气象资料三维变分同化并行计算

数值天气预报（NWP）刀片解决方案摘要中国自今年以来，极端天气气候事件的发生越来越频繁，也越来越明显，为了防灾减灾，中国政府已经把防御极端天气气候灾害置于应对气候变化的极端重要位置。

所以对气象、环境、海洋方面的投入也越来越大，气象领域的项目将越来越多，而数值天气预报（NWP）在天气预报中占有的地位也越来越重要。

在此基础上，曙光推出了自主研发的第二代高性能刀片服务器，结合以往几十套气象机的成功案例，曙光的高性能计算机必能在中国防御极端天气气候灾害的预警篇章上书写上浓墨重彩的一笔。

方案中心以前已经推出了基于MM5、WRF、Grapes解决方案以及中尺度数值气象预报模式系统的整体解决方案。

本方案主要基于曙光最新的TC2600刀片服务器和AMD最新的Barcelona四核处理器，为用户提供最高信价比解决方案。

关键字：数值天气预报高性能计算机MM5 WRF GRAPES AREMS1.数值天气预报数值天气预报（Numerical Weather Prediction, NWP）是根据大气实际情况，在一定初值和边值条件下，通过数值计算，求解描写天气演变过程的流体力学和热力学方程组，预报未来天气的方法。

和一般用天气学方法、并结合经验制作出来的天气预报不同，这种预报是定量和客观的预报。

预报所用或所根据的方程组和大气动力学中所用的方程组相同，即由连续方程、热力学方程、水汽方程、状态方程和3个运动方程(见大气动力方程) 共7个方程所构成的方程组。

方程组中，含有7个预报量（速度沿x，y，z三个方向的分量u，v，w和温度T，气压P，空气密度ρ以及比湿q）和7个预报方程。

方程组中的粘性力F，非绝热加热量Q 和水汽量S一般都当作时间、空间和这7个预报量的函数。

通过高性能计算机求解方程组，获得未来7个未知数的时空分析，即未来天气分布。

数值天气预报与经典的以天气学方法作天气预报不同，它是一种定量的和客观的预报，正因为如此，数值天气预报首先要求建立一个较好的反映预报时段的（短期的、中期的）数值预报模式和误差较小、计算稳定并相对运算较快的计算方法。

高性能计算技术在天气模拟中的气候变化模拟方法随着气候变化日益成为全球关注的焦点，对于天气和气候模拟的准确性和精确性的需求越来越迫切。

高性能计算技术的发展为气候变化模拟提供了新的机遇和挑战。

本文将介绍高性能计算技术在天气模拟中的气候变化模拟方法。

气候变化模拟是通过数值模拟和计算方法来模拟未来气候变化趋势和特征的过程。

如何准确地模拟全球的气候系统，包括大气、海洋、陆地和冰雪系统之间复杂的相互作用，一直是气候科学研究的重要课题。

高性能计算技术的应用为气候变化模拟提供了更强的数据分析和处理能力，以下将介绍其中的几种方法。

首先是并行计算方法。

气候模拟所涉及的计算量巨大，需要对大量的数据进行模拟和处理。

并行计算方法通过将计算任务划分为多个子任务，并同时在多个处理单元上进行计算，以实现计算任务的高效完成。

这种方法能够充分利用高性能计算机的计算资源，提高计算速度和效率。

同时，还可以通过数据的分布式存储和处理，提高数据的读写速度和吞吐量，从而减少了模拟过程所需的时间和内存占用。

其次是耦合模型方法。

气候系统是由大气、海洋、陆地和冰雪系统等多个子系统构成的复杂系统。

在进行气候变化模拟时，需要将这些子系统进行耦合，并考虑它们之间的相互作用。

高性能计算技术能够实现不同模型之间的数据传递和交互，并保持模拟的连续性和稳定性。

这种方法可以更准确地模拟不同子系统之间的相互作用，从而更准确地预测未来的气候变化趋势。

第三是数据同化方法。

气候模拟需要大量的观测数据来进行参数校正和验证。

然而，观测数据存在不确定性和局限性，导致模拟结果的准确性受到限制。

数据同化方法通过综合利用观测数据和模型的模拟结果，通过最优化算法来修正模型的参数和初始条件，提高模拟结果的准确性。

高性能计算技术可以加快数据的处理和分析过程，从而提高数据同化的效率和准确性。

最后是模拟结果的可视化方法。

气候模拟的结果通常以图像或动画形式展示给用户和科学家，以便于观察和分析。

气象资料变分同化的研究与并行计算实现气象资料变分同化的研究与并行计算实现摘要：气象资料变分同化是一种重要的数据同化方法，它能够将观测数据和数值预报模型相结合，提高气象预报的准确性。

