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1.
由于初始误差的不确定性,非线性系统预报误差也是不确定的,信息熵可以度量这些不确定性.本文将动力学的非线性误差增长理论和统计学的信息理论有效结合,提出了基于非线性误差的信息熵概念.非线性误差的信息熵可分为时间信息熵和空间信息熵,其不仅可用来估计系统整体和各分量的可预报性,还可分析系统各分量之间的联系和各分量对整个系统可预报性的影响.以Lorenz系统为例,本文还研究了非线性误差的信息熵在可预报性中的应用,给出了系统整体可预报性的空间分布.结果表明:无论空间信息熵分析,还是时间信息熵分析,Lorenz系统在两吸引子周围和运动空间边缘运动时,系统对初值的敏感性较小,可预报性较高且可预报期限较长.通过对Lorenz系统可预报性的实例分析,验证了非线性的误差信息熵理论在可预报性研究中的可行性和有效性,尤其在估计系统整体可预报性方面,为下一步研究大气不同气象要素的联合可预报性奠定了理论基础. 相似文献
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利用非线性误差增长理论,以Lorenz系统为例比较研究了初始误差和参数误差对混沌系统可预报性的影响．结果表明：在初始误差和参数误差单独存在时,系统的可预报期限随误差大小的变化规律基本上相同;对于相同的误差大小,初始误差和参数误差对系统可预报期限的影响几乎相同,这一结果基本上不随参数范围的变化而变化．当初始误差和参数误差同时存在时,两者对可预报期限影响所起的作用大小主要取决于初始误差和参数误差的相对大小．当初始误差远大于参数误差时,Lorenz系统的可预报期限主要由初始误差决定,可以不用考虑参数误差对预报模式可预报性的影响;反之,当参数误差远大于初始误差时,Lorenz系统的可预报期限主要由参数误差决定;当初始误差和参数误差大小相当时,两者都对系统的可预报期限起重要作用．在后两种情况下,在考虑初始误差对可预报性影响的同时还必须考虑参数误差的作用．这提醒我们在作实际数值天气预报的时候,不仅要重视初值的确定,也要重视数值模式控制参数的确定． 相似文献
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非线性局部Lyapunov指数与大气可预报性研究 总被引：2，自引：0，他引：2
鉴于线性误差发展理论研究大气可预报性存在的局限性, 采用非线性扰动发展方程讨论动力系统误差增长规律, 并在此基础上提出一个新概念: 非线性局部Lyapunov指数. 它与经典Lyapunov指数有本质的区别, 可以表征初始误差在有限时间内的局部平均增长率, 大小与初值、初始误差、物理量、演化时间、以及时间尺度、空间尺度有关. 结合该指数的定义以及大气本身的动力学特征给出合理的计算方法, 得到大气初始误差随时间的演化并确定了最大可预报时间. 最后以500 hPa位势高度为例, 详细讨论了非线性局部Lyapunov指数在大气可预报性中的应用, 得到的主要结论是: 大气可预报性具有明显的空间分布特征. 从总体上看, 可预报性呈纬向带状分布. 赤道上的可预报时间最大, 南极地区次之, 北极地区也较大, 南北两半球的副热带和中纬度地区可预报性最小. 在赤道地区, 平均可预报时间为12 d左右, 最大值分布在热带印度洋、印度尼西亚及邻近地区、热带东太平洋等地区, 大约为两周. 南极地区可预报性也很高, 平均可预报时间大约9 d, 这一特征在夏季更显著. 北极地区的可预报性也比邻近中高纬大, 但增加不如南极地区明显. 南北半球中纬度地区(30°~60°S和30°~60°N)的可预报性最小, 平均仅有3~4 d. 另外, 可预报性随季节有差异. 北半球大部分地区, 对应冬季的可预报性比夏季的大, 特别是中高纬北大西洋、北太平洋以及格陵兰岛等地区, 冬季的可预报性明显比夏季的大; 南半球, 南极附近60º~90ºS对应夏季的可预报性明显比冬季的大, 而其他区域尤其在30°~60°S的可预报时间随季节变化不大, 大约3~5 d. 理论和数据计算结果均说明非线性局部Lyapunov指数以及由它得到的非线性局部误差增长确实可以很好地定量表征各种大气物理量在不同时空域下的可预报性. 相似文献
4.
