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1.
利用GRAPES3Dvar系统,分别对2011年发生在四川境内的两次强降水个例进行了加密、常规探空资料的同化对比试验。结果表明,试验的各同化变量的平均、最大调整幅度都随高度增加而增加;通过对两个个例各个同化变量的增量场水平分布的分析可见,试验B主要对四川地区造成影响,试验C的影响区域分布在整个积分区域内,而试验D与试验C的各同化变量增量场分布相似,但它对四川地区各同化变量增量的调整幅度更大;另外B、C、D三组试验的降水预报相对控制预报都有所改善,试验D的预报更优,降水强度与降水落区预报与实况更为接近。 相似文献
2.
利用探空观测资料、T213资料、NCEP再分析资料以及GRAPES三维变分同化系统,研究不同探空观测资料预处理过程对同化结果和西南暴雨预报的影响。得到以下主要结论:(1)资料接收方式和取资料的截断时间不同会影响可用探空观测资料的站点个数。不同探空观测资料预处理过程,使同化系统得到的可用资料数量不同。(2)同化系统同化的探空资料数量越多,对背景场调整幅度越大。(3)利用GRAPES 3D-VAR系统同化探空观测资料能够改善背景场质量,随着同化的资料条数增多,对背景场的改善作用越明显。(4)降水预报结果表明,同化系统使用的资料条数越多,降水中心强度越接近实况。(5)2005年7月降水预报在西南地区的TS评分结果表明,国家气象中心使用的探空观测资料预处理程序优于成都区域中心的预处理程序。 相似文献
3.
地面观测资料在西南地区数值预报中的敏感性试验 总被引：1，自引：0，他引：1
利用3.0版的GRAPES同化系统,针对西南地区2005年7月的夏季降水,开展地面观测资料的同化敏感性试验,对整月天气进行了每日一次的48小时预报,并对该月发生在川渝地区"7.8"大暴雨过程进行对比分析.试验结果表明,在地形复杂的西南地区,利用等压面的GRAPES 3DVAR同化系统同化地面观测资料对降水预报的影响随进入同化系统的地面观测资料疏密程度和同化内容的不同而不同;当模式采用较高分辨率时,同化的地面观测资料越多,对降水预报的改善作用越明显;同化地面观测资料的风速信息可以降低降水预报的空报率,但对漏报率和TS评分改善作用不明显;在几种同化方案中,利用GRAPES 3DVAR同化系统同化地面观测资料的相对湿度和位势高度信息,对降水预报的改善效果最明显. 相似文献
4.
目前多数快速更新循环同化系统在各分析时刻常使用固定的背景场误差协方差。为在快速更新循环同化系统中采用日变化的背景场误差协方差,基于RMAPS-ST系统分析了其夏季和冬季日变化背景场误差协方差特征,并进行了同化及预报对比试验。结果表明,该系统夏、冬两季的背景场误差协方差均呈现出明显的日变化特征,且夜间各变量(U、V、T、RH)的误差标准差与特征值均大于日间,反映模式系统夜间的预报误差大于日间;而夏季各变量误差标准差和特征值大于冬季,也说明系统在夏季的模式预报误差比冬季大;连续3 d的循环同化试验初步表明,采用日变化背景场误差协方差可以提高同化及预报效果。 相似文献
5.
基于暴雨中尺度数值预报模式AREMv2.3和三维变分同化系统GRAPES-3DVAR,以2008年7月22日08时至23日08时发生在我国东部地区的一次特大暴雨过程为例,研究了荆州、咸宁、常德3部地基微波辐射计反演的相对湿度廓线资料同化对降水预报的影响。结果表明:1)同化荆州、咸宁、常德3部微波辐射计反演的相对湿度廓线资料后,模式对降水落区预报改进不明显,但对降水强度预报改进明显,24 h降水最大增幅为45 mm;2)分别同化荆州、咸宁、常德微波辐射计湿度廓线资料,降水强度模拟均有所改进,24 h降水最大增幅分别达到42、10、24 mm;3)单站及两站微波辐射计资料同化均对降水强度预报有所改善,但不及对3部微波辐射计资料同时同化的结果,这表明同化的中尺度水汽场信息越多,初始场的质量越高,降水模拟效果越好;4)对上述暴雨过程而言,荆州微波辐射计湿度廓线资料同化对降水强度预报改进贡献最大,常德站次之,咸宁站作用最不明显。 相似文献
6.
