CN1055996C - 日食效应的超长期天气预报方法 - Google Patents
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Abstract
日食效应的超长期天气预报方法,其步骤为:1.先不考虑日食影响,用大气环流模式算出每一单位时间的雨量;2.考虑日食影响后,再次用大气环流模式算出每一单位时间的雨量;3.将以上两者的结果相减;4.按每日、每旬、每月累加,即得到该日、旬、月的降雨趋势。本发明考虑了日食对大气环流的影响,可增加天气预报的预见期,由于是超长期天气预报,可预见到我国汛期全国各地旱区与涝区,对各地防灾抗灾将起到不可估量的作用,具有极大的社会效益和经济效益。
Description
本发明涉及一种超长期天气预报方法。天气预报分短期、中期、长期及超长期四种,短期为三天以下的天气预报,中期为十天左右的天气预报,长期为一个月,超长期为一个月以上的天气预报。本发明属于超长期数值天气预报范围。
目前美、欧洲中心及日本仅能作出十天以内的中期预报,长期及超长期数值天气预报均不能作出,关键是未考虑日食对太阳辐射的影响,因为大气环流运动的能源,来自太阳辐射。
大气环流变化是形成水旱灾害的直接原因,而水旱火害对国民经济的影响是巨大的。研究大气环流变化的原因、探讨旱涝超势,是当代的一个重大课题,这亦是超长期天气预报的研究范畴。国内外不少研究者从太阳活动、地温、海温、极冰、火山活动、地球轨道要素(米兰科维奇效应)、统计相关等探讨其规律,但仍众说不一。由于大气环流的基本能源是太阳辐射,太阳在日地距离处的每平方厘米的太阳光束强度(即太阳常数)约为太阳表面辐射强度的五万分之一。地球仅接受太阳放出的辐射能量的四十多亿分之一,数量是相当微小的。从人造地球卫星的观测,太阳常数仅有不规则的微小波动,其变化范围仅有0.2-0.3%,与太阳黑子变化亦不同步,太阳常数的变化是微乎其微的,可以认为大气环流的能源是一个相对稳定的能源。能影响地球接受太阳辐射,才能影响大气环流运动的变化,而能影响地球接受太阳辐射的外部因素中,只有日食比较显著。因日食每年至少发生两次,最多达五次(如1935年),每年由于日食平均影响地球接受太阳辐射面积达1.71×108KM2,为地球表面积5.1×108KM2的33.5%,最多达3.07×108KM2(如1973年),为地球表面积的60.2%。一次中心日食的月影面积为108KM2,影响地球接收太阳辐射为1014MJ,其辐射损失是显著的。日食过程从初亏到复圆一般要经历2.5小时以上,其影响时间长。从1987、1995年宿县、禹城、西沙永兴岛日食观测(日食食分为0.8-0.9)裸地表面温度降在10-15℃,影响地表深度达20cm,1987年9月23日科学1号考察船在西太平洋(19°30′N,120°40′E)上观测日食时,海水表面温度降为1.4℃,其最大食分为0.68;1995年10月24日在西沙永兴岛观测,海水表面温度降为1.1℃,其最大食分为0.8。日食对地表及海面温度降作用显著,初步估算,一次日食可增加大气环流总动能达30%。因此,日食是形成大气环流异常变化,形成旱、涝灾害的主要原因。
从1981年以来,用日食相似年方法进行超长期天气旱、涝趋势预测,亦取得比较好的效果。从1981-1989年统计,其涝区预报的成功率在70-80%,旱区较差,只有40-50%。由于日食相似年在选择相似年上,在日食发生的时间及地区上不可能绝对相似,且相似年所依据的历史气候史料,各地亦详略不一,所以相似年存在一定误差(1)。
1989年4月本发明人在“近期重大旱涝灾害趋势预测会议(北京)”上提出:大气动力学基本方程是由动量守恒、质量守恒、水气质量守恒、状态方程、热流入方程等一组编微分方程所组成,如下列(1)-(5)方程式:
