香港的数值天气预报模式

引言  |  大气数值模式  |  香港天文台的数值天气预报  |  范围及坐标的选择  |  模式初始化  |  模式的业务运作  |  展望将来

引言 ： 香港位于东亚大陆南陲，与南海相邻，是 亚洲季候风盛行之地，气候受到变化多端的热带及温带系统支配。天气方面，由于香港地势多山，海陆对比强，容易产生复杂的小尺度气流，导致境内各区的天气可以出现显著差异。要掌握大如天气尺度系统、小如区内地形效应等不同尺度气象因素的万千变化，必须依仗合适的预报工具。

大气数值模式 ： 天气源自大气层的变化，这些变化受各种物理定律制约。数值天气预报技术利用高速电脑尝试解开代表这些定律的繁复方程组，从而模拟大气层的演变，以预计天气变化。方程组中的气象要素包括风、温度、气压及水汽含量等。原则上，由已知的初始状况和边界条件足以进行计算，得出各项气象变数随时间的变化，作为天气预报的依据。模式内的大气三维空间被有系统地分割为网格点阵，大气在某一时刻所处的状况由各网格点上气象元素的数值来表示。网格点愈密，模式分辨率愈高，愈能够细致地勾画出未来的大气状况，但同时电脑运算量亦会大幅增加。然而，大气是一个混沌的物理系统，天气现象有其不确定性。一般来说，变化越急速、影响范围越细小的天气现象（例如龙卷风、暴雨、风切变等），越难预测得准确。预报的不确定性亦无可避免地随预报时间的增加而加大。现今科学对这些天气现象的物理描述仍有不足，模式方程组及描述物理过程的方案都包含了近似和假设的成份。实际业务操作时，为能及时得到运算结果，模式往往进一步简化方程式以减省计算量，因此计算结果也就不是百分百真正大气的写照而是近似值。

香港天文台的数值天气预报 ： 香港天文台一向接收和参考海外气象中心的数值预报产品，在预报大尺度天气系统方面（例如冬季季候风所引发的寒潮），应用效果尚算满意。但是对于夹杂著恶劣天气的中小尺度系统而言（例如暴雨），这些资料的分辨率则还不够精细。为了得到高分辨率模式的输出结果，天文台自行装置高性能电脑系统并运行高分辨率的区域数值天气预报模式，支援本地天气预报。以下是香港天文台数值天气预报模式的历史：

范围及坐标的选择 ： AIR 系统使用的模式设定包含了一个外模式(AAMC-WRF)及一个内模式 (RAPIDS-NHM)，幅员一大一小，网格点间距一粗一细。内模式复盖香港及其邻近地区，分辨率为2公里；外模式涵盖东亚及西太平洋，分辨率为10公里（ 图1）。AVM 系统采用二重「套网格」，由600 米分辨率的外模式及分辨率达到 200米的内模式组成（ 图2）。

图1 　AIR 系统的10公里外模式 (左) 及2公里内模式 (右) 范围。

图2　 AVM 系统的600米外模式及200米内模式范围。

模式初始化 ： 要准确预测天气，模式首先要准确描述目前的天气状况。天文台从海外及本地观测网络取得观测资料，经质量控制检查把可疑和错误的数据剔除后，注入到模式的初估背景场中进行客观分析，得出模式预报的初始场，以开始预报运算。这个过程被称为「资料同化」，目前天文台模式采取的方案是「三维变分法」。一般情况下，模式会以早前的预报输出或主要全球数值天气预报中心(如欧洲中期天气预报中心和美国国家环境预报中心)的数值模式输出作为下一次计算的初估背景场，其输出则用于启动 AIR内模式，而AIR内模式的输出继而用于AVM的外模式及内模式。

模式的业务运作 ： 香港天文台的业务区域模式的主要任务是提供数天内的短期天气预报。AIR外模式每日运算八次，分别在协调世界时的00、03、06、09、12、15、18及21时提供最新的84小时天气预报。AIR内模式每小时运算一次，更新未来15小时的天气预报。 AVM的两个模式都是每小时运算一次，提供最多未来12小时较精细的天气预报。为帮助预报员理解数值模式的结果，预报数据会被绘制成天气图像产品。为方便发出本地天气预测，从模式提取的预报资料，包括香港的地面风、气温、湿度、云量及累积雨量。这些资料也会整理成时间序列（ 图3）。其他预报产品尚有区域气温预报、垂直廓线图、气象要素图及特制天气图等等。在大雨及雷暴短期预报方面，透过AIR内模式和临近预报系统预警信息的结合，业务运作所需的重要资料便可以并列显示（ 图4）。在航空气象方面，则利用AVM内模式开发专业预报产品 （ 图5）。

图3　 AIR外模式的预报时间序列，包括：地面风、气温、湿度、云量及3小时累积雨量。

图4　 AIR内模式结合临近预报系统的综合预警显示板。

图5 根据AVM 内模式的输出制作的试验性质低空风切变潜势预报，是为提高飞行安全而开发的专业用预报产品。

展望将来 ： 天文台在80年代后期已开始运行区域数值天气预报模式，受制于电脑的运算速度及记忆容量，当年只能够把大气切割成100公里乘100公里分辨率的网格点进行计算。业务区域模式的水平分辨率提升到目前的水平，无疑是一大改进，但对于本港复杂的山势与海岸线，以及高度城市化带来的预报挑战而言，其准确度仍有提升的空间。为求提供更多定量和定点的资讯以支援恶劣天气预报和智慧城市服务，天文台正致力引入更先进的区域模式，并研究在业务上采用这些模式的可行性。

随著模式分辨率日趋精细，模式的物理过程变得更加精巧，对资料同化方案及模式初始场的要求也更高。天文台近年透过非传统途径及非定时收集新类型的数据，例如加密观测的高解像气象卫星数据、来自飞机的气象数据及天文台近年引入的下投式探空资料等。如何有效地应用这些新数据于数值天气预报中，仍需要进一步仔细研究。

尽管科技不断进步，当今电脑模式的准确度仍受多种因素限制，包括气象观测数据的多寡、模式分辨率的高低、以及模拟物理过程和地形的像真程度等。不同电脑模式得出来的结果时有差异。

在全球气候变化的背景下，极端天气的出现越见频繁，即使利用当今最先进的电脑模式亦难以每次百分之百准确预测。近年预报科技的其中一个重要发展方向就是采用集合预报 (ensemble forecasting) 和概率预报。天文台近年亦试验采用集合预报方法来提高预报能力。集合预报的方法有三类：第一，是综合参考多个不同的数值天气预报模式对同一时间的预测 （ 图6）；第二是综合参考单一模式最新预测以及其在早前模式预测中对同一预报时间的预测 （ 图7）；第三是重复运行单一模式多次，但每次会把初始气象条件轻微的更改，最后比较多次模式运行对同一时间的预测 （ 图8） 。总的来说，就是看看各种预测结果间有没有共通的地方或类似的趋势，这些会被采纳为最有机会出现的天气变化。透过集合预报，预报员可以评估不同天气情况出现的机率，这样除了可以根据最有可能的情况去制作预测天气事件，更可以概率形式表达事件发生机会的高低，以及估算其他概率较低但影响更大的天气事件的风险。我们从过往研究及验证得知，集合预报方法能有效降低预测的平均误差，提升整体预测准确度。

图 6 世界各地不同的数值天气模式所预测同一时间的副热带高压形势（以红线勾画出来） ，可见不同模式对其强度或复盖范围的预测都有差异。

图 7 利用AIR内模式在不同起始时间的运算结果而绘制的同一预报时间的降雨预报。

图8 试验中的天文台中尺度集合预报系统根据不同的初始场所得出的对热带气旋预报，结果有助掌握热带气旋在未来的可能演变。