2018年第14号台风“摩羯”对山东造成了大范围暴雨和大风天气,基于WRF（Weather Research and Forecasting）模式及其Hybrid-3DVAR混合同化预报系统,对Hybrid-3DVAR不同集合协方差比例和不同航空气象数据转发（aircraft meteorological data relay,以下简称AMDAR）资料同化时间窗对台风“摩羯”预报的影响进行了数值研究。结果表明：加大集合协方差比例对台风“摩羯”路径预报有较大影响和改进;当全部取来自集合体的流依赖误差协方差时,预报的台风路径最好,降水预报也最接近实况;AMDAR资料同化对于台风路径和降水预报也有正的改进作用,但加大集合协方差比例到100%时对台风路径预报影响更大;不同资料同化时间窗会影响同化的AMDAR资料数量,从而影响台风降水精细化预报;45 min同化时间窗的要素预报误差最小,对台风造成的强降水精细特征预报最接近实况;不同资料同化时间窗主要影响台风降水预报落区分布,对台风路径预报影响相对较小。 相似文献
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GRAPES集合卡尔曼滤波资料同化系统Ⅰ:系统设计及初步试验 总被引：5，自引：0，他引：5
集合卡尔曼滤波资料同化方法,可以用集合样本统计出随天气形势变化的误差协方差,是当前资料同化领域的研究热点。主要介绍了GRAPES集合卡尔曼滤波资料同化系统的设计以及初步的试验结果。针对集合卡尔曼滤波同化实际观测资料难以实施的问题,采用成批观测同化的顺序同化方法进行多变量的集合卡尔曼滤波同化;为了滤除有限集合数造成的误差相关噪音和缓解求逆矩阵不满秩的问题,在水平和垂直方向都采用了Schur滤波;建立了与GRAPES预报模式的垂直坐标和预报变量一致的模式面集合卡尔曼滤波系统;集合样本的生成考虑了模式变量的空间相关和模式变量之间的相关,通过利用三维变分分析中的控制变量变换得到模式变量扰动场。通过比较GRAPES集合卡尔曼滤波资料同化系统和GRAPES区域三维变分资料同化系统的单点观测资料同化分析结果,对比背景误差相关系数的分布,验证了GRAPES集合卡尔曼滤波系统的正确性。此外,同化区域探空观测资料试验结果表明,GRAPES集合卡尔曼滤波资料同化系统能够得到合理的分析,并且具有实际运行能力。对分析结果进行12h预报表明,GRAPES集合卡尔曼滤波资料同化系统的分析协调性不如三维变分资料同化系统。 相似文献
8.
利用多普勒天气雷达资料对一次暴雨过程的同化模拟 总被引：4，自引：0，他引：4
以CAPS（Center for Analysis and Prediction of Storm）研发的ARPS模式（The Advanced Regional Prediction System V5．2．4）为基础,结合我国多普勒雷达资料,模拟2001年7月13日安徽省的一次暴雨过程,采用3DVAR（3-dimensional variational data assimilation）同化方法,做多时次同化雷达资料试验,前一时次模拟的结果作为下一时次的初始场,不断调整。结果表明,加入雷达资料后的风场、湿度场等都有明显调整,可以明显提高3h降水模拟效果;同化的雷达时次越多,对上述各要素场和降水的模拟与实际观测的对应效果越好。 相似文献
9.
GRAPES全球三维变分同化中卫星微波温度计亮温的背景误差及在质量控制中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
模式变量背景误差在观测空间的投影,也即观测变量的背景误差包含了变分同化系统的重要信息,其在诊断和分析变分同化系统中资料的影响等方面具有重要作用,特别是在背景场检查质量控制中。在GRAPES全球三维变分同化(3DVar)系统中仅给定了控制变量的背景误差,并未直接给定观测变量的背景误差。为了能够对GRAPES全球3DVar进行全面的诊断和分析,改进卫星微波温度计资料的质量控制,推导出GRAPES全球3DVar同化系统控制变量随机扰动方法估计观测变量的背景误差的公式,为分析和改进GRAPES全球3DVar提供了一个有力工具,并进而估计了AMSU-A亮温的背景误差,分析了AMSU-A不同通道亮温的背景误差特征,将其应用于GRAPES全球3DVar的AMSU-A亮温的背景场检查质量控制中。结果表明,控制变量随机扰动方法估计的GRAPES全球3DVar同化系统AMSU-A亮温的背景误差正确合理。同化循环预报试验结果表明,亮温的背景误差在背景场检查中的应用显著提高了GRAPES全球3DVar同化的亮温资料的数量,显著提高了GRAPES南半球对流层中高层位势高度场的预报技巧。在GRAPES全球3DVar同化系统中推导和实现的控制变量扰动方法为诊断和分析GRAPES全球3DVar观测资料同化效果提供了有力工具。 相似文献
10.
