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《中国科学:地球科学》2016,(1)
局地强降水可以引发山洪、泥石流等次生灾害,目前准确预报局地强降水依然是天气预报业务的难点.本文针对一次发生在西北太平洋副热带高压边缘、导致12人死亡的极端局地强降水事件,利用集合卡尔曼滤波(En KF)开展多普勒雷达径向风观测资料同化试验,并对En KF同化过程不确定性进行分析.结果表明:不同化观测资料,采用单一初值的确定性预报或增加初值扰动、采用多物理过程的集合预报均不能正确预报强降水发生位置,而利用En KF同化雷达径向速度观测资料能有效改进确定性和集合预报效果,特别是强降水位置预报.通过En KF同化雷达资料,建立深厚的中尺度对流系统是改进降水预报效果的直接原因.在具备了对流发生条件的大尺度环境背景场中,上游地区、对流层中下层经向风和水汽场的合理扰动是影响同化过程和降水预报的关键因素.该个例预报过程受实际可预报性影响,具有不确定性,大尺度初始条件的差异或初始扰动场振幅偏小导致的En KF分析场差异都会对模拟结果造成较大影响,而采用En KF循环同化有助于提高该个例的预报准确性.敏感性试验还表明未来通过改进数值模式或改善观测系统,提供更准确观测信息,可以对此类短时强降水事件做出更准确预报. 相似文献
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本文采用高效集合卡尔曼滤波(EnKF)算法和背景场热层电离层理论模式NCAR-TIEGCM,开发了热层电离层数据同化系统.基于全球空地基GNSS电离层斜TEC观测、CHAMP和TIMED/GUVI热层参量观测构型设计了系列观测系统模拟实验,对热层参量进行估计.实验结果表明,(1)通过集合卡尔曼滤波算法同化电离层TEC观测能够较好地优化热层参量.(2)中性质量密度优化效果在整个同化阶段均有提升,提升百分比能达到40%.(3)积分氧氮比在同化阶段也能得到较好的优化,但在电子密度水平梯度变化剧烈区域效果较差.最后本文对中性质量密度进行了预报评估,结果表明,由于中性成分优化,在地磁平静条件下其预报时间尺度可长达24h. 相似文献
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太湖叶绿素a同化系统敏感性分析 总被引：1，自引：1，他引：0
太湖叶绿素a同化系统对于不同参数的敏感性将直接影响到该系统能否精确的估算太湖叶绿素a的浓度分布.利用2009年4月21日环境一号卫星(HJ-1B CCD2)影像数据反演太湖叶绿素a浓度场信息.以此作为背景场信息,结合基于集合均方根滤波的太湖叶绿素a同化系统,分析和评价了样本数目、同化时长、背景场误差、观测误差和模型误差对于同化系统性能的影响.结果表明:从计算成本、系统运行时间和同化效果等方面分析,当集合样本数目达到30~40左右时同化系统取得了较好的结果;同化系统对于背景场误差的估计变化不是很敏感,即初始场的估计是否准确对于同化系统的性能影响不是很大;同化系统对于模型误差和观测误差的变化较为敏感,不同的测试点位由于水体动力学性质不一,其敏感性的表现形式有所差异;利用数据同化方法可以有效地估算太湖叶绿素a浓度. 相似文献
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同化站点观测和SSM／I亮温改善冻土活动层状态变量的模拟精度 总被引：2，自引：0，他引：2
以考虑了土壤冻融过程的一维水-热-盐分耦合模型SHAW为冻土活动层数据同化系统的动力学约束框架,通过集合卡尔曼滤波算法同化土壤水分和温度的站点观测数据以及被动微波辐射计SSM／I19GHz亮温观测数据,以改善冻土活动层水热状态变量的估计精度,实现模型模拟和观测信息的融合。冬季活动层冻结,同化的关键变量为土壤温度;而夏季同化的关键变量为土壤水分。通过单点同化试验表明,该同化系统能显著改善土壤表层水分和温度的估计精度;同时,在同化过程中给定合理的模型误差协方差项,可将表层优化后的信息迅速传递给深层土壤,达到改善整个土壤廓线状态变量估计的目的。同化结果表明,相对于SHAW模拟结果,同化4cm土壤温度观测后,各层土壤温度RMSE平均减小0.96℃,而同化4cm土壤水分观测数据后,各层土壤水分RMSE平均减小0.020m^3·m^-3;同化SSM／I 19GHz亮温后,各层土壤温度RMSE平均减小0.76℃,各层土壤水分RMSE平均减小0.018m^3·m^-3。 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
6.
