MM5模式系统的介绍 MM5模式系统的介绍
第五代NCAR/Penn State中尺度模式是此模式 第五代NCAR/Penn State中尺度模式是此模式 系列中的最新版本。它的前身是70年代Penn 系列中的最新版本。它的前身是70年代Penn State的Anthes使用的一种中尺度模式，后来 State的Anthes使用的一种中尺度模式，后来 （1978年）Anthes和Warner为此模式编写了 1978年）Anthes和Warner为此模式编写了 文档。从那时候起，为了拓宽模式的使用范围， 对其进行了许多改变。包括（I 对其进行了许多改变。包括（I）多重嵌套的能力 （II）非静力动力模式，以及（III）四维同化的 II）非静力动力模式，以及（III）四维同化的 能力和更多的物理选项，并能在更多的计算平台 上运行。这些变化已经对如何使用模式系统来建 立任务产生了影响。
MM5非静力模式与静力模式 MM5非静力模式与静力模式
历史上Penn State/NCAR的中尺度模式曾使用 历史上Penn State/NCAR的中尺度模式曾使用 静力模式，这是因为中尺度模式中典型的水平格 点大小与所关心的垂直厚度的特征值相当或比它 更大。因此可以使用静力假定而且气压完全可以 由其上的空气柱决定。然而当模式中可分辨特征 的尺度接近与1 的尺度接近与1的纵横比时，或者当水平尺度变得 比垂直尺度更短时，非静力效应就不能被忽略。 在非静力动力模式中需要添加的唯一一项是垂直 加速度项。它将对垂直的气压梯度有影响从而使 得静力平衡不再被准确地满足。相对于参考态的 气压扰动和垂直动量一起成为了必须加以初始化 的额外的3 的额外的3维预报变量。
非静力平衡中尺度数值模 mm5简介 式mm5简介
杨侃 2006年 2006年9月8日
数值模式基本概念（一）
所谓数值天气预报，就是从大气初始状态出 所谓数值天气预报， 发，对支配大气运动的动力和热力方程组进行 时间积分，就得到了大气状态的预报。 时间积分，就得到了大气状态的预报。 因此，数值预报问题主要分为两个方面， 因此，数值预报问题主要分为两个方面，一个 是初值场的确定， 是初值场的确定，一个是对大气方程组的时间 积分。 积分。
MM5地图投影和地图比例因子 MM5地图投影和地图比例因子
模式系统可以选择几种地图投影。兰勃脱投影适用于中纬 度地区，极射投影用于高纬度，麦卡脱投影用于低纬度。 除了麦卡脱投影外，在模式中x 除了麦卡脱投影外，在模式中x和y坐标方向并不对应于东 -西向和南-北向。因此实际的观测风必须被旋转到模式格 西向和南点上，而模式的u 点上，而模式的u，v分量必须在与实测风比较之前加入旋 转。这些转换在模式的前处理器和后处理器中被解决了。 地图比例因子m 地图比例因子m被定义为 m = (格点上的距离)/（地球表面的实际距离） (格点上的距离)/（地球表面的实际距离） 它的值接近于1 它的值接近于1且通常是随纬度而变化的。模式中的投影 能保持小区域的形状，因而在任何地方dx=dy。但是格点 能保持小区域的形状，因而在任何地方dx=dy。但是格点 长度在穿越区域时会发生变化，这样可以在平面上显示球 面。地图比例因子必须在任何使用水平梯度的模式方程中 加以考虑。
p是气压，pt是一指定的顶层气压（常数），ps 是气压，pt是一指定的顶层气压（常数），ps 是地面气压。非静力模式坐标是使用一个参考态 气压来定义的，而不是使用静力模式中的实际气 压。
图1.模式的垂直结构示意图。此例中有15层，虚线表示半sigma层，实线表示完整的sigma层。 1.模式的垂直结构示意图。此例中有15层，虚线表示半sigma层，实线表示完整的sigma层。
Байду номын сангаас
σ
MM5模式的水平和垂直格点 MM5模式的水平和垂直格点
模式系统通常获得和分析气压层上的数据。但是 在把数据输入模式之前，必须把它们插值到模式 的垂直坐标上去。垂直坐标是沿地形的（见下 图），这意味着较低的格点层是沿地形的，而高 层则是平的。中间层则随着气压的减小而趋于平 缓。标量б 缓。标量б被用于模式层的定义。这里
MM5陆地类型 MM5陆地类型
模式可以选择三种陆地类型。这些陆地类型和地 形高度在TERRAIN程序中被赋值。这三种类型分 形高度在TERRAIN程序中被赋值。这三种类型分 别是植被的类型，沙漠，城市，水，冰等。每个 格点元被模式赋予了其中的一种类型，而这会决 定地面的属性比如反照率，粗糙度，长波发射率， 热容量和水汽有效率。除此以外，如果有可用的 雪盖数据集，则地表的属性也会作出相应的修改。 表中的值随冬夏两季是可变的（对于北半球）。 要注意的是其值具有气候特征，所以它对于某个 特定的个例可能不是最优的，尤其是对于水汽的 有效率。 一个更简单的陆地类型选项只区分陆地和水体， 同时它让用户来控制用于陆地类型的地面属性值。
4 中国国家气象中心数值预报模式
全球谱模式 这就是通常所说的T213L31 模式， 这就是通常所说的T213L31 模式，它是 国家气象中心的全球谱模式。 国家气象中心的全球谱模式。该模式是在 80年代末引进欧洲中期数值预报中心 80年代末引进欧洲中期数值预报中心 ECMWF）T42L9全球谱模式基础上逐 （ECMWF）T42L9全球谱模式基础上逐 步改进升级而成。 步改进升级而成。其水平分辨率约等效于 62.5公里 L31代表垂直分层为 层 62.5公里。L31代表垂直分层为31层。 公里。 代表垂直分层为31 其数据同化周期为6小时， 其数据同化周期为6小时，客观分析方法为 最优统计插值。一次制作10天预报 天预报。 最优统计插值。一次制作10天预报。