双雷达风场反演拼图在登陆台风“莫兰蒂”(1614)强降水精细预报中的同化应用试验 总被引：4，自引：2，他引：2
利用福建龙岩、漳州、泉州新一代多普勒天气雷达和厦门海沧双偏振雷达探测资料,采用动态地球坐标系下双雷达三维风场反演与拼图技术,基于天气研究和预报模式（Weather Research and Forecasting,WRF）及其资料同化系统,对登陆台风“莫兰蒂”（1614）引起的2016年9月14—15日福建强降水过程进行了双雷达风场反演拼图资料检验及其三维变分同化对强降水精细预报影响的数值试验,结果发现:（1）动态地球坐标系下双雷达反演风场能合理反映实际风场分布状况,其误差相对较小。相较厦门翔安风廓线雷达及厦门探空秒级测风数据,反演风风向（风速）平均绝对误差分别为7.8°（2.6 m/s）及3.4°（1.1 m/s）;（2）反演风场水平方向稀疏化对同化及预报结果极为重要,过密的反演风场资料会给同化及预报结果带来负效果。文中采用18、6、2 km 3重嵌套,在3重嵌套区域均进行同化以及仅在2 km区域进行同化两种情况下,均表现为当反演风场资料水平分辨率提高到0.1°时,同化分析及预报的台风环流开始受到负影响;且当反演风场资料水平分辨率越高时,负效果越明显。敏感性试验结果显示,分辨率取0.2°时数值预报效果最好;（3）以美国国家环境预报中心全球预报系统（National Centers for Environmental Prediction/Global Forecast System,NCEP/GFS）0.5°×0.5°分析场为初值,基于3个不同起报时刻（2016年9月14日14时、20时及15日02时）（北京时,下同）模拟的福建省境内台风内核雨带和螺旋雨带逐时演变、台风路径与强度、逐时降水TS评分和空间相关差异显著,其中14日14时起报试验效果最好;而14日20时起报试验效果最差,这与该试验初始台风大风轴风速明显偏大有关;（4）在上述3个不同起报时刻试验基础上,分别增加双雷达反演风场资料的三维变分同化后,福建境内地面风场和台风内核雨带、螺旋雨带逐时分布、逐时降水TS评分和空间相关、台风环流结构以及U、V风垂直廓线分布均有明显改善,最大正影响时效可达24 h;但仅对1—6 h时效内台风路径有改善。 相似文献
11.
为了研究同化风云三号B星(FY-3B)和C星(FY-3C)的微波湿度计(MWHS及MWHS-2)观测资料在四川暴雨数值预报中的影响,本文基于Weather Research and Forecasting Model(WRF)及其三维变分同化系统Weather Research Forecast Variatinal Data Assimilation System(WRFDA),实现了对MWHS/FY-3B和MWHS-2/FY-3C观测资料的直接同化。针对2018年7月的一次四川盆地区域性暴雨过程的同化试验结果表明:同化风云三号系列卫星的微波湿度计观测资料对试验开始时刻均有改善,对相对湿度和矢量风场等物理量场有一定的正向调整作用,尤其是同化MWHS-2/FY-3C资料对风场的调整较为明显。同化试验对龙门山北部降水有较明显的改善作用,改善了降水的分布与落区,其中同化MWHS/FY-3B对盆地中部到东北部的降水量级的预报更接近实况,雨区更为连续。同化试验证明了同化风云三号系列卫星的微波湿度计观测资料对于四川盆地暴雨数值预报有一定的业务应用价值。 相似文献
12.