本文将介绍气象资料变分同化的基本原理和常用方法，并探讨其在并行计算上的实现。

1. 引言气象预报是气象学中的一项基础工作，它通过收集、观测、分析和模拟大量的气象数据，为未来一段时间的天气情况进行预测。

然而，由于大气系统的复杂性和不确定性，单凭观测数据往往无法完全准确地描述气象系统的状态。

因此，需要将观测数据与数值预报模型相结合，通过一种合理的数据同化方法尽可能减小观测数据和模型预报之间的差异，从而提高气象预报的准确性。

2. 气象资料变分同化的基本原理气象资料变分同化是一种基于观测数据和数值模型进行优化的方法，它的基本原理可以用一个数学公式表示：Xa = Xb + K(H(Xb) - Yo)其中，Xa表示分析场，Xb表示背景场，K是协方差矩阵，H是H算子用于描述观测数据和模型预报之间的映射关系，Yo是观测数据。

通过构建一个代表观测数据和数值预报模型之间关系的H算子，并通过不断迭代优化协方差矩阵K和背景场Xb，可以得到最优的分析场Xa。

3. 气象资料变分同化的常用方法气象资料变分同化的常用方法主要包括四维变分同化方法（4D-Var）和集合卡尔曼滤波方法（EnKF）。

4D-Var方法通过最小化观测数据与模型预报之间的差异，来得到最优的分析场。

而EnKF方法则通过构建一个集合，通过模拟多个背景场的状态，来描述观测数据与模型预报之间的关系。

两种方法在实际应用中都能取得较好的效果，具体选择哪一种方法取决于具体的需求和应用场景。

4. 气象资料变分同化的并行计算实现由于气象资料变分同化需要处理大量的观测数据和模型预报数据，并进行复杂的计算，因此并行计算是实现气象资料变分同化的有效手段。

并行计算可以将大规模的计算任务拆分成多个小任务，并通过多个处理单元同时进行计算，从而提高计算效率。

多普勒雷达资料三维变分直接同化方法探究一、引言多普勒雷达(Doppler radar)是一种常用于天气预报和气象探究的重要工具。

它通过测量气象目标的径向速度和回波功率，能够提供大气中的风速、涡度等重要资料，对于天气的分析、预报和短临天气预警具有重要意义。

然而，由于天气系统的复杂性和多普勒雷达观测的局限性，单独使用多普勒雷达资料可能无法准确地描述和猜测大气的变化。

因此，将多普勒雷达资料与数值天气预报模型相结合，利用同化方法对多普勒雷达资料进行三维变分直接同化，可以提高天气预报的准确性，增强对天气系统的理解。

二、多普勒雷达观测资料的特点多普勒雷达观测资料是通过接收回波信号的频率偏移来测量气象目标的径向速度。

与传统的天气雷达资料(例如，回波强度、径向速度)相比，多普勒雷达资料具有以下特点：一是近地面的观测精度较高，能够提供较准确的径向速度；二是三维空间上的观测区分率较低，受限于雷达的技术条件和地形的影响。

