4.

英國氣象局的Walters等介紹了可應用于不同時間尺度的英國氣象局統一模式和JULES（協同英國陸地環境模擬器）陸面模式（Global Atmosphere 6.0和Global Land 6.0，簡稱GA6.0/GL6.0）的最新科學配置。Global Atmosphere 6.0包含了ENDGame（大氣模式的最新動力學框架）動力核心，它顯著增加了中緯度的變率，改善了已知的模式偏差。隨著模式物理參數的發展，ENDGame還增加了熱帶地區的變率，從而改進了對熱帶氣旋和其他熱帶現象的表征。大氣和地面參數的進一步發展也改善了模式性能的其他方面，包括地面天氣現象的預報。研究還介紹了GA6.1/GL6.1，其中包含了與主流配置的一些長期差異，這些差異是全球天氣預報仍然需要的。自2014年7月起，英國氣象局使用GA6.1/GL6.1進行全球數值天氣預報，同時，隨后一年其余的全球預報系統仍采用GA6.0/GL6.0。據集來理解大氣中廣泛的過程和變化，然而不同的再分析數據可能會為相同的診斷提供非常不同的結果。平流層-對流層過程及其在氣候中的角色（SPARC）再分析相互比較項目（S-RIP）是一項使用各種關鍵診斷方法比較再分析數據集的項目。日本北海道大學的Fujiwara等總結了S-RIP項目的動機和目標，并廣泛回顧了再分析數據集的關鍵技術。S-RIP項目的目標是探討再分析數據之間的差異、理解造成差異的根本原因，指導用戶在科學研究中如何適當地使用各種再分析產品，特別是SPARC的相關性，并通過建立協作數據再分析中心和用戶之間的聯系，來改善未來再分析產品的質量。該項目主要關注于再分析數據之間的差異，雖然有時也包括對比再分析與觀測結果的業務化研究。項目的重點是對流層上部、平流層和中間層下部的診斷。

S PA R C再分析相互比較項目（S-RIP）介紹和再分析系統概述——Introduction to the SPARC Reanalysis Intercomparison Project(S-RIP) and overview of the reanalysis systems. Atmospheric Chemistry and Physics, 2017, Vol. 17, No. 2.

氣候研究界使用大氣再分析數

ALADIN-HIRLAM數值天氣預報系統的HARMONIE-AROME模式配置——The HARMONIE-AROME model configuration in the ALADINHIRLAM NWP system. Monthly Weather Review, 2017, Vol. 145, No. 5.

瑞典氣象和水文研究所的Bengtsson等介紹了對流尺度數值天氣預報（NWP）模式HARMONIEAROME的參考配置，該模式廣泛應用于丹麥、愛沙尼亞、芬蘭、冰島、愛爾蘭、立陶宛、荷蘭、挪威、西班牙和瑞典的短期天氣預報業務。HARMONIE-AROME由歐洲和北非26個國家在短期中尺度NWP上合作開發、維護和驗證，是ALADIN-HIRLAM系統的一部分。HARMONIE-AROME基于ALADIN聯盟開發的AROME模式。隨著聯合建模框架的建立，上述位于北歐和南歐的國家都實現和利用了AROME模式，這一活動導致了模式物理參數的大量更新。本研究介紹了與AROME相比，模式動力學和物理參數化的差異，以及重要的參考配置選擇，如橫向邊界條件、模式級別、水平分辨率、模式時間步長，以及所使用的地形、地貌和氣溶膠數據庫。單獨的文件將被提供，以說明所使用的大氣和地面數據同化算法和觀測類型，以及提供基于HARMONIE-AROME的綜合預報系統（稱為HarmonEPS）的單獨說明。

變分和集合變分數據同化的業務化方法綜述——A review of operational methods of variational and ensemblevariational data assimilation. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 2017, Vol. 143, No. 703.

變分法和集成法分別由不同的研究開發小組開發，對于數據同化，每種方法都有各自的優勢。在過去10年左右的時間里，研究者發展了各種方式來綜合這些方法，特別是為了改進背景誤差協方差矩陣和提高效率。這個領域目前已經變得混亂，甚至對許多專家來說也是如此，因此有必要總結這些方法，以顯示它們是如何工作的，又是如何相關的，它們帶來了什么好處，它們為什么被開發，它們是如何執行的，以及有待改進的是什么。為此，英國雷丁大學的Bannister介紹了基本的變分和集成技術，并展示了如何將它們組合起來以提供新的變分和混合方法。本研究的一個關鍵部分是本地化通常如何表示細節。一種特別的推動力是發展不受線性預測模型影響的四維方法。本研究也試圖提供了最流行的公式推導的反演。這些在文獻中經常是分散的，或者是缺失的。