因为其为一组非线性方程,它一般不存在解析解,只能用数值方法求其近似解,二次世界大战以后,高空探测站大增,电子计算机问世,为数值天气预报创造了条件,经过60年代、70年代的发展,由电子计算机进行宏观分析及原始方程模式作预报获得成功,使数值天气预报进入了一个新阶段,可以作全球范围的模拟计算。如在上一组方程上,考虑日食对大气环流的影响,即:式中:qc为日食地面月影区格点的热量损失;
Dλ,为日食地面月影区格点的经、纬度;
T为格点的见食时间;
g为格点的食分。
在日食前后进行计算,如能与实况一致,则数值模拟与相似年方法可相互补充,并会对超长期天气预报有较大的促进(2)。
目前超长期天气预报未能走出困境,关键即未考虑日食对大气环流的影响。
鉴于上述,本发明目的即是提出一种超长期天气预报的新方法。
本发明是这样实现的:日食效应的超长期天气预报方法,其步骤为:
1.先不考虑日食影响,用大气环流模式算出每一单位时间的雨量;
2.考虑日食影响后,再次用大气环流模式算出每一单位时间的雨量;
3.将以上两者的结果相减;
4.按每日、每旬、每月累加,即得到该日、旬、月的降雨趋势。
本发明的优点是:可增加天气预报的预见期,由于是超长期天气预报,可预见到我国汛期全国各地旱区与涝区,对各地防灾抗灾将起到不可估量的作用,其社会经济效益是巨大的,我国每年平均因洪水经济损失为3000亿元,死亡3000人,若减少损失1/10,亦可达300亿元社会经济效益。
下面结合实施例对本发明作详细说明。
图1为1991年6-8月日食效应数值模拟旱涝距平图;
图2为1991年6-8月同期实际降水距平百分率图;
图3为1994年5月10日日食的月影面积图;
图4为1994年6-8月日食效应数值模拟旱涝距平图;
图5为1994年6-8月同期实际降水距平百分率图;
图6为1995年4月29日日食的月影面积图;
图7为1995年6-8月日食效应数值模拟旱涝距平图;
图8为1995年6-8月同期实际降水距平百分率图;
图9为1996年6-8月日食效应数值模拟旱涝距平图;
图10为1996年6-8月同期实际降水距平百分率图。
数值天气预报中所采用的大气环流数学模型在世界各国已有多种,如美国国家气象中心(NMC)的全球波谱预报模式、美国海军全球预报模式(FNOC)、欧洲中心的中期天气预报模式(ECMWF)、日本气象厅的半球模式(JMA)及我国大气物理研究所的二层大气环流模式等,美国国家气象中心、日本气象厅均采用谱模式,美国海军、欧洲中心及我国大气物理研究所均采用网格模式。各国模型均大同小异,大同即各个模型中所考虑和各个物理方程是一致的;小异是在物理过程参数化、网格模式或谱模式、网格距及大气层次划分上有所不同。如美国国家气象中心将大气分为12层,欧洲中心分为15层,我国为二层;网格距:美国海军为Δλ=Δ=2.5°;欧洲中心为Δλ=Δ=1.875°;我国为Δλ=5°,Δ=4°。
为了将公式(6)具体应用到数值模拟计算中,要将太阳辐射在进入大气层前,减去由于日食影响所造成的辐射损失。
以我国大气物理所二层大气环流模型为例,在日地距离rE大气顶太阳辐射通量S∝为:
S∝=
S∝(
rE/rE)2将其改为:
S∝=
S∝(1-g)(
rE/rE)2即可,其中:
S∝即在一个天文单位
rE的太阳常数值,为2793.6lg/天;
rE为日地平均距离,即为一个天文单位;rE为该日的日地距离;g为该格点、该步长的平均食分。食分即月亮挡住太阳直径的分数,食分0.5即挡住太阳直径的一半,经计算,食分0.5与挡住太阳圆面50%相当,食分0.8即挡住太阳圆面80%,因此式中的(1-g)即为由于日食的影响,太阳剩下可以辐射的面积。模型中其他计算公式均不变。
