GRAPES全球四维变分资料同化系统研发侧记_中国气象局

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为智慧气象之火添柴薪
——GRAPES全球四维变分资料同化系统研发侧记

来源:中国气象报   发布时间:2020年03月13日09:24
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  中国气象报记者 王若嘉

  2020年中央一号文件首次将智慧气象与物联网、大数据、人工智能、5G等先进技术并列为现代信息技术。作为智慧气象基础支撑的数值天气预报系统,观测资料同化和数值预报模式是两大核心技术。

  观测资料同化如同制作一份描述大气初始状态的原材料,也就是初值,经过数值预报模式的运算“加工”,未来天气精细化预报的“饭菜”就出炉了。

  “让初值更加接近大气的实况,是提高预报准确率的基础。”中国气象局数值预报中心数值模式研发室高级工程师张林说。

  知易行难,观测资料同化作为智慧气象的基础,其最新的GRAPES全球四维变分资料同化系统(简称GRAPES全球4D-Var)历经十年研发,投入业务化运行,大大提高了大尺度天气系统预报的稳定性和准确度,成为全球预报的坚实基础。而该系统研发的带头人张林及其团队,见证了它从无到有并走向国际舞台的华丽蜕变。

  钻木取火——框架初成 亮起点点星光

  “刚开始,我们完全是摸着石头过河。”张林说。

  2008年,数值预报中心启动GRAPES全球四维变分资料同化系统研发工作,彼时该领域在国内尚属空白,缺少技术积累和知识储备。在相当长的一段时期里,研发团队中只有张林一人,靠着一边学习基础理论、查资料读文献、请教专家,一边研发调试,完成了最初的框架搭建。

  “一口吃不成胖子”,GRAPES全球4D-Var的研发还要从GRAPES全球三维变分资料同化系统(GRAPES全球3D-Var)说起。在三维变分资料同化中,多个时刻的大气状态数据,如温度、湿度、气压、风速等,被假定为同一时刻,通过数值预报模式运算,得出未来某一时刻的天气状态。而四维变分资料同化,则是在三维变分资料同化的基础上,加入时间维度信息,把多个时刻的大气状态数据联系起来,找到数据之间的变化关系,再以此通过模式运算推算出未来天气。

  正是基于对天气数据间变化关系的了解,通过四维变分同化才能更科学地推算那些观测站点和观测数据不足地区的天气状态,其结果也更接近天气实况。

  有鉴于此,研发GRAPES全球3D-Var势在必行。研发团队还与国防科技大学计算机学院开展合作,共同开发GRAPES全球切线性模式和伴随模式的动力框架,攻坚GRAPES全球4D-Var核心技术。

  在这两项重要工作的基础上,2010年底,数值预报中心成功建立GRAPES全球4D-Var第一个串行版本。但由于计算量巨大,服务器不堪重荷,后续研发工作难以为继。在随后的几年里,改进全球变分同化框架,成为研发团队的工作重点。

  那时,国际上又出现其他资料同化方法,周围开始有了不同的声音,讨论要不要转变方向。“那段时间是压力最大的时候,研发陷入瓶颈。”张林说。

  在压力面前,数值预报中心坚定发展理念,统一思想,抽调更多力量投入到GRAPES全球4D-Var研发的系统工程中。

  2013年,研发团队在对核心模块进行大量优化的基础上,又基于当时最新版本的GRAPES全球预报模式,重新设计了GRAPES全球切线性模式和伴随模式,显著提高了计算效率。2014年底,GRAPES全球4D-Var并行化工作完成,此后,研发进入快速推进阶段。

  2016年,GRAPES全球3D-Var实现业务化运行。同年底,GRAPES全球4D-Var开始在实时环境下运行。

  把薪助火——高效同化 星地强强联手

  真金也要火炼,GRAPES全球4D-Var要通过实时环境下的性能评估。

  2017年,数值预报中心对GRAPES全球4D-Var开始进行为期一年的回算试验,意味着该系统进入实战检验阶段。

  试验结果显示,GRAPES全球4D-Var在观测数据的使用量上,较GRAPES全球3D-Var提高了50%,同化了更多高时间分辨率的观测资料。

  在观测数据分析质量方面,GRAPES全球4D-Var全面超越3D-Var。在降低误差方面,GRAPES全球4D-Var的6小时预报优于同时刻的3D-Var,其中南半球和热带的预报结果优势更为明显。在不同时效和不同变量的预报方面,GRAPES全球4D-Var都有改进,平均预报时效提高了5小时,其中南半球达到7至8小时。

  种种对比数据表明,基于GRAPES全球4D-Var的GRAPES GFS数值预报模式(GRAPES GFS+4DVar)运行稳定、可靠,证实了其对观测数据分析质量和预报水平的有力贡献。

  2018年,GRAPES全球4D-Var在“派-曙光”高性能计算机平台上开始进行业务平行试验,并于当年汛期正式进入业务化运行。

  GRAPES全球4D-Var“走马上任”之初,就与风云卫星展开“星地互动”,强强联手,展示出对微波温度计、 微波湿度计、红外高光谱大气探测器、卫星云导风、洋面散射风等风云卫星高时空、高光谱分辨率观测数据的高效同化。

  “好马要配好鞍。”数值预报中心模式研发室副主任韩威说。

  2019年,超强台风“利奇马”来袭,风云四号卫星与GRAPES数值预报系统“隔空互动”。其红外高光谱探测仪启动加密观测,每30分钟提供一次台风敏感区域大气温度和湿度垂直廓线数据。该数据1分钟内进入GRAPES全球4D-Var,通过GRAPES全球切线性伴随模式运算,给出未来48小时影响我国东部区域预报的观测敏感区和目标观测区的高质量天气初值,为预报台风强度、路径提供可靠参考。

  烈火燎原——走出国门 服务全球预报

  “‘复杂’是GRAPES全球4D-Var的主要特征。”张林说。

  GRAPES全球4D-Var耦合了GRAPES全球3D-Var、GRAPES全球数值预报模式、GRAPES全球切线性模式和全球伴随模式,将三个预报模式和一个同化系统通过复杂的设计合而为一,实现难度之大,涉及关键科学技术之多,都是前所未有的。

  如今,GRAPES全球4D-Var已经成为国家气象中心每日业务运行的全球气象观测资料同化系统。中国气象局也成为继欧洲中期数值预报中心以及英国、法国、加拿大、日本等国家气象局之后,第六个自主建立气象资料四维变分同化业务系统的机构。

  2017年,中国气象局被正式认定为世界气象中心,标志着我国气象业务服务的整体水平迈入世界先进行列。我国拥有自主知识产权的GRAPES全球数值预报技术,为履行世界气象中心职责,开展全球确定性数值天气预报、全球集合数值天气预报和全球长期数值天气预报提供基础支撑。

  夯实基石方能砌好堡垒。数值预报中心克服重重困难,攻克全球4D-Var同化关键技术,填补了我国在全球观测资料同化领域的空白,培养了一支理论知识扎实和实践经验丰富的研发队伍,为数值预报可持续发展奠定了坚实基础,为全球预报和智慧气象之火再添柴薪。

  目前,我国GRAPES全球4D-Var的分辨率为25公里和100公里(外循环和内循环),同化时间窗为6小时,与欧洲中期数值预报中心四维变分同化系统还有一定的差距。基于现有变分同化系统发展集合变分混合同化系统,成为张林和其研发团队下一步攻关重点。

  “还有非常大的进步空间。”谈及未来,张林谨慎地说。

  (来源:《中国气象报》2020年3月13日三版 责任编辑:张林)

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