延伸期可预报分量的预报方案和策略 总被引：2，自引：0，他引：2
延伸期时间尺度虽然超过逐日天气预报时效理论上限,但仍然存在可预报的气象场特征.本文针对延伸期尺度的可预报分量,提出了有针对性的预报方案和策略.基于大气系统的混沌特性,从误差增长的角度在数值模式中分离了可预报分量和不可预报的随机分量,将可预报分量定义为在预报时段内误差增长较慢的分量,它对初值小的误差不极其敏感.通过在预报过程中滤除随机分量,保留可预报性较高的分量,建立起针对可预报分量的数值模式,避免小尺度分量预报误差的快速增长对预报效果的影响.同时,结合历史资料,利用相似-动力方法对可预报分量的预报误差进行订正,达到减小模式误差和从统计角度考虑随机分量对可预报分量影响的目的.结果表明,该方法能有效提高数值模式对可预报分量的预报技巧,从空间分布上体现为对可预报性较高的地区改进更为明显;从空间尺度上看,改进最为明显的是0波,其次是超长波和天气尺度波,与各尺度的可预报性有很好的一致性.该方法能有效减小可预报分量的模式误差,提高预报技巧,显示出良好的业务应用前景. 相似文献
5.
《中国科学:地球科学》2017,(9)
基于一个中等复杂程度模式(ICM)集合预报系统(EPS)产生的海表温度距平(SSTA)预报产品,从误差增长的角度探讨了2015/16超强El Nio事件的"春季可预报性障碍"(SPB)问题.通过分析集合预报成员预报误差的增长倾向,发现了2015/16 El Nio事件的预报误差增长呈现显著的季节依赖性,且在春/夏季具有最大增长率,表明ICM-EPS对2015/16 El Nio事件的预报发生了明显的SPB现象.进一步分析表明,上述SPB现象不是由ICM初始场的不确定性引起,而是由其模式误差导致,而ICM-EPS集合预报成员的平均滤掉了部分模式误差的影响,减弱了SPB现象,从而使得2015/16 El Nio事件的预报产生较小的预报误差.通过探讨由海温方程的倾向误差表征的模式误差,该研究揭示了导致SPB现象发生的倾向误差的主要空间特征,并阐明了ICM-EPS低估2015/16El Nio事件强度的原因.此外,本文也揭示了导致显著SPB现象,尤其是导致最大预报误差的SSTA倾向误差的结构特征.该倾向误差的SSTA分量具有赤道中东太平洋负异常,西太平洋正异常的纬向偶极子结构,与Duan等提出的最敏感非线性强迫奇异向量(NFSV)-倾向误差高度相似,从而表明NFSV-型倾向误差也存在于实际的El Nio预报中.该研究也探讨了其他超强El Nio事件,如1982/83和1997/98事件,得到了类似的结果.因此,如果利用NFSV-型倾向误差校正ICM模式误差,ICM-EPS可大大提高超强El Nio事件的预报技巧. 相似文献
6.
针对延伸期尺度的可预报分量,借鉴了CNOP相关算法,形成了在数值模式中提取可预报分量的实用方法和预报技术.从模式预报误差增长的角度将模式变量分为可预报分量和不可预报的混沌分量,将可预报分量定义为在预报时段内误差增长较慢的分量.基于现有的国家气候中心月动力延伸预报业务模式,建立了针对可预报分量的数值模式.同时结合历史资料有用信息,对数值模式的可预报分量,在历史资料的可预报分量中寻找相似场,降低了相似判断过程中变量的维数,进一步对可预报分量的预报误差进行订正.对混沌分量利用历史资料,通过集合预报方法得出其期望值和方差.数值试验结果表明,该方法能有效提高10～30天延伸期数值模式大气环流场的预报技巧,具有良好的业务应用前景. 相似文献
7.