因此，多普勒雷达观测资料需要通过合适的同化方法来融合到数值模型中，以得到空间上的连续、准确的三维风场等资料。

三、三维变分直接同化方法的基本原理三维变分直接同化方法是将观测资料与模型状态变量进行最优化耦合的方法。

详尽而言，它通过最小化观测资料与模型资料之间的差异来更新模型状态变量，使模型的状态更加贴近于实际观测状况。

这一过程分为两个阶段：解耦阶段和耦合阶段。

在解耦阶段，通过观测算子将模型状态变量转化为观测空间上的预估；在耦合阶段，通过求解代价函数最小化的问题，更新模型的状态变量。

详尽的数值方法包括变分方法、卡尔曼滤波方法等。

四、多普勒雷达资料三维变分直接同化方法的关键问题多普勒雷达观测资料的特点决定了在同化过程中需要解决一些关键问题。

起首，由于雷达观测数据的噪声和采样不匀称性，需要对观测数据进行质控，以去除异常数据和杂波。

其次，多普勒雷达观测数据具有非线性和非高斯性，需要引入适当的变换方法(如变分变换、对数正态变换等)将其转化为线性高斯形式。

气象预报中的数据同化与模型集成研究气象预报是人类认知天气变化、减少自然灾害风险的核心手段。

然而，天气变化的复杂性使得当前气象预报精度仍然存在诸多不足。

传统气象预报模型使用基础观测数据以及经验模型计算预报，但随着气象数据获取和处理技术的不断发展，目前气象预报模型越来越依赖于各种数据的同化和模型集成研究。

一、数据同化数据同化是指在预报模型中将观测数据与模拟数据融合，以提高天气预报模型的准确性。

数据同化的目的是弥补模型中存在的不足，与实际发生的天气现象的不一致情况，从而更准确地预测气象变化。

现代气象预报中常用的数据包括卫星观测数据、地面观测数据以及雷达数据。

卫星数据对气象预报模型的改进起到了关键作用，可以更好地描述大气的水汽和温度分布情况。

二、模型集成模型集成是指将多个气象预报模型中的不同方面相互结合，形成更加准确的预报模型，以提高预报准确度。

具体而言，可以将多个气象模型中的不同部分进行融合，比如将精度更高的某一部分替换掉原模型中的对应部分。

模型集成主要包括统计模型、物理模型以及人工神经网络模型。

三、模型同化集成方法目前广泛使用的模型同化集成方法是四维变分数据同化法（4D-Var）。

4D-Var 是指将气象预测模型的初始场和预测误差参数作为状态变量，通过最小化观测资料与模型预测之间的差异以及模型预测状态的不确定性，来确定初始场和边界条件的方法。

其结果可以作为气象预报的基本数据集成信息。

而这些数据的同化在较小的时间步长（通常为几小时）内完成，在时间步长内对下一步的预测具有重要指导意义。

四、未来展望在气象领域，近年来数据同化和模型集成技术取得了令人瞩目的成果，不仅仅提高了气象预报的准确性，同时也为实时监测、预警，灾害管理等相关领域提供了更为精确的预测信息。

未来，预报模型将继续加强对气象因素的感知，进一步提高模型的精度，把握变化中的复杂性，为人类生产、生活带来更可靠、前沿的预测数据。

《数值天⽓预报》名词解释期末总结1.模式初始化：观测资料和分析资料的误差导致风场和⽓压场的不平衡；初始资料和数值模式之间的不平衡。

因此，需要对模式初值进⾏处理，称为模式的初始化。

2.初始化⽅法：静⼒初始化；动⼒初始化；变分初始化；3.静⼒初始化：⼜称静处理，指利⽤⼀些已知的风压场平衡关系，或运⽤运动学⽅程等求得的诊断⽅程来处理初值，使得风场同⽓压场平衡或者近似平衡的⽅法。

