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1.
雷达反射率资料的三维变分同化研究 总被引：6，自引：3，他引：3
应用天气研究和预报模式(WRF)三维变分系统中一种新的雷达反射率资料间接同化方法来进行反射率资料的三维变分同化研究,评估雷达反射率资料对夏季短时定量降水预报的作用.该方法不直接同化雷达反射率资料,而是同化由反射率资料反演出的雨水和估计的水汽.以2009年夏季北京地区发生的4次强降水过程为例,考察了北京市气象局业务运行的快速更新循环同化预报系统对京津冀地区雷达网的雷达反射率资料的同化性能以及雷达反射率资料和径向风资料同时同化的效果.数值试验结果表明:(1)同化反演雨水或水汽都能改善降水预报,但同化反演水汽对降水预报效果的改善起了更重要的作用;(2)同化反射率资料能极大地提高短时降水预报的效果,其稳定的正面效果可以延伸到6h的预报时效,而同化径向风资料不能得到稳定的正效果;(3)同化雷达资料时,应用快速更新循环同化预报系统是提高短时定量降水预报的一个有效途径. 相似文献
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多普勒雷达资料在冷涡强对流天气中的同化应用试验 总被引：3，自引：0，他引：3
应用WRF模式的三维变分同化系统(WRF-3DVAR),对沈阳多普勒天气雷达资料在东北冷涡暴雨个例中的同化应用进行了试验.研制了多普勒雷达资料质量控制系统,实现了对径向风和反射率因子的直接同化,不但可以反演中尺度三维气象要素场,而且可以为模式提供初始场.以天气尺度资料为背景场同化多普勒雷达资料,WRF-3DVAR可以较好地反演冷涡中尺度对流系统的三维结构,反演的地面强对流辐散气流及在对流层中层涡旋都符合中尺度系统概念模型,通过与实际地面探测资料进行了对比,风场环流基本接近,同化了雷达资料的气象要素场可为预报业务提供较好的包含中小尺度系统的实时三维分析场.通过冷涡个例同化试验,应用WRF-3DVAR同化雷达资料后,中尺度模式对对流降水的预报总体有正的影响,对强对流中的一些中小尺度雨团的预报也略有改善. 相似文献
3.
同化多普勒雷达风资料的两种方法比较 总被引：11，自引：5，他引：11
以美国新近研发的天气研究预报模式(WRF)配置的三维变分同化系统WRF 3D-Var为平台,比较了两种不同的同化多普勒雷达径向风资料的方法。一种是WRF 3D-Var系统现有的径向风资料直接同化方法;另一种是首先用两步变分法由多普勒资料反演出水平风,再同化反演风场。针对2003年7月4~5日的一次淮河暴雨过程进行的同化试验结果表明,同化了雷达风资料后得到的水平风场包含了更多的中尺度特征;从降水预报评分和预报的雷达回波来看,两种方法都能够明显改进降水预报,这种正作用能维持6 h左右;相对而言,同化反演的水平风场的效果略优于直接同化雷达径向风的效果。 相似文献
4.
三维变分和物理初始化方法相结合同化多普勒雷达资料的试验研究 总被引：8，自引：1，他引：7
以美国新近研发的天气研究预报模式(WRF)配置的三维变分(3D-Var)同化系统WRF 3D-Var为平台,结合物理初始化方法(Physical Initialization,简称PI)来同化多普勒雷达径向风和回波强度观测资料.其基本做法是首先用物理初始化方法由雷达回波资料估计出比湿、云水混合比和垂直速度,然后用估计的比湿和云水混合比对模式的相应变量进行调整,最后再将估计出的垂直速度作为一种新的观测类型添加到现有的WRF 3D-Var目标函数中,同时以WRF 3D-Var提供的方法直接同化径向风.针对2002年6月19日的一次强对流性降水过程和2003年7月5日的一次梅雨锋暴雨过程进行了一组同化多普勒雷达径向风和回波资料的试验研究.同化结果表明:分析变量的增量场和观测的雷达回波有很好的对应关系.在雷达回波区,有正的比湿增量、云水含量增量和垂直速度增量,并且水平风增量在此辐合;在没有雷达回波的地方有负的垂直速度增量.预报结果表明,调整云水含量对降水预报改善不明显,调整比湿对降水预报改进明显,直接用物理初始化估计出的垂直速度替代模式的初始垂直速度,对降水预报改进不明显,但以新的方案同化雷达资料能有效地缩短模式的起转时间(spin-up time),明显改进短时降水预报. 相似文献
5.