考虑到目前集合预报初始扰动方法未能充分刻画地球系统不同圈层相互作用影响的局限性,本研究提出了能够考虑多圈层耦合初始不确定性的耦合条件非线性最优扰动(C-CNOP)方法.将C-CNOP方法应用于热带太平洋典型的海气耦合现象厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)事件的集合预报研究,表明了C-CNOP方法能够产生ENSO集合预报的更恰当考虑海气耦合不确定性的快速增长初始扰动(CPs);从Ni?o3.4海表温度距平(SSTA)时间变率的预报和ENSO成熟位相SSTA空间变率的预报两方面,揭示了CPs能够有效促进ENSO集合平均预报的水平,尤其从春、夏季开始的预报,即使该季节热带太平洋海气耦合强度最弱, CPs也能够捕捉到该弱海气耦合信息的不确定性,从而大大抑制了ENSO预报误差在该季节由于最强海气耦合不稳定性导致的快速增长,有效延长了ENSO的预报时效.因此, C-CNOP方法是一个能够产生集合预报的更充分考虑初始耦合不确定性的初始扰动的方法,期望未来在继续研究的基础上,使C-CNOP在地球气候系统预测中发挥重要作用. 相似文献
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基于非线性误差信息熵理论,通过分析非线性误差信息熵和气候态信息熵随时间演变规律,引进了定量估计大气多变量系统可预报性的联合可预报期限和单变量可预报期限,该期限既适合度量气候态信息熵为常值的可预报性,也适合气候态信息熵随时间变化的情形.利用NCEP/NCAR逐日再分析资料,计算了非线性误差信息熵和气候态信息熵随时间演变以及相应的可预报期限,并对冬季大气500 hPa温度场、纬向风场和经向风场的各单变量可预报性和三变量联合可预报性进行了分析.结果表明:对于单变量可预报性来说,温度场和纬向风场的可预报性相对较大,经向风场最小,它们的可预报期限具有纬向带状分布特征,尤其是经向风场,其可预报期限在纬向上明显存在3条低值带和4条高值带;对于多变量联合可预报性来说,由于各变量之间相互联系,多变量联合可预报期限不是单变量可预报期限的简单平均或线性组合,其可小于所有单变量的可预报性期限,也可介于各单变量可预报期限之间,且这个特征具有非常明显的区域差异,不同区域具有不同的结果. 相似文献
9.
结合对流尺度集合预报的强局地性特征,提出了一种局地增长模培育法,并根据理想试验结果从扰动形态、离散度和预报均方根误差三个方面对局地增长模培育法进行了初步评估.局地增长模培育法在增长模培育法的基础上,引入影响半径.在培育过程中,通过计算每个格点的局地预报均方根误差与初始时刻全场预报均方根误差之比,对扰动进行缩放调整.试验结果表明,经过局地增长模培育法调整后的扰动,具有更多的局地化特征.对于扰动物理量与一些近地面气象要素而言,局地增长模培育法能够提高集合的离散度并降低预报均方根误差,提高集合预报系统性能.局地增长模培育法是一种不同于现有基于全局正交思路的初始扰动方法,充分考虑了对流尺度天气系统的局地性,有助于提高对流尺度集合预报的预报效果. 相似文献
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《中国科学:地球科学》2017,(10)
针对大气-海洋运动的可预报性,本文回顾了对可预报性概念的认识,讨论了更具一般意义的可预报性的定义.对不同时空尺度天气-气候事件的预报(预测),梳理出了可预报性研究中内禀可预报性上限(Intrinsic predictability limit,IPL)问题的一些未解难题.本文也讨论了初始误差的空间结构与模式参数误差,以及涉及的目标观测问题,给出了未来需要进一步探讨的重要问题.最后,针对业务预报中广泛应用的集合(概率)预报方法,讨论了集合预报-概率预报的可预报性问题及其研究的挑战性,并强调了在随机动力系统中考虑IPL问题的重要性. 相似文献
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条件非线性最优扰动(CNOP)是线性奇异向量(LSV)在非线性领域的拓展,它代表了在一定物理约束条件下且在预报时刻导致最大预报误差的一类初始误差.CNOP类型的初始误差在天气和气候的可预报性研究中具有重要作用.在求解复杂数值模式的CNOP中,一般通过数值计算目标函数关于初始扰动的梯度,并沿着梯度下降方向在相空间搜索极值点而得到CNOP.计算梯度常用的一个方法是利用伴随模式得到梯度,然而发展一个复杂模式的伴随模式是困难且非常繁琐的,大大限制了CNOP方法在复杂数值模式中的广泛应用.本文在前人工作的基础上,提出了一种基于奇异值分解(SVD)的集合投影算法.该算法避免了集合投影算法中采用的局地化步骤,从而克服了局地化半径的经验性选择带来的不确定性.将该算法应用于中等复杂程度的ENSO预报模式中计算CNOP.结果表明,用新集合投影算法得到的CNOP能够有效地逼近用伴随算法得到的CNOP,抓住了CNOP的主要空间特征.因此,本文提出的基于SVD的集合投影算法是计算CNOP的一种有效近似算法. 相似文献
12.