（以上由侯美亭選編）

GRAPES_GFS全球中期預報系統的研發和業務化——《應用氣象學報》2017年第28卷第1期

沈學順等回顧了中國氣象局全球中期數值天氣預報系統GRAPES_GFS的研發歷程，重點介紹了近年來在GRAPES_GFS研發過程中的重要進展，概要闡述了這些進展對GRAPES_GFS業務化的貢獻。動力框架方面的改進主要包括位溫垂直平流的算法、極區濾波方案、標量平流方案、垂直速度衰減（damping）算法、提高模式分辨率等，改善了模式框架的穩定性、計算精度以及質量守恒性。物理過程方面的改進主要包括RRTMG輻射方案、CoLM陸面過程方案、積云對流、邊界層過程、雙參數云物理方案以及物理過程的調用計算等，全面提升了模式物理過程的預報能力。全球三維變分同化方面，研發了模式空間三維變分（3D-Var）系統、資料質量控制和偏差訂正技術、衛星資料同化方面的相關技術等。同時，對目前GRAPES_GFS2.0的預報能力進行了評估，總體來說。該系統各項預報指標全面超越GRAPES_GFS1.0，與T639相比等壓面要素預報在對流層也有明顯優勢，降水、2m溫度等預報也優勢明顯。

GRAPES_Meso V4.0主要技術改進和預報效果檢驗——《應用氣象學報》2017年第28卷第1期

黃麗萍等針對GRAPES_Meso V3.0存在的降水量偏大、模式運行不穩定、近地面溫度預報偏差較大、可同化資料偏少以及分辨率偏低等問題，開展了多方面的改進工作：引入變分質量控制以及探空濕度的偏差訂正，實現了GPS/PW資料、FY-2E云導風資料以及無線電掩星資料的同化應用，提高了模式分辨率，引入四階水平擴散方案，調整了微物理參數化方案與動力框架的耦合方案，完善了地面輻射能量平衡方程以及優化了后處理雷達組合反射率因子的診斷方案，并集成所有改進成果形成新的業務化GRAPES_Meso V4.0。批量試驗結果表明:GRAPES_Meso V4.0降水ETS評分普遍提高，同時預報偏差明顯降低，月平均降水更接近實況，且能夠較好地刻畫雨帶細節；2 m溫度預報偏差有較為顯著的改善，大部分地區24 h預報有1～2 ℃左右的降低，有些地區有3～5 ℃的降低；GRAPES_Meso V4.0對高度場、溫度場和風場的改進效果比較顯著，500 hPa的溫度、風速、位勢高度場的相關系數均有顯著提高，850 hPa的均方根誤差也明顯降低，整體性能明顯高于GRAPES_Meso V3.0。

MICAPS4預報業務系統建設進展與未來發展——《應用氣象學報》2017年第28卷第5期

高嵩等指出，以精細化預報為標志的現代天氣預報業務對高時空分辨率氣象數據的應用提出了更高的需求，而傳統的預報分析制作系統MICAPS3（Meteorological Information Comprehensive Analysis and Processing System Version 3）無法滿足符合大數據特征的實時預報相關的數據應用。同時，模式預報和集合預報應用已在各專業預報領域中發揮越來越重要的作用，網格預報產品正在涵蓋全部的預報業務流程，而MICAPS3無法提供便捷高效的支撐。為解決上述問題，國家氣象中心啟動了MICAPS4建設，一方面建立了基于大數據的氣象實時預報應用技術體系，解決了氣象大數據處理、存儲、分析和顯示效率的關鍵技術難題；另一方面搭建了多個滿足不同復雜預報業務需求的專業化版本。MICAPS4將信息化技術與預報技術、預報業務流程緊密結合，解決了現代化預報方法的平臺化集成應用與精細化預報制作的關鍵技術難題，基于MICAPS4基礎框架的多個專業版在中央氣象臺和部分省級氣象臺進行業務化應用推廣。基于CIMISS（China Integrated Meteorological Information Sharing System）-MICAPS4的海量數據存儲環境，極大減輕了系統部署和本地化工作量，顯著提升了數據解析及數據存儲訪問效率。

國家級強對流天氣綜合業務支撐體系建設——《氣象》2017年第44卷第7期

國家級強對流天氣預報業務正在從以短期預報為主調整到短期和短時預報并重的業務格局。從強對流天氣預報技術發展與服務需求的角度，楊波等重點介紹了國家級強對流天氣綜合業務支撐平臺及其核心技術。該平臺以氣象數據組織和圖形化表達兩個核心要求為牽引，發展了數據分析處理系統、自動氣象繪圖系統和WEB檢索與顯示系統。數據分析處理系統基于多源觀測資料、中尺度數值預報和全球數值預報，發展了集約、高效的強對流天氣監測和臨近預報、短時預報及短期預報等數據分析處理技術，是整個平臺的核心。主要核心技術包括：從不穩定與能量、水汽、抬升與垂直風切變等條件出發，以歸納總結的分類強對流天氣概念模型為基礎的分類強對流短期預報分析技術；應用“配料法”發展的分類分等級的強對流天氣客觀概率預報技術；強對流短時預報技術包括高分辨率數值預報釋用、多模式預報集成、對流尺度分析、實況和模式探空分析等多項技術，重點實現了從過去3 h實況到未來12 h預報的無縫隙銜接；強對流的監測和臨近預報技術在基于多源資料的強對流天氣實況與強對流系統監測技術基礎上，發展了基于雷達特征量、強對流實況、各類強對流指數和預警信號等多源信息的報警技術。自動氣象繪圖系統實現了高效、便捷地接入多種數據、自動進行數據分析和制圖等多項功能。在預報服務方面，基于WebGIS發展了縣級分類強對流預警信號和國家級分類強對流預警預報產品共享技術，實現強對流短時預報業務的高交互性與上下互通的功能。