Present work elucidates the impact of 3DVAR data assimilation technique for the simulation of one of the heavy rainfall events reported over Kotdwara region in the North-West Himalayan (NWH) region on 4th August 2017. We have examined the impact of conventional and satellite-based radiance datasets on the simulated results with and without assimilating the observations into the Weather Research and Forecasting (WRF) model. Three experiments have been designed with 3 nested domains of variable resolutions, one without assimilation (referred as control experiment) and other two experiments after assimilating conventional and satellite radiances observations (refer as DA-OBS and DA-SAT respectively). In the present study, assimilation of surface, upper air and the satellite-based radiance observations has been carried out for the outermost domain with horizontal resolution of 9 km. Statistical analysis suggests that the correlation coefficient is high (0.55) and root mean square error (RMSE) is low (17.12) for DA-SAT experiment as compared to other two experiments. Substantial improvement in the location, pattern and intensity of extreme rainfall event is noted after assimilation of both conventional and satellite observations with respect to the observed rainfall data. However, it is noted that the assimilation of satellite radiances has greater impact in simulating better intensity of the heavy rainfall event as compared to the assimilation of conventional observations. Plausible reason behind this could be the non-availability of the conventional observations close to the extreme rainfall event affected region. 相似文献
13.
基于WRF中尺度模式,采用集合卡尔曼滤波方法同化中国岸基多普勒天气雷达径向速度资料,对2015年登陆台风彩虹（1522）进行数值试验。从台风强度、路径、结构等方面验证了同化效果,并对不同区域雷达观测资料的同化敏感性进行讨论。试验结果表明:在同化窗内同化分析场台风位置误差相比未同化平均减小15 km,最多时刻减小38 km,同化资料时次越多,确定性预报路径误差越小。同化雷达资料后较好地反映出台风彩虹（1522）近海加强过程,台风中心最低气压同化分析和预报误差相比未同化最大减小超过25 hPa,台风眼的尺度、眼墙处对流非对称结构相比未同化与观测更加接近。试验还表明:台风内核100 km范围内的雷达观测对同化效果影响最大,仅同化这部分资料（约占总量的20%）各方面效果与同化全部资料相近,而仅同化100 km以外资料效果明显不及同化所有资料。仅同化台风内核雷达观测资料可以在不影响同化效果的前提下,使集合同化计算机时减小为原来的1/3,该策略可为台风实际业务预报提供一定参考。 相似文献
14.
In order to understand the impact of initial conditions upon prediction accuracy of short-term
forecast and nowcast of precipitation in South China, four experiments i.e. a control, an assimilation of
conventional sounding and surface data, testing with nudging rainwater data and the assimilation of
radar-derived radial wind, are respectively conducted to simulate a case of warm-sector heavy rainfall that
occurred over South China, by using the GRAPES_MESO model. The results show that (1) assimilating
conventional surface and sounding observations helps improve the 24-h rainfall forecast in both the area
and order of magnitude; (2) nudging rainwater contributes to a significant improvement of nowcast, and (3)
the assimilation of radar-derived radial winds distinctly improves the 24-h rainfall forecast in both the area
and order of magnitude. These results serve as significant technical reference for the study on short-term
forecast and nowcast of precipitation over South China in the future. 相似文献
15.
基于WRF（Weather Research and Forecasting）模式及其3DVAR（3-Dimentional Variational）资料同化系统,采用36 km、12 km 、4 km三层嵌套网格进行逐3 h资料同化和快速更新循环预报,对2011年5月8日鲁中一次局地大暴雨过程进行了资料同化敏感性试验。试验结果表明,地面观测资料同化和快速更新循环对本次降水的预报起到了关键性作用。在快速更新循环预报时不同化地面观测资料,或同化全部观测资料进行冷启动预报,模式均不能预报出山东的降水。同化地面观测资料后,显著改进了模式降水落区预报。地面观测资料同化可以影响到700 hPa高度以上温压湿风要素的变化,从而改变了大气初始场的温湿结构,导致模式预报的700 hPa附近高空大气湿度和热力不稳定增强,700 hPa以下低层风场更强,850 hPa鲁中以南风速较无观测资料同化的偏强2～4 m·s-1,低层风场的动力作用触发高空的不稳定大气,降水出现在山东。 相似文献
16.