针对降雨输入不确定性对实时洪水预报影响的问题,本文采用不考虑未来预报降雨、考虑未来预报降雨、考虑预报降雨的降雨量误差和降雨时间误差4种方法,以陕西省两个半湿润流域（陈河流域和大河坝流域）为研究区域,分析不同预见期和不同降雨输入情况下洪水预报的精度.研究表明：相对于不考虑未来降雨情况,考虑未来降雨后在预报预见期较长时对预报结果精度提升较大,在预见期较短时对预报结果精度提升不显著;暴雨中心位置不同对预报精度影响也不同,当暴雨中心位于流域下游时降雨量误差对流量预报误差影响更大;降雨量误差主要影响洪量相对误差和洪峰相对误差,且这种影响是线性的,对确定性系数的影响是非线性的二次函数,降雨时间误差主要影响峰现时间误差. 相似文献
13.
大气长波的发展和演变影响着大气的可预报性,并对提高天气预报和气候预测水平有重要的意义.在影响大气长波演变的因子中,除波与波非线性相互作用外,基流的作用也非常重要.本文利用非均匀基本场下Rossby波运动方程,通过数值求解,分析了基本场结构和初始场对Rossby波演变的影响,揭示了纬向非均匀基本场对长波调整的作用.研究结果表明:基流纬向非均匀时,线性Rossby波也会出现长波调整现象,基流随纬向变化是长波发生调整的又一个重要机制;大气长波调整对波动的初始振幅不敏感,但基本场振幅影响着长波调整能否出现和出现的时间;基本场纬向平均西风基流的大小除影响波动传播的速度和方向外,还影响长波调整出现的时间和规律;长波调整的出现还与基本场和初始场的结构有关,不同基本场时,波动是否发生调整、向高波数还是向低波数调整都决定于基本场结构,相同基本场时,不同初始结构的波动也有着不同的演变过程. 相似文献
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若不考虑特定的数据同化方法,数据同化通常可被分解为先验信息、观测算子、观测误差协方差和背景误差协方差等组成部分.本文基于经典的Lorenz模式,研究了数据同化各组成部分对初始条件误差和预报误差的影响,以期为设计不同尺度天气系统的数据同化方法提供理论基础.研究结果表明,预报误差经历三个典型阶段:0～5天为预报误差的缓慢增长期; 5～15天为预报误差的快速增长期,其中确定性预报和集合预报的误差增长速率具有显著差异; 15天后为预报误差的饱和期.数据同化可通过提供更加准确的初始条件,进而提升可预报性.相比于静态背景误差协方差(B),流依赖的背景误差协方差(Pf)可提供更精确的初始条件,因此当瞬时观测或频繁的时间平均观测被同化时,循环同化效果优于离线同化;但当时间平均观测频率低时则结果相反,这是因为循环同化在模式缺乏预报技巧时无法构造具有信息的先验估计,且流依赖的Pf相比于静态的B不能有效地从含信息量低的观测中提取出观测信息.瞬时观测相比于时间平均观测包含更多的信息,因此在时间频率低的观测系统中,瞬时观测应优先被考虑.此外,集合预报优于确定性预报,且... 相似文献
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厄尔尼诺-南方涛动(El Ni?o and Southern Oscillation,简称ENSO)是短期气候预测的主要可预报性来源.为提高ENSO的预报水平,我们构建了一个包含5个动力耦合模式的多模式集合预报系统,其中各个模式具有不同的复杂程度、参数化方案、分辨率、初始化和集合扰动生成方案,以尽可能全面地考虑各种不确定性对预报结果的影响.回报试验结果表明:多模式集合的预报效果明显好于任何一个单一模式,其显著降低了均方根误差,并提高了异常相关性技巧.该多模式集合的预报效果可以比肩甚至优于同期北美多模式比较计划中的ENSO多模式集合预报技巧.此外,多模式集合预报能够削弱“春季预报障碍”的影响,提供更为可靠的概率预报.实时预报能够提前六个月准确地捕捉到近期连续两年的拉尼娜事件,并且该系统从2022年4月开始的预报也显示出连续三年拉尼娜事件的可能性.总体来说,这一多模式集合预报系统能够提供比任何模式成员更加准确的确定性预报和概率预报.这些改进主要得益于:一方面不同模式之间的优势互补增加了可预报信息,另一方面该系统集合成员规模较大有助于更为合理地刻画预报不确定性的分布. 相似文献