4.动⼒初始化：⼜称动处理，这种⽅法是借助于原始⽅程模式本⾝所具有的动⼒特性，经过⼀些合理的步骤，使得重⼒惯性波阻尼或者被滤去，⽽得到接近平衡的初值。

5.变分初始化：该⽅法通过变分原理，使初始资料在⼀定动⼒约束下调整，达到各种初始场之间协调⼀致的⽅法。

6.资料同化：将常规资料和⾮常规资料（卫星、雷达等）有机融合在⼀起，以得到⼀个更加符合实际⼤⽓状况的分析场。

常⽤于为数值模式提供初始场或者⽤来更新预报值。

7.资料同化内容：三维资料同化：初始资料的同化；四维资料的同化：初始资料的同化和预报过程的同化。

8.常⽤的⽔平侧边界：固定的边界条件；法向速度为零的边界条件海绵边界条件；外推边界条件；周期边界条件；嵌套边界条件：单向嵌套：双向嵌套：9.正压原始⽅程模式的物理模型：⼤⽓为正压状态；⼤⽓为均质不可压流体；⼤⽓处于静⼒平衡；⼤⽓上边界为⾃由⾯；不考虑摩擦以及⾮绝热作⽤；、10.正压原始⽅程有总涡度、总绝对涡度和总⾓动量守恒11.正压原始⽅程模式由于保留了快速移动的重⼒惯性波，时间积分步长必须取⼩，这会使得数值计算的⼯作量增加。

12.守恒空间差分格式：保持原微分⽅程积分性质的空间差分格式。

13.⼀次守恒格式：14.⼆次守恒格式：15.⼆次守恒格式也是⼀次守恒格式16.欧拉后差格式特点：可以阻尼⾼频振荡；显⽰格式，计算简单；稳定性较好；不存在计算解的⼲扰；条件稳定，时间步长需要取⼩，因⽽计算耗时多；精度低；17.正压原始⽅程模式中为了抑制计算解对结果的影响，通常采⽤三步法起步的时间积分⽅案。

数值天气预报一体化平台构建张博尧;刘纯;陈亭;姜金荣;邓笋根【摘要】在计算资源受限的情况下,基于超级云计算技术,实现总中心为"云"、各分中心为"端"的数值天气预报一体化平台,实现低精度数值天气预报在"云"进行模拟,高精度数值天气预报在"端"进行模拟,二者异地协同计算;根据不同的环境,提出3种远程离线并行网格嵌套算法和相应的积分控制技术.结合实际平台测试与使用,对功能和易用性测试进行分析,验证了算法的有效性和系统的可行性.%In the case of limited computing resources,based on the super cloud computing technology,an integrated platform for numerical weather forecasting with total center as cloud and the sub-centers as terminal was implemented.Lower precision nu-merical weather forecasting was simulated in the cloud,and high-precision numerical weather forecasting was simulated in the terminal,both collaboratively computed remotely.According to different environments,three remote off-line parallel grid nes-ting algorithms and the corresponding integral control technology were bined with practical platform testing and use,through functionality and usability testing,the effectiveness and feasibility of the algorithm of the system were verified.【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2016(037)012【总页数】6页(P3394-3399)【关键词】超级云计算;并行计算;数值天气预报一体化平台;资源虚拟化;海量数据处理技术【作者】张博尧;刘纯;陈亭;姜金荣;邓笋根【作者单位】中国科学院计算机网络信息中心,北京 100190;中国科学院大学,北京100049;中国电力科学研究院,北京 100192;北京计算机技术及应用研究所,北京100854;中国科学院计算机网络信息中心,北京 100190;中国科学院计算机网络信息中心,北京 100190【正文语种】中文【中图分类】TP391为有效解决计算资源地理分布分散及资源整合，本文采用网格计算、分布式计算等多种技术共同支撑的超级云计算技术[1,2]。