2 日本气象厅数值预报模式 日本的模式主要有两个，即全球谱模式（GSM） 日本的模式主要有两个，即全球谱模式（GSM）和远东 区域谱模式（ASM）。 区域谱模式（ASM）。 全球谱模式（GSM） 全球谱模式（GSM） 日本全球谱模式的分辨率为T213L40， 日本全球谱模式的分辨率为T213L40， 相当于水平分 辨率60km，垂直40层 预报起始时刻为00（世界） 辨率60km，垂直40层。预报起始时刻为00（世界）时 和12（世界）时。00时起始的预报时次为0 - 84小时 12（世界） 00时起始的预报时次为 时起始的预报时次为0 84小时 天半）， 时起始的预报时次为 ），12时起始的预报时次为0 192小时 小时（ （3天半），12时起始的预报时次为0 - 192小时（8 天）。 我国单收站能收到的该模式的格点数据（ 我国单收站能收到的该模式的格点数据（其格距为 2.5°× 2.5° 2.5°× 2.5°）为4个时次（00 24 48 72）的500 个时次（ 72） hPa 高度场。此外，单收站还能收到该模式直到8天的 高度场。此外，单收站还能收到该模式直到8 500 hPa高度和涡度场、地面气压场和850 hPa温度 hPa高度和涡度场、地面气压场和850 hPa温度 高度和涡度场 场预报的传真图。 场预报的传真图。
图2
一个嵌套设置的例子。背景色显示了三种不同层次的嵌套。
MM5侧边界条件 MM5侧边界条件
运行任何区域数值天气预报模式都需要侧 边界条件。在MM5中所有的四个边界都拥 边界条件。在MM5中所有的四个边界都拥 有水平风场，温度场，气压场和湿度场。 如果可行的话，也能拥有微物理场（比如 云）。因此，在运行一个模拟前，除了为 这些变量场设定初始值外，边界值也必须 准备好
几个主要的天气预报模式简介
1 2 3 4 ECMWF模式 ECMWF模式 日本气象厅模式 美国NCEP模式 美国NCEP模式 中国国家气象中心模式
1 ECMWF全球谱模式TL511L60 ECMWF全球谱模式 全球谱模式TL511L60 欧盟主要国家于1976年组建了 欧盟主要国家于1976年组建了ECMWF，至 年组建了ECMWF， 1979年建立了全球中期数值预报业务系统 1979年建立了全球中期数值预报业务系统，并 年建立了全球中期数值预报业务系统， 正式投入运行。经过二十多年的发展， 正式投入运行。经过二十多年的发展，该模式 TL511L60） （TL511L60）是目前世界上性能最好的全球模 水平分辨率40公里 垂直方向为分为60层 公里， 式。水平分辨率40公里，垂直方向为分为60层。 其数据同化采用了先进的四维变分技术以形成模 式分析场和初始场。此外，它还拥有51个成员的 式分析场和初始场。此外，它还拥有51个成员的 集合预报业务系统（ 集合预报业务系统（51*TL255L40 - 水平分 辨率80公里 垂直40层 公里， 辨率80公里，垂直40层）。
MM5模式嵌套 MM5模式嵌套
MM5具有最多同时运行9 MM5具有最多同时运行9个相互作用区域的多重 嵌套能力。图2 嵌套能力。图2显示了一种可能的设置情况。对于 双向嵌套，其比率通常是3:1。 双向嵌套，其比率通常是3:1。“双向作用（嵌 套）” 套）”表示粗网格可以作用于细网格的边界上， 同时细网格对粗网格的反馈作用发生在细网格内 部。 允许在一个给定的嵌套层次上有多个嵌套（比如 图2中的区域2和3）。 中的区域2 MM5中也使用单向嵌套。此时，模式第一次运行 MM5中也使用单向嵌套。此时，模式第一次运行 就可以使用任意比率的插值（不一定是3 就可以使用任意比率的插值（不一定是3：1）产 生一个输出。
数值模式基本概念（二）
全球模式 气候模式 谱模式 大尺度模式 静力模式 …… 区域模式 天气模式 格点模式 中尺度模式 非静力模式 ……
数值模式基本概念（三）
——集合预报 ——集合预报 数值预报的实践表明，可用预报时效因不同个例和不同天 数值预报的实践表明， 气过程而有很大变化。也就是说， 气过程而有很大变化。也就是说，可预报性不仅与大气运 动的尺度有关，而且还与环流形势的特征有关。 动的尺度有关，而且还与环流形势的特征有关。能否事先 对预报效果作出估计，成为可预报性研究的一个新方向。 对预报效果作出估计，成为可预报性研究的一个新方向。 利用集合预报产品制作预报技巧的预报是目前广泛使用的 方法 数值预报的初始场带有来自各种途径的误差， 数值预报的初始场带有来自各种途径的误差，相当一 部分是随机的。随着预报时间的延伸， 部分是随机的。随着预报时间的延伸，不确定性就明显表 现出来。理论上， 现出来。理论上，可以认为要预报的是大气可能状态概率 密度函数的时间演变。实践上， 密度函数的时间演变。实践上，可以通过研究预报集合来 近似估计其概率分布，从而给出未来大气状态的“期望值” 近似估计其概率分布，从而给出未来大气状态的“期望值” 偏差” 这就是所谓集合预报。 及“偏差”，这就是所谓集合预报。