Recent advances in Global Positioning System （GPS） remote sensing technology allow for a direct estimation of the precipitable water vapor （PWV） from delayed signals transmitted by GPS satellites, which can be assimilated into numerical models with four-dimensional variational （4DVAR） data assimilation. A mesoscale model and its 4DVAR system are used to access the impacts of assimilating GPS-PWV and hourly rainfall observations on the short-range prediction of a heavy rainfall event on 20 June 2002. The heavy precipitation was induced by a sequence of meso-β-scale convective systems （MCS） along the mei-yu front in China. The experiments with GPS-PWV assimilation cluster and also eliminated the erroneous rainfall successfully simulated the evolution of the observed MCS systems found in the experiment without 4DVAR assimilation. Experiments with hourly rainfall assimilation performed similarly both on the prediction of MCS initiation and the elimination of erroneous systems, however the MCS dissipated much sooner than it did in observations. It is found that the assimilation-induced moisture perturbation and mesoscale low-level jet are helpful for the MCS generation and development. It is also discovered that spurious gravity waves may post serious limitations for the current 4DVAR algorithm, which would degrade the assimilation efficiency, especially for rainfall data. Sensitivity experiments with different observations, assimilation windows and observation weightings suggest that assimilating GPS-PWV can be quite effective, even with the assimilation window as short as 1 h. On the other hand, assimilating rainfall observations requires extreme cautions on the selection of observation weightings and the control of spurious gravity waves. 相似文献
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Recent advances in Global Positioning System (GPS) remote sensing technology allow for a direct estimation of the precipitable water vapor (PWV) from delayed signals transmitted by GPS satellites, which can be assimilated into numerical models with four-dimensional variational (4DVAR) data assimilation. A mesoscale model and its 4DVAR system are used to access the impacts of assimilating GPS-PWV and hourly rainfall observations on the short-range prediction of a heavy rainfall event on 20 June 2002. The heavy precipitation was induced by a sequence of meso-β-scale convective systems (MCS) along the mei-yu front in China.The experiments with GPS-PWV assimilation successfully simulated the evolution of the observed MCS cluster and also eliminated the erroneous rainfall systems found in the experiment without 4DVAR assimilation. Experiments with hourly rainfall assimilation performed similarly both on the prediction of MCS initiation and the elimination of erroneous systems, however the MCS dissipated much sooner than it did in observations. It is found that the assimilation-induced moisture perturbation and mesoscale low-level jet are helpful for the MCS generation and development. It is also discovered that spurious gravity waves may post serious limitations for the current 4DVAR algorithm, which would degrade the assimilation efficiency, especially for rainfall data. Sensitivity experiments with different observations, assimilation windows and observation weightings suggest that assimilating GPS-PWV can be quite effective, even with the assimilation window as short as 1 h. On the other hand, assimilating rainfall observations requires extreme cautions on the selection of observation weightings and the control of spurious gravity waves. 相似文献
18.
Constructing β-mesoscale weather systems in initial fields remains a
challenging problem in a mesoscale numerical weather prediction (NWP) model.
Without vertical velocity matching the β-mesoscale weather system,
convection activities would be suppressed by downdraft and cooling caused by
precipitating hydrometeors. In this study, a method, basing on the
three-dimensional variational (3DVAR) assimilation technique, was developed
to obtain reasonable structures of β-mesoscale weather systems by
assimilating radar data in a next-generation NWP system named GRAPES (the
Global and Regional Assimilation and Prediction System) of China.
Single-point testing indicated that assimilating radial wind significantly
improved the horizontal wind but had little effect on the vertical velocity,
while assimilating the retrieved vertical velocity (taking Richardson's
equation as the observational operator) can greatly improve the vertical
motion. Experiments on a typhoon show that assimilation of the radial wind
data can greatly improve the prediction of the typhoon track, and can
ameliorate precipitation to some extent. Assimilating the retrieved vertical
velocity and rainwater mixing ratio, and adjusting water vapor and cloud
water mixing ratio in the initial fields simultaneously, can significantly
improve the tropical cyclone rainfall forecast but has little effect on
typhoon path. Joint assimilating these three kinds of radar data gets the
best results. Taking into account the scale of different weather systems and
representation of observational data, data quality control, error setting of
background field and observation data are still requiring further in-depth
study. 相似文献
19.
华南暖区降水数值预报的初值同化试验 总被引：10，自引：3，他引：7
为了了解初值场对华南短时临近降水预报的影响,文中利用GRAPES区域中尺度模式,针对华南一次暖区暴雨过程分别进行控制试验、同化地面探空资料、nudging雨水资料和同化雷达径向风等四个模拟试验。分析结果表明：(1) 同化地面探空资料有助于改善24小时的降水落区及其量级;(2) nudging雨水资料对临近降水预报有积极影响;(3) 同化雷达径向风能使24小时的降水落区、量级得到明显的提升。这些结论为下一步的华南地区短时临近降水预报研究提供了重要的技术参考。 相似文献