东北区域业务模式预报产品检验评估系统的建立及应用杨阳;王连仲;周晓珊【摘要】Verification and evaluation system of operational model forecast products in Northeast China was estab-lished,and then the precipitation forecast abilities of the new 3 km version and the old 9 km version of operational models were verified and evaluated. The system runs every day automatically,and precipitation,surface tempera-ture,weather situation field and typhoon forecast products are verified. The verification results are displayed in real time in a textual and graphic form,respectively,through the mesoscale numerical forecasting web pages of North-east Regional Meteorological Center Local Area Network. Furthermore,the system can compare and evaluate the forecast abilities of different versions of operational models according to typical precipitation cases. The verification and evaluation results show that the new version of operational model obviously improves the forecast abilities for the grade of heavy rain or above. Although the false-alarm rates are higher,winter snowfall and southerly situation are better forecasted by the new version of the model. With the improvements in horizontal resolution and meso-micro scale topographic features,large scale precipitation forecast abilities are enhanced. However,increasing the vertical resolution of the model will create more false numerical point storm on precipitation forecast, leading to higher false-alarm rates.%本文建立了东北区域业务模式预报产品检验评估系统,并对东北区域3 km业务模式系统与原东北区域9 km业务模式系统的降水预报效果进行了检验评估.东北区域业务模式预报产品检验评估系统每日自动运行,对降水、地面温度、形势场和台风预报产品进行检验,检验结果以文本和图形两种方式在东北区域气象中心局域网的中尺度数值预报网页上实时显示.同时,东北区域业务模式预报产品检验评估系统可以根据选取的具有代表性的降水个例,对更新改进后的业务模式与目前运行的业务模式预报产品检验结果进行对比评估.检验评估结果表明:新东北区域模式系统对大雨及以上量级降雨预报的改进效果明显,对冬季降雪和南来系统的预报效果也优于原业务模式,但空报率较高.随着数值模式水平分辨率的提高,增加了中小尺度地形信息特征,改进了大尺度降水的预报效果;数值模式垂直分辨率的提高,降水模拟易形成更多的虚假"数值风暴点",导致空报更多.【期刊名称】《气象与环境学报》【年(卷),期】2017(033)004【总页数】8页(P21-28)【关键词】东北区域;数值模式;检验;评估【作者】杨阳;王连仲;周晓珊【作者单位】中国气象局沈阳大气环境研究所,辽宁沈阳110166;中国气象局沈阳大气环境研究所,辽宁沈阳110166;中国气象局沈阳大气环境研究所,辽宁沈阳110166【正文语种】中文【中图分类】P456.7东北区域中尺度数值预报业务系统已投入业务运行多年[1-5]，模式系统经过更新与多次升级，数值模式的初值获取可以采用多种方法，从逐步订正、最优插值、三维变分到资料同化系统的建立，数值模式资料的使用也由最初的高空观测、地面观测到目前的卫星资料、雷达资料等多种资料的综合应用。

数值天气预报中卫星资料同化应用现状和发展数值天气预报中卫星资料同化应用现状和发展一、引言天气预报是人们生活中非常重要的一部分，它直接影响到人们日常生活、农业、交通等诸多方面。

随着科技的飞速发展，数值天气预报成为人们获取天气信息的主要途径。

数值天气预报是利用数值模型对大气现象进行模拟和计算，从而得到未来一段时间内的天气趋势。

但是，数值天气预报存在预报精度不高的问题，其中一个原因就是模型的初始场不准确。

而卫星资料同化技术则是通过将实测资料与数值模型结合起来，从而提高模型的初始场，进而提高数值天气预报的准确性。

本文将重点介绍数值天气预报中卫星资料同化的应用现状和发展。

二、数值天气预报中的卫星资料同化概述数值天气预报的发展离不开观测数据的支撑，其中卫星资料在天气预报中起着重要的作用。

目前常用的卫星资料包括卫星云图、卫星风场、卫星温度场等。

而卫星资料同化技术则是将这些卫星资料与数值模型进行融合，以获取更准确的初始场。

卫星资料同化技术主要包括两种方法：顺序同化方法和变分同化方法。

顺序同化方法是先将观测数据通过统计方法转化为初始场的估计值，然后将这个估计值与数值模型的输出进行比对，从而调整初始场；而变分同化方法则是将观测数据融入到数值模型的最优解中，从而得到更准确的初始场。

三、数值天气预报中卫星资料同化的应用现状卫星资料同化在数值天气预报中已经得到广泛应用。

目前，许多国家的气象预报中心都使用卫星资料同化技术来提高数值天气预报的准确性。

例如，美国的国家海洋和大气管理局（NOAA）通过使用雷达、卫星等多源观测数据进行同化，改进了数值天气预报系统的初始场，从而提高了预报的准确性。

同样，中国的国家气象中心也在数值天气预报中广泛应用卫星资料同化技术，通过将卫星资料融入到数值模型中去掉预报偏差，提高预报的准确性。

四、数值天气预报中卫星资料同化的发展趋势1. 多源数据同化目前，数值天气预报中主要使用卫星资料进行同化，但是单一的数据源往往难以获得全面准确的初始场。