《中国科学:地球科学》2018,(11)
文章研究了基于理论模型TIEGCM的电离层热层同化预报系统,通过同化模拟的COSMIC掩星观测电子密度廓线,利用集合卡尔曼滤波方法和联合状态参数估计理论,优化估计了离子成分、中性大气温度、风场以及中性成分等背景参数.电子密度的误差统计结果显示,氧离子和中性成分对电子密度预报改善效果最佳,温度和风场较差.在同化期间离子成分、中性成分和温度的优化在12h内分别使电子密度的误差下降约30%、40%和10%.由于作用于不同的物理化学过程,中性成分、温度和离子成分影响的弛豫时间分别约为12h以上、6h和3h.同化9h以后中性成分的优化对电子密度预报的改善效果好于离子成分,这表明中性成分在电离层预报中是最重要的热层背景参数.实测数据同化结果显示,离子成分和中性成分均可使电子密度预报偏差减小约20%,并且中性成分的弛豫时间更长. 相似文献
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富营养化模型是进行湖泊水环境质量预测和管理的重要工具,然而模型客观存在的误差一直是应用者关心的重要问题.数据同化作为连接观测数据与数值模型的重要方法,可以有效提高模型的准确性.集合卡尔曼滤波(En KF)是众多数据同化算法中应用最为广泛的一种,可进行非线性系统的数据同化,并能有效降低数据同化的计算量.本研究以太湖作为具体实例,选择Delft3D-BLOOM作为富营养化模型,在数值实验确定En KF集合数为100、观测误差方差为1%、模拟误差方差为10%的基础上分别进行模型状态变量同化以及状态变量与关键参数同步同化.结果显示,仅同化状态变量时,模型预测精度有所增加;同时同化状态变量和关键参数时,可显著提升模型在湖泊水环境质量预测中的精度.该研究为应用集合卡尔曼滤波以提高复杂的湖库富营养化模型模拟精度提供了有效的方法. 相似文献
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本文基于YH4DVAR业务系统构建了集合资料同化试验平台,利用10个集合样本统计得到的流依赖背景误差能显著改进业务应用中背景误差方差的结构和大小.但是受样本数的限制,背景误差方差的集合估计值中引入了大量的随机取样噪声.为了降低噪声对估计值的影响,本文采用谱滤波方法,根据信号和噪声尺度的统计特征构造一个低通滤波器来滤除背景误差方差估计值中的大部分随机取样噪声.在2013年第九号台风"飞燕"的集合方差滤波试验中,10个样本的滤波结果优于30个样本的集合估计值.谱滤波方法的成功应用有效降低了集合资料同化系统对集合样本数的要求,将是集合资料同化系统未来业务化运行的一项不可或缺的关键技术. 相似文献
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Tikhonov正则化反问题思想应用于变分同化时,通常引入的单正则化参数并不能同时满足不同观测资料的误差特性.针对传统四维变分同化(4D-Var)中不同观测资料分别引入不同正则化参数,提出基于多正则化参数约束的4D-Var(Tikh-4D-Var);同时,鉴于实际维数巨大同化系统中多正则化参数难于计算问题,基于同化系统后验估计信息,引入一种新的多正则化参数选择方法,相比于传统正则化参数选择方法,该方法计算量较小.基于WRF3.3.1 4D-Var同化系统,利用2010年Chaba台风个例开展bogus资料同化台风初始化应用试验,结果表明:结合引入的多正则化参数选择方法,Tikh-4D-Var方法相比于传统4D-Var方法更快达到收敛标准,迭代次数更少;同时,相比于传统4D-Var方法,Tikh-4D-Var方法呈现出更优的同化和预报效果,使得72 h路径和强度预报误差减小的同时,进一步改善了台风的内部结构信息;多正则化参数在一定程度上可反应同化系统中观测资料误差方差给定的准确性. 相似文献
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将集合预报技术引入到大气扩散数值模拟中,这是提高大气扩散数值模拟能力的一种新的、有效的手段。2011年3月受日本东北部9.0级大地震影响,日本福岛第一核电站发生核泄漏事故。以此次核泄漏事故的全球扩散为研究对象,通过运用不同的大气扩散预报技术（集合预报和确定性预报）,模拟了福岛核泄漏释放出来的放射性物质在全球的扩散过程,并利用监测资料对模拟结果进行了对比分析和评估。文中采用的集合预报技术共三种,分别为气象场扰动技术MET、湍流扰动技术TