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数值模式误差对降水四维变分资料同化及预报的影响 总被引：3，自引：1，他引：2
利用一个无量纲的水汽发展方程,针对同化时间窗口内出现和不出现降水两种情况,分析了不同模式误差和初始误差对降水四维变分资料同化预报效果的影响。结果表明,应用四维变分资料同化方法进行降水预报前,应该充分考虑数值模式中的误差,才能得到比较满意的同化及预报结果。假定同化窗口内获得的比湿观测场是准确的,当不存在模式误差时,四维变分资料同化方法可以有效地消除初始场误差,找到比湿真实初始场;而存在模式误差时,四维变分资料同化后的模式初始场会偏离真实的比湿初始场,并且模式误差越大,偏离程度越严重。在一些模式误差情况下,由于模式误差在同化窗口及延伸预报时段的作用不同,进行四维变分资料同化处理后,尽管累积降水量的预报结果在同化时间窗口内优于同化前的预报,而在最终预报时刻反而差于同化前。 相似文献
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四维资料同化的试验研究 总被引：1，自引：0，他引：1
四维资料同化是近年来气象科学上的一个新课题,为了探讨一些基本问题,本文用正压原始方程模式进行了高度观测资料的更新和同化的初步试验研究。 试验结果表明,将测站的实测资料内插到网格点上,再用这种资料作更新或四维资料同化可以减小观测误差的影响,避免所谓排斥现象;四维资料同化方案中需要有气压场和风场间的调整。本文提出了一种简便的四维资料同化方案,用这种方案对观测资料进行同化,得到某一时刻的分析场,再用这种分析场作初值与直接用该时刻的观测场作初值分别作数值预报,其预报结果是前者比后者明显地好,进一步说明了四维同化工作有其重要意义,不但使用非定时的气象观测资料需要四维资料同化,而且在四维同化基础上可以改进数值预报。 相似文献
3.
对中尺度遥感资料进行四维同化的共轭方法及其数值研究 总被引：10，自引：4，他引：10
本文探讨了数值天气预报过程中对非定时观测的常规遥感气象资料进行四维同化，形成预报初始场的新途径，把数值预报初始场的形成提为数学上的一类反问题，运用数值模式及其共轭方程对象气资料进行变分同化的共轭方法，使众多观测资料的四维同化与时变的动力模型在初始场的形成过程中统一考察，克服了以往一些方法的局限性，从理论和数值角度证明该方法的可行性，表明该方法有可能作为发展一个新的初值方案的雏形，有潜在的应用价值。 相似文献
4.
伴随模式同化系统在修正模式误差中的应用研究 总被引：1，自引：1，他引：1
资料误差和模式误差都是制约数值预报结果准确性提高的关键因素,传统四维资料同化都是假设模式完全正确仅对初始资料进行修正,忽略了模式误差本身造成的预报误差。伴随模式同化系统不仅具有修正资料误差的能力,也可应用于修正模式误差方面的研究。本文将卫星中心导风系统提供的GMS5卫星风场与非常规温度资料用于MM5伴随同化系统修正模式地形误差进行试验性研究表明,该方法能够反演出一个既与初始气象要素场相匹配,又与模式更协调的地形场,得到比一般包络地形更好的效果,改善模式对强降水中心及降水区域的预报;数值试验结果还揭示模式误差对模式预报造成一定的影响,用伴随方法对观测资料进行修正的同时也对模式误差进行修正的方法是可行的。 相似文献
5.
区域四维变分资料同化的数值试验 总被引：14，自引：0，他引：14
针对中尺度数值预报模式预报误差的主要来源,尝试利用四维变分资料同化的方法来改善预报效果。在已建立的中尺度模式（ＭＭ４）四维变分资料同化系统基础上,进行了若干数值试验,通过比较同化前后的预报来检验同化的效果。这些试验中初始场、模式误差和侧边界条件被分别或同时作为控制变量来进行调整,主要探讨了模式误差和侧边界条件对同化及预报的影响,以及同时结合两者或三者的途径和方法。对两组个例分别进行的试验结果表明,区域中尺度模式预报误差除了来源于初始误差外,模式误差、侧边界条件也有不可忽视的作用。同化时应同时考虑初始场、模式误差和侧边界条件这三方面的共同作用,仅修正其中某一个或某两个会把由于其它方面造成的预报误差转嫁到它们之上,从而出现尽管目标函数下降很快而预报结果并没有相应改善的现象。 相似文献
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集合卡尔曼滤波同化探空资料的数值试验 总被引：4，自引：1，他引：3
应用集合卡尔曼滤波（Ensemble Kalman Filter;EnKF）方法,同化了2005年7月一次暴雨过程的探空观测资料,并用非静力中尺度模式MM5进行数值模拟试验。结果表明：在理想模式的假设下,即假设真实模拟和所产生的集合用的是同一个模式并有相同的初始误差,EnKF方法同化的分析结果较好。如果不运用EnKF方法同化探空观测资料,则集合预报结果和不加扰动的单个数值预报结果都没有EnKF方法同化过的好。 相似文献
7.
变分四维同化方法若干问题的数值试验 总被引：9，自引：5，他引：4
资料误差和模式误差都可能影响变分四维同化的结果,针对这一问题利用浅水方程模式进行了变分四维同化的数值模拟试验。试验分三种情况进行：（１）仅修正初始场,（２）仅修正模式;（３）二者同时修正。试验结果表明,当模式有误差时,传统的变分四维同化方法（仅修正初始场）可能将模式的误差混淆到初始场中去,尽管在同化期间可得到较好的拟合,但却不一定能保证同化后有好的预报。如果不修正初始场而修正模式,当模式误差不大时 相似文献
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地面观测资料在快速更新同化系统中的敏感性试验 总被引：2，自引：2，他引：0
通过对2011年7月31日发生在上海的局地强对流过程,利用快速更新同化系统(SMS-WARR),设计了四个试验,对地面观测资料(常规地面观测资料、加密自动气象站资料)进行敏感性数值试验。结果表明:不同地面观测资料同化对模式初始场的调整作用不同,地面观测资料的疏密影响模式初始场预报,加密自动站气象资料同化对初始温度场、风场的影响最明显;所有试验中,同化所有观测资料的模式能较好地模拟出此次强降水过程,且模拟的地面温度场、风场以及辐合线的演变与实况基本一致;通过分析、比较各试验初始场和预报结果的影响发现,同化所有地面观测资料能改善模式的初值,且观测资料通过循环同化的方式融合进模式,提高了模式对强对流中尺度结构特征的刻画,改善了对局地强对流天气系统的预报效果。 相似文献
10.
云迹风资料的三维变分同化及对台风预报的影响试验 总被引：17，自引：13，他引：17
主要研究云迹风资料对三维变分同化分析场及台风预报的影响。首先分析了不同通道和层次的静止气象卫星云迹风产品的误差特征；然后，把云迹风资料放到GRAPES三维变分同化系统中进行同化，通过将不同观测类型资料的同化结果进行对比，探讨了红外通道和水汽通道云迹风资料对数值预报分析场的影响；最后，把同化后的分析场作为初始场，用WRF模式对2002年“森拉克”台风做24小时预报实验。结果表明，不同通道和层次的云迹风资料具有不同的误差特征；云迹风资料可以提高分析场和预报场中风压场的质量；而且在台风预报试验中可以更准确地预报台风的路径和降水。 相似文献
11.
不同模式误差方案在集合Kalman滤波土壤湿度同化中的比较试验 总被引：2，自引：2，他引：0
本文主要目的是探讨不同模式误差方案在土壤湿度同化中的性能。基于集合Kalman滤波同化方法和AVIM (Atmosphere-Vegetation Interaction Model) 陆面模式, 利用理想试验对膨胀因子方案 (Covariance Inflation, 简称CI)、 直接随机扰动方案 (Direct Random Disturbance, 简称DRD)、 误差源扰动方案 (Source Random Disturbance, 简称SRD) 等3种模式误差方案的同化效果进行了比较, 讨论了各方案在不同观测误差、 观测层数、 观测间隔情况下的同化性能。试验结果表明在观测误差估计完全准确的情况下, 3种方案都能获得较好的同化效果, 并且SRD方案相对于真值的均方根误差最小。当观测误差估计不准确时, SRD方案的同化效果仍能基本得以保持, 而CI和DRD方案则对观测误差估计更为敏感, 同化效果下降明显。当同化多层观测时, CI和DRD方案由于难以保持不同层观测之间的匹配关系, 同化结果反而变差, 而SRD方案能有效协调同化多层观测, 增加观测层后同化结果有了进一步的改善。当观测时间间隔较大时, CI和DRD方案的同化效果显著下降; 而SRD方案由于包含了一定的误差订正功能, 在观测稀疏时仍能保持较好的同化效果。 相似文献
12.
为了推进FY-4A卫星资料在数值模式中的实际应用,本研究选择云导风产品作为研究对象,首先统计了FY-4A高层水汽通道和红外通道云导风的观测误差,进一步基于WRFDA(Weather Research and Forecasting model Data Assimilation system)系统,利用默认观测误差和新观测误差进行了为期一个月的循环同化及预报试验,并分析了试验期间的台风预报效果。结果表明:相较于默认观测误差,FY-4A云导风产品的新观测误差垂直结构特征更加明显;采用本研究统计的FY-4A云导风观测误差,能够在默认观测误差的基础上改善风场的分析和预报效果;试验期间的两个台风个例分析表明,新观测误差也能够减小台风路径的预报误差。 相似文献
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消除系统性观测误差的时空梯度信息同化方法研究 总被引：1，自引：1，他引：0
随着气象观测手段的进步,各种气象观测资料在数值预报模式中的应用不断发展.然而由于观测资料存在观测误差,尤其一些非常规资料存在系统性偏差,且难以对此类误差进行充分订正,使得观测资料在数值预报模式同化应用过程中的作用没有被充分发挥.文中提出一种消去此类误差的时间及空间梯度信息变分同化方法,其特点在于不需要知道系统性偏差的具体估计,而是用一个梯度信息算子对原变量进行变换从而隐性回避此类误差.通过浅水波模式四维变分同化理想试验结果表明,此同化方法完全消除平整性系统性偏差对同化结果的影响,本身数值较小的模式变量更能够获得好的同化效果,大数值变量则可通过估算来确定适用范围.由于最优解不唯一性质的存在,同化效果更多的吸收观测场的整体时空梯度分布趋势而非观测量值本身,这对具有较低可信度的观测资料是适用的. 相似文献
14.
本文证明由于观测随机误差的作用,采用观测资料计算的结构函数和相关函数,与要素真值的这两个函数之间存在一定的差异。通过对这种差异的理论推算并利用曲线外推法,可以估算出任何气象要素的观测随机误差和标准化观测随机误差的均方值。 相似文献
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The potential for using the ensemble square root filter data assimilation technique to estimate soil moisture profiles, surface heat fluxes, and the state of the planetary boundary layer （PBL） is explored. An observing system simulation experiment is designed to mimic the assimilation of near-surface soil moisture observations （θo ） and in-situ measurements of 2-m temperature （To ）, 2-m specific humidity （Qo ）, and 10-m horizontal winds [Vo =（Uo , Vo ）]. The background forecasts are generated by a one-dimensional coupled land surface-boundary layer model （CLS-BLM） with soil, surface-layer and PBL parameterization schemes similar to those used in the Weather Research and Forecasting （WRF） model. Soil moisture, surface heat fluxes, and the state of the PBL evolve on different characteristic timescales, so the minimum assimilation time intervals required for skillful estimates of each target component are different. Correct estimates of the soil moisture profile are obtained effectively when a 6-h update time interval is used, while skillful estimates of surface fluxes and the PBL state require more frequent updates. The CLS-BLM requires a shorter assimilation time interval to correctly estimate the soil moisture profile than previously indicated by experiments using an off-line land surface model （LSM）. Results from assimilating different subsets of observations show that θo makes a larger contribution to soil moisture estimates, while To , θo , and Vo are more important for estimates of surface heat fluxes and the PBL state. It is therefore necessary to combine these variables to accurately estimate the states of both the land surface and the PBL. Experimentation with different prescribed observational errors shows that the assimilation system is more sensitive to increases in observational errors than to reductions in observational errors. 相似文献
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高分辨率中尺度模式集合卡尔曼滤波实际应用的困难是集合预报会耗费大量的时间。而双分辨率集合卡尔曼滤波是由一组低分辨率样本提供同化所需的背景误差协方差矩阵,这种方法可以减少集合预报的时间。为了检验其有效性,文中利用模拟资料,与标准高分辨率集合卡尔曼滤波方法比较。结果表明：在第一个同化时次,两者对500 hPa水平风场和扰动位温场的分析增量场均与真实增量场的高低值中心位置一致,且结构与真实增量场接近,前者（高分辨率集合卡尔曼滤波）的增量值比后者（双分辨率集合卡尔曼滤波）的增量值更接近真实情况;在连续的预报-同化循环试验中,随着同化次数的增加,两种方法分析变量的均方根误差总体上都是下降的,均表现了很好的同化能力,但后者与前者相比仍存在一定的差距;在相同的运行环境下,后者的运行时间仅是前者的1/6。 相似文献
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This paper discusses an important issue related to filter divergence in the dimension-reduced projection,four-dimensional variational data assimilation(DRP-4-DVar) approach.Idealized experiments with the Lorenz-96 model over a period of 200 days showed that the amplitudes of the root mean square errors(RMSEs) reached the same levels as those of the state variables after approximately 100 days because of the accumulation of sampling errors following the cycle of assimilation.Strategies to reduce sampling errors are critical to ensure the quality of ensemble-based assimilation.Numerical experiments showed that localization and reducing observational errors can alleviate,but cannot completely overcome,the filter divergence in the DRP-4-DVar approach,while the method of perturbing observations and the inflation technique can efficiently eliminate the filter divergence problem. 相似文献
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卫星资料凭着卫星遥感的全球性、连续性和高频次观测等优势,成为一种重要的非常规资料源,但卫星观测仍然存在各种各样的观测误差,其中包含由于观测偶然性所造成的统计学上的随机误差及仪器本身和辐射传输模式等造成的系统性偏差,这些误差在很大程度上影响了卫星资料的质量。文中提出了一种能有效订正卫星观测资料系统性偏差的梯度信息同化算法,该方法用一个梯度算子进行模式变量与观测变量的梯度变换,从而达到订正系统性偏差的目的。本文利用WRF（Weather Research Forecast）模式及其同化模式WRFDA（WRF Data Assimilation system）,以及AIRS（Atmospheric Infrared Sounder）资料,对台风“圆规”进行了实际的数值模拟和同化试验,数值结果表明,梯度信息同化方法能明显改善台风路径的模拟,在处理可信度较低的资料时仍然适用。另外,通过同化诊断分析,发现卫星资料的系统性偏差对于台风数值模拟有较大影响,而文中提出的梯度信息同化方法能较好的解决此类问题。 相似文献
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The impact of inhomogenous background errors on a global wave data assimilation system 总被引：1，自引：0，他引：1
One of the main limitations in current wave data assimilation systems is the lack of an accurate representation of the structure of the background errors. In this work, models for the observational error variance, background error variance and background error correlations are developed based on the results of previous studies. These are tested in a global wave data assimilation system and the resulting wave forecasts are verified against independent observations from buoys. Forecasts of significant wave height show substantial improvement over the Australian Bureau of Meteorology's current operational wave forecasting system. However, forecasts of peak period are not similarly improved. The regional impacts of the new assimilation scheme are found to vary on a seasonal basis. Overall, it is shown that the inclusion of a latitudinally dependent background error, and improved specification of the background and observational error variances can reduce the root-mean-square error of 24-hour forecast Significant Wave Height by almost 10%. 相似文献