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李新 《中国科学:地球科学》2013,(11):1735-1742
不确定性是定量认识陆地表层系统的最大挑战之一．本文讨论了陆地表层系统中不确定性的来源及减小和控制不确定性的可能途径．从模型模拟的角度,不确定性的首要来源是影响陆地表层的参数、状态变量和近地表大气状态等边界条件的高度异质性．从观测的角度,我们首先用代表性误差的概念统一了由尺度代表性所引起的误差．代表性误差也主要来源于空间异质性,对于定点观测,它指将模型单元的模型状态映射到某一观测在其所代表性空间上的观测值时的误差,对于遥感观测,它是将地表变量映射到遥感原始观测的误差．从控制和减小系统不确定性的角度论证了模型和观测互补的重要性,提出应以随机的观点对待复杂的陆地表层系统;并通过对两种现代数据同化方法的介绍,说明数据同化是如何通过最大限度地融合模型和观测信息,来处理和控制不确定性,从而增强系统的可预报性和可观测性的．我们认为,新一代模型应描述动力学系统的统计分布,而观测应捕捉空间异质性,度量观测的代表性误差． 相似文献
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综合考虑了数值天气预报过程中的两种不确定性：初值和模式的不确定性,建立了一个拥有20个成员的中尺度集合预报系统来模拟1997年热带气旋Danny的路径和对流系统.发现模拟气旋路径的集合平均误差在12 h以后比所有成员的误差都小.通过考察模拟结果对各种不确定性的敏感性,发现两种不确定性在模拟中都很重要,但不同的不确定性对模拟结果的贡献是不同的.初值的不确定性主要影响模式积分的前12 h,模式的不确定性在整个积分过程中始终存在.不确定性最敏感的区域主要分布在气旋附近的强天气区. 相似文献
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修正数值天气预报的非系统性误差的变分方法 总被引：2，自引：0，他引：2
变分方法被用于根据分析场来估计数值天气预报的非系统性误差,从而对预报作出订正．这一方法中假设预报误差与预报场的某种组合线性相关,奇异值分解（SVD）技术被用于由一系列预报和分析场样本产生的相关矩阵得到预报场和误差场之间的映射关系,同时也降低了问题的维数,并使目标函数中的背景误差协方差矩阵成为简单的对角矩阵．利用两种有不同误差的浅水方程模式和模式资料对连续20次的6h,24h和48h预报进行了误差订正试验．试验采用了3种预报场组合方案：第一种方案是末时刻的预报场;第二种方案是初始场和末时刻预报场的组合;第三种方案是末时刻的预报场以及预报的倾向场的组合．结果表明当预报误差明显超过分析误差时,订正能够明显改进预报,其中第三种方案对预报误差的订正效果最好,而其他两种方案不能保证订正都能改进预报． 相似文献
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卫星所携带的磁通门磁强计会随时间发生零位漂移,因此需要对其进行补偿.基于行星际磁场的剪切阿尔芬波动特性,利用Davis-Smith方法可计算磁强计的零位磁场.本文利用数值模拟,分析了总磁场幅度BT及压缩波动对Davis-Smith方法所产生零位补偿的误差特征.我们发现,BT越大,零位补偿误差越大;且当压缩波动频率和剪切波动频率不同时,磁场各分量的零位补偿之间的比值与对应背景磁场的比值近似相等;压缩波动的幅度越小,零位补偿的误差趋于更小;此外,压缩波动的频率和初始相位等也会影响零位补偿的误差.这些误差特征可为提高零位补偿的可靠性提供重要的理论依据. 相似文献