基于GSI的华南地区对流尺度快速循环同化预报试验 总被引：1，自引：1，他引：0
针对对流尺度快速循环同化系统多次循环同化带来的预报效果改进和资料应用问题,利用GSI同化技术和WRFARW区域模式,设计了华南地区对流尺度快速循环同化方案,对2016年4月17一18日华南地区的飑线天气强降水过程进行模拟试验,分析不同循环同化方案和雷达径向风资料同化对雷达回波、相对湿度、降水量级等的预报效果,以期提高华南地区飑线强降水过程预报技巧。检验结果表明:尽管只同化常规资料对预报效果的改进有局限性,但是多次循环同化对于模式预报的降水有一定改善作用;同时同化雷达径向风资料与常规资料对湿度和降水等模拟技巧均有所提高,大雨以上量级的ETS评分改进尤为明显;尽管模式模拟降水峰值小于真实观测值,但同化雷达径向风资料有效改善了飑线最强时段内的垂直上升速度,使得强降水发生时间和强度更接近真实观测。 相似文献
6.
为了研究“二阶差分法”反演的晴空区风矢同化在台风分析和预报中的作用,以1509号台风“灿鸿”和1211号台风“海葵”为例,首先利用WRF-3DVAR系统对晴空风矢进行同化,探讨了晴空风矢的引入对模式初始场的影响。然后利用WRF模式对两个个例分别进行48 h的预报试验。通过对比控制试验和同化试验,结果表明,同化晴空风矢资料能够对初始风场和位势高度场进行合理的调整,在台风周围引导气流的作用下,台风路径与实况更靠近,从而提高了台风路径的预报效果。除此之外,同化晴空风矢对台风强度以及风场预报也有一定的改善作用,还可更准确地预报出降水的落区及雨强,提高降水预报质量。因此,晴空风矢的引入,有利于改善模式的初始场,从而提高WRF模式对台风的预报能力。 相似文献
7.
为了将雷达风场资料更好地应用到数值预报模式中, 使用VAD方法反演多普勒雷达风廓线并处理成标准的探空资料进行变分同化试验。结果表明: VAD方法反演的风廓线与探空实况对应较好, 验证了用VAD技术反演风廓线的可行性。用GRAPES-Meso模式的三维变分同化系统对雷达风廓线资料进行同化后, 风场的初始场明显改善, 降水强度和落区预报也有不同程度的改善。其中, 对6 h降水预报的改善明显优于对24 h的预报改善。另外, 在短时强降水预报中, 雷达风场资料的同化频率和同化窗口的不同, 对降水预报的改善情况也有所差异。在个例研究中, 同化间隔为1 h的方案6 h降水预报要优于同化间隔为3 h和6 h的方案, 同化窗口为3 h的试验方案6 h降水预报要好于同化窗口为6 h的试验方案。 相似文献
8.
利用3维变分方法同化多普勒天气雷达资料的试验研究 总被引：15，自引：13，他引：2
以美国新近研发的天气研究预报模式(WRF)配置的3维变分同化系统WRF 3D-Var为平台,针对2003年7月4-5日的一次暴雨过程进行了一组同化多普勒天气雷达径向风和回波强度资料的试验研究.其中同化径向风资料的方法是先用两步变分法由多普勒资料反演出水平风,再同化反演风场;同化雷达回波强度资料的方法是通过雷达回波强度与雨水混合比的经验关系以暖雨过程为约束的同化方法.试验结果表明同化雷达资料后对降水预报有显著的正作用.其中单独同化雷达回波强度资料的正作用在前3～6 h效果非常显著;单独同化反演的水平风场对降水预报的正作用能持续12 h;二者同时同化对提前9 h的降水预报改进更加明显. 相似文献
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利用新一代中尺度预报模式WRFV3.6及其三维变分同化系统(WRF-3DVAR),对2012年7月21日北京地区的一次暴雨过程进行多普勒天气雷达径向风和反射率的同化试验研究,检验和探讨高时空分辨率多普勒天气雷达资料在改进模式初始场及提高对暴雨过程预报的准确率等方面的应用效果及意义。结果发现雷达资料同化能在初始场中加入反映产生降水的低层风场辐合的动力和锋前暖区充足的水汽条件的物理信息,可以在模式积分开始后改善初始场中水汽和风的分布,较快地模拟出局地对流系统的发生、发展,改善由于中尺度观测资料不足而造成的模式初始场里中尺度信息缺乏的问题。径向速度的同化增加了中尺度信息,对初始流场的调整较为显著,侧重于改进风场。而雷达反射率资料的同化对初始温、湿度场和强回波位置的调整更明显,侧重于改进湿度场。累计降水的预报结果显示,同化径向风资料对雨带的位置、范围有较好的改进,同化雷达反射率资料对暴雨强度的预报有明显的改善。通过降水ETS评分发现,同化常规观测试验相对于控制实验,对于5、15 mm和25 mm降水评分能增加0.1左右,径向风同化试验能增加0.2左右,反射率同化试验能增加0.3左右,而径向风加反射率试验增加的评分介于0.2～0.3。雷达资料对于提高定量降水预报的精确度有着重要作用。 相似文献
10.
雷达资料的3DVAR和EnSRF直接同化方法对一次暴雨预报的影响分析 总被引：7，自引：5，他引：2
利用合肥站雷达资料和NCEP再分析资料,采用WRF模式、WRF-3DVAR和WRF-En SRF同化系统设计了直接同化雷达径向风和反射率的试验,对2003年7月4—5日发生在江淮流域的一次梅雨锋暴雨过程进行数值模拟分析。结果表明:(1)同化雷达径向风资料可以增加暴雨区低层的扰动,增强对流运动,同时可以减少模拟的过量降水;(2)3DVAR同化方法对水平风场调整明显,同化反射率改进了模式中的微物理量和动力场,同时同化径向风和反射率可以更好地调整风场,改善模拟雷达回波带的强度和位置;(3)En SRF同化方法可以将更多小尺度的风场信息同化进入模式,单独同化反射率可以较准确预报出降水中心,同时同化径向风和反射率可以改进模拟雷达回波带的位置;(4)使用3DVAR和En SRF同化雷达径向风和反射率可以提高降水预报,改善雨带的范围,对降水中心位置和强度的预报也有改进。 相似文献
11.
雷达资料同化在局地强对流预报中的应用 总被引：4，自引：1，他引：3
采用ARPS模式的资料分析系统ADAS同化多普勒雷达径向速度和反射率因子资料,分析两者对初始场的改进作用,并应用于WRF中尺度模式中对2012年8月21日江西省一次局地强对流过程进行了模拟试验。分析结果表明:（1）ADAS同化系统能够利用雷达径向速度和反射率因子资料有效增加初始场中的中小尺度风场信息和云、水物质含量,并通过湿绝热或非绝热初始化对温度场、湿度场和风场进行调整,使初始场在动力和热力上达到平衡。（2）同化径向速度后对改善模式初始场的动力场有重要贡献,而对大气水凝物和降水的预报影响较小;同化反射率因子的主要作用是调整初始场中的水凝物场和热力场,有效缩短了模式的“ spin-up”时间,明显改进了定量降水预报;同时同化雷达径向速度和反射率因子后,初始场中快速调整出了中小尺度风场水平辐合、垂直运动以及合理的温、湿分布,对3小时内雨带形状、降水落区及定量降水的预报与实况更接近。（3）模拟试验表明,同时同化径向速度和反射率因子能成功模拟出本次对流单体风暴的中β尺度三维空间分布结构及其演变过程,中低层切变线的辐合抬升强迫作用是对流单体风暴组织、发展和维持的主要动力机制之一,对流凝结潜热加热在对流单体风暴的发生发展中发挥了重要作用。因此,雷达资料同化对提高临近数值天气预报的准确率以及对强对流天气系统的模拟能力具有重要意义。 相似文献
12.
The present study designs experiments on the direct assimilation of
radial velocity and reflectivity data collected by an S-band Doppler weather
radar (CINRAD WSR-98D) at the Hefei Station and the reanalysis data produced by
the United States National Centers for Environmental Prediction using the Weather
Research and Forecasting (WRF) model, the WRF model with a three-dimensional
variational (3DVAR) data assimilation system and the WRF model with an ensemble
square root filter (EnSRF) data assimilation system. In addition, the present
study analyzes a Meiyu front heavy rainfall process that occurred in the Yangtze
-Huaihe River Basin from July 4 to July 5, 2003, through numerical simulation.
The results show the following. (1) The assimilation of the radar radial velocity
data can increase the perturbations in the low-altitude atmosphere over the heavy
rainfall region, enhance the convective activities and reduce excessive simulated
precipitation. (2) The 3DVAR assimilation method significantly adjusts the
horizontal wind field. The assimilation of the reflectivity data improves the
microphysical quantities and dynamic fields in the model. In addition, the
assimilation of the radial velocity and reflectivity data can better adjust the
wind fields and improve the intensity and location of the simulated radar echo
bands. (3) The EnSRF assimilation method can assimilate more small-scale wind
field information into the model. The assimilation of the reflectivity data alone
can relatively accurately forecast the rainfall centers. In addition, the
assimilation of the radial velocity and reflectivity data can improve the
location of the simulated radar echo bands. (4) The use of the 3DVAR and EnSRF
assimilation methods to assimilate the radar radial velocity and reflectivity
data can improve the forecast of precipitation, rain-band areal coverage and the
center location and intensity of precipitation. 相似文献
13.
利用自动气象站逐小时地面观测资料,采用客观检验方法对北京市气象局快速更新循环预报 (BJ-RUC) 系统在2008—2010年5—9月的预报结果进行检验,初步评估了BJ-RUC系统对地面气象要素的业务预报性能。结果表明:BJ-RUC系统对地面气象要素预报与实况的变化趋势有很好的一致性。其中,2 m温度预报整体偏高,误差范围为-1.5~1.5℃,早上和傍晚偏大,正午偏小;2 m相对湿度的预报整体偏低,误差为-25%~0,白天偏大,夜间偏小;10 m风速预报明显偏大,午后尤为显著,误差为0.6~1.2 m·s-1;6 h累积降水的晴雨预报效果较好,TS评分可达到0.4。系统在初始起报时次的稳定性较差,从第3个起报时次开始逐渐稳定,但预报误差随着预报时效的增长逐渐增大,12 h内的预报误差较小,预报结果较可靠,在短时临近预报中具有参考价值。 相似文献
14.
LAPS同化GPS/PWV资料在暴雨预报中的应用研究 总被引：2，自引：1，他引：1
利用LAPS(Local Analysis and Prediction System)系统同化GPS(Global Positioning System)/PWV(Precipitable Water Vapor)资料,分析GPS/PWV资料对LAPS输出场的影响,并结合WRF模式,将LAPS输出场作为其初始场进行降水预报,进一步考察GPS/PWV资料对降水预报的作用。选取2009年6月28日湖北地区的一次强降水过程,设计三种方案进行试验。结果表明:同化GPS/PWV资料后对LAPS湿度场有显著的改善,而对高度场及风场的作用则不明显;GPS/PWV资料对区域平均可降水量的影响比雷达资料大一个量级;与此同时,利用多种评分方法对6 h累计降水做了检验,分析结果表明同化GPS/PWV资料能够有效地改进WRF模式的初始场,增加丰富的中小尺度信息,并对随后的确定性预报产生正影响。 相似文献
15.
利用中尺度非静力WRF(Weather Research and Forecasting)模式及其三维变分同化系统,对2007年7月淮河流域的一次强降雨过程进行多普勒雷达径向速度资料的三维变分同化试验,重点考察雷达资料的不同稀疏化方式对同化结果以及对暴雨数值模拟的影响。结果表明:同化多普勒雷达径向速度资料使得模式初始风场包含了更丰富的中尺度特征信息,有效调整了初始场的环流结构,能够改善模式对暴雨过程的模拟效果;以不同的稀疏化处理方式同化多普勒雷达径向速度资料对分析场会产生不同的影响,进而影响模式的降水预报效果,本次试验中当极坐标网格径向分辨率取10 km的时候降水过程的预报效果最好。 相似文献
16.
卫星资料循环同化应用对区域数值预报效果影响分析 总被引：1，自引：1，他引：0
为提高卫星资料在同化系统中的利用率及验证卫星微波资料对区域数值预报效果的影响,本文以2008年8月1-31日为研究时段,利用WRF模式及其WRF-3DVAR同化模块,设计并构建了卫星微波资料的快速循环同化方案,分析循环同化方案对数值预报的改进效果.结果表明,相比于单时次同化,循环同化方案使各预报要素的相关系数在一定程度上得到改善,均方差也呈现减小的趋势.此外,对研究时段内暴雨和台风个例的具体分析显示,循环同化方案能够有效改善降水和台风路径的预报. 相似文献
17.
The present study is conducted to verify the short-range forecasts from mesoscale model version5 (MM5)/weather research and forecasting (WRF) model over the Indian region and to examine the impact of assimilation of quick scatterometer (QSCAT) near surface winds, spectral sensor microwave imager (SSM/I) wind speed and total precipitable water (TPW) on the forecasts by these models using their three-dimensional variational (3D-Var) data assimilation scheme for a 1-month period during July 2006. The control (without satellite data assimilation) as well as 3D-Var sensitivity experiments (with assimilating satellite data) using MM5/WRF were made for 48 h starting daily at 0000 UTC July 2006. The control run is analyzed for the intercomparison of MM5/WRF short-range forecasts and is also used as a baseline for assessing the MM5/WRF 3D-Var satellite data sensitivity experiments. As compared to the observation, the MM5 (WRF) control simulations strengthened (weakened) the cross equatorial flow over southern Arabian sea near peninsular India. The forecasts from MM5 and WRF showed a warm and moist bias at lower and upper levels with a cold bias at the middle level, which shows that the convective schemes of these models may be too active during the simulation. The forecast errors in predicted wind, temperature and humidity at different levels are lesser in WRF as compared to MM5, except the temperature prediction at lower level. The rainfall pattern and prediction skill from day 1 and day 2 forecasts by WRF is superior to MM5. The spatial distribution of forecast impact for wind, temperature, and humidity from 1-month assimilation experiments during July 2006 demonstrated that on average, for 24 and 48-h forecasts, the satellite data improved the MM5/WRF initial condition, so that model errors in predicted meteorological fields got reduced. Among the experiments, MM5/WRF wind speed prediction is most benefited from QSCAT surface wind and SSM/I TPW assimilation while temperature and humidity prediction is mostly improved due to latter. The largest improvement in MM5/WRF rainfall prediction is due to the assimilation of SSM/I TPW. The assimilation of SSM/I wind speed alone in MM5/WRF degraded the humidity and rainfall prediction. In summary the assimilation of satellite data showed similar impact on MM5/WRF prediction; largest improvement due to SSM/I TPW and degradation due to SSM/I wind speed. 相似文献
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This study investigated the impact of multiple-Doppler radar data and surface data assimilation on forecasts of heavy rainfall over the central Korean Peninsula;the Weather Research and Forecasting(WRF) model and its three-dimensional variational data assimilation system(3DVAR) were used for this purpose. During data assimilation,the WRF 3DVAR cycling mode with incremental analysis updates(IAU) was used. A maximum rainfall of 335.0 mm occurred during a 12-h period from 2100 UTC 11 July 2006 to 0900 UTC 12 July 2006.Doppler radar data showed that the heavy rainfall was due to the back-building formation of mesoscale convective systems(MCSs).New convective cells were continuously formed in the upstream region,which was characterized by a strong southwesterly low-level jet(LLJ).The LLJ also facilitated strong convergence due to horizontal wind shear,which resulted in maintenance of the storms.The assimilation of both multiple-Doppler radar and surface data improved the accuracy of precipitation forecasts and had a more positive impact on quantitative forecasting(QPF) than the assimilation of either radar data or surface data only.The back-building characteristic was successfully forecasted when the multiple-Doppler radar data and surface data were assimilated.In data assimilation experiments,the radar data helped forecast the development of convective storms responsible for heavy rainfall,and the surface data contributed to the occurrence of intensified low-level winds.The surface data played a significant role in enhancing the thermal gradient and modulating the planetary boundary layer of the model,which resulted in favorable conditions for convection. 相似文献
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The relationship between the radar reflectivity factor (Z) and the rainfall rate (R) is recalculated based on radar observations from 10 Doppler radars and hourly rainfall measurements at 6529 automatic weather stations over the Yangtze–Huaihe River basin. The data were collected by the National 973 Project from June to July 2013 for severe convective weather events. The Z–R relationship is combined with an empirical qr–R relationship to obtain a new Z–qr relationship, which is then used to correct the observational operator for radar reflectivity in the three-dimensional variational (3DVar) data assimilation system of the Weather Research and Forecasting (WRF) model to improve the analysis and prediction of severe convective weather over the Yangtze–Huaihe River basin. The performance of the corrected reflectivity operator used in the WRF 3DVar data assimilation system is tested with a heavy rain event that occurred over Jiangsu and Anhui provinces and the surrounding regions on 23 June 2013. It is noted that the observations for this event are not included in the calculation of the Z–R relationship. Three experiments are conducted with the WRF model and its 3DVar system, including a control run without the assimilation of reflectivity data and two assimilation experiments with the original and corrected reflectivity operators. The experimental results show that the assimilation of radar reflectivity data has a positive impact on the rainfall forecast within a few hours with either the original or corrected reflectivity operators, but the corrected reflectivity operator achieves a better performance on the rainfall forecast than the original operator. The corrected reflectivity operator extends the effective time of radar data assimilation for the prediction of strong reflectivity. The physical variables analyzed with the corrected reflectivity operator present more reasonable mesoscale structures than those obtained with the original reflectivity operator. This suggests that the new statistical Z–R relationship is more suitable for predicting severe convective weather over the Yangtze–Huaihe River basin than the Z–R relationships currently in use. 相似文献