在进行计算时先求出上半年日食每个格点每步长的平均食分(按二层大气环流模式,格点数为3170,每次日食大约有500-1000个格点见食),以1995年4月29日日食为例,其格点食分计算如下:
LA=-95 FA=18
0 30 0.021 注:LA代表经度,+为东经,-为西经;
1 30 0.068 FI代表纬度,+为北纬,-为南纬;LA=-90 FA=18 时间为北京时(可改为世界时),
0 30 0.044 0 30为0时30分,1 30为1时30分;
1 30 0.226 0.226即代表1时30分时的食分,
2 30 0.100 可作为1-2时的平均食分。
LA=-60 FA=6
1 30 0.287
2 30 0.728
3 30 0.525
起始场用全球实测值,这样可减少误差,如1995年4月29日有日食,计算时可采用4月27日全球实测值开始计算,一直算到需要的月份。每年日食一般为二次,相隔半年,如1995年4月发生日食,则下半年日食为10月;亦有一年发生4次或5次日食,这些均为极区偏食,如1917年在1月23日、6月19日、7月19日、12月14日共发生4次日偏食;又如1935年在1月5日、2月3日、6月30日、7月30日、12月25日共发生5次日偏食。在这些年份计算时,如1917年,应将6月、7月日食各格点见食时间及食分算出,起始场可从4月中旬或4月底起算(因我国南方一般5月即进入汛期)。有不同要求亦可提前或错后。
数值模拟计算所算出的为每步长(即1小时)的降雨量,模拟计算一般算二次,第一次不加日食影响,第二次加上日食影响,将算出的每小时雨量相减,每日、每旬、每月累加即为该日、旬、月的降雨趋势。
实施例:
1991年开始用中国科学院大气物理研究所二层环流模式(IPA Two LevelAtmospheric General Circulation Model),以日食作为扰动源,由发明人委托大气物理研究所李崇银研究员进行数值模拟计算。该二层环流模式步长为1小时,网格点为4°(纬)×5°(经),因系初算,起始场用平均场,日食辐射损失按月影区平均值并予以加大(当时计算的同志怕其影响小),日食月影区面积为便于输入而稍加调整。从有日食的6月份开始计算,计算到9月,计算结果如图1。
图2为1991年6-8月降水距平图,从图1、图2比较,数学模拟计算经果再现了长江下游太湖流域暴雨区,雨区中心有些偏南,从首次计算中看出,计算虽嫌粗略,但这一方法与思路是可行的。
1994年又进行第二次计算,起始场用欧洲气象中心全球实测值。1994年5月10日在南半球有日食,中午见食地区在西经81°,北纬42°的美国芝加哥附近,月影面积约为1.34亿平方公里,月影区格点数为925,为二层大气环流模型全球格点数3170个的29.2%,(参见图3),格点日食见食时间及食分委托河南省地理研究所周克前付研究员计算,二层环流模拟计算从5月初开始,一直计算到9月份,我国各大江河主汛期结束。1994年6-8月日食效应数字模拟预报值如图4。1994年6-8月实况降雨距平百分率图如图5。从图4、图5对照分析,北部黄河中游、华北雨区符合较好,南部珠江西江暴雨区偏西太多,与实况不符,后经分析,因二层环流模式步长为1小时,而日食时间仅为2.5小时左右,步长辐射损失采用步长初始值,这样建立起来的辐射损失模型与实况不一致,提出在今后计算中每步长辐射损失应采用步长的平均值,以与实际辐射损失模型接近。
1995年进行第三次模拟计算。1995年4月29日在中美洲有一次日食,中午食甚在中美洲厄尔瓜多沿海一带,日食月影面积约1亿平米公里,月影区内格点数有531个,比1994年925个为少,其原因为月影面积比1994年少0.33亿平方公里;其次1995年月影区主要横跨赤道附近,格点面积大,因此格点数目减少(参见图6)。1995年模拟计算从4月份开始,初始场采用欧洲气象中心全球实测值,步长日食辐射损失探用步长的平均值,从1995年4月计算至9月。1995年6-8月日食效应数学模拟降雨趋势预报值如图7所示。1995年6-8月降雨距平百分率图如图8所示,从比较分析,北部雨区如东北、华北、新疆均符合实际;河南、陕西关中旱区,预报区域亦与实况一致;两湖雨区(鄱阳湖、洞庭湖)未算出,计算值为少雨区,实际为多雨中心。
1996年采用南京大学大气科学系大气环流九层谱模式,委托南京大学大气科学系江敦春付教授计算,日食计算委托紫金山天文台历算室何玉国付研究员,谱模式网格为东西48点,南北向40点,网格距为4.5(纬)×7.5(经)。1996年4月17日南极区有偏食,从4月开始计算,至9月结束,其6-8月降雨趋势预报值如图9。1996年6月-8月降雨距平如图10,河套以西及长江下游多雨区预报准确;华北及长江中游多雨区未预报出,而预报为少雨区。
从以上计算实例可看出:
1.从1991、1994、1995、1996四年(主要是1994-1996三年)以日食作为扰动源,单因子进行大气环流数学模拟计算,有日食与没有日食的降雨量是不一致的,在1994-1995年且降雨趋势(有日食降雨减没有日食降雨)与实况相比,我国北方(北纬30°以上)基本上是一致的,南部稍差,这说明日食是能够影响大气环流运动,由于降雨趋势与实况符合,进一步证实了本发明人在《论日食与水旱灾害关系》一书中的论述的:日食是影响大气环流运动,形成水旱灾害的重要原因。
2.从1994、1995年数学模拟计算结果,北部比南部计算较符合实际,作为超长期天气趋势预报是可信的。南部结果较差,这可能与二层环流模式网格面积大不一有关。大气的二层环流模式网格为4°(纬)×5°(经),在赤道区每一个网格面积为240000平方公里,而极区仅有12000平方公里,两者相差20倍,其计算精度自然会形成北高南低,这需要进一步研究提高。
3.1996年采用南京大学大气科学系的九层谱模式,从计算结果与实况对比看,我国南北旱涝区,有符合实况的,有不符合实况的,不如大气的二层环流模式稳定,分辨率不如二层环流模式清晰,谱模式在计算上较优,其模式看来不如二层环流模式。这还有待进一步检验。
参考文献:
(1).赵得秀、赵文桐编著:论日食与水旱灾害的关系,西北工业大学出版社,1992。
(2).赵得秀:以“日食效应”相似年方法预测全国近期重大旱涝灾害。中国地球物理学会天灾预测专业委员会天灾预论文集,1989。
(3).Zeng Qing-Cun etal:Documentation Of IPA Two Level AtmosphericGeneral Circulation Model,1989。
(4).蔡清彦等著:数值天气预报,联经出版事业公司,1990。
(5).张玉玲等编著:数值天气预报,科学出版社,1987。
Claims (1)
1.一种日食效应的超长期天气预报方法,其步骤为:
(1)观测各格点的太阳辐射损失
根据当年日食发生的时间,计算出日食月影区各网格点、各步长的食分,
(2)获取大气环流未受影响时的常年雨量
先不考虑日食影响,采用大气环流模式计算每一单位时间的雨量,
(3)获取大气环流受日食影响时的雨量
考虑日食影响后,再次采用大气环流模式计算每一单位时间的雨量,
(4)根据大气环流受日食影响前后的雨量变化,得出降雨趋势
将以上步骤(3)、(2)所得结果相减,然后按每日、每旬、每月累加,即得到该日、该旬、该月的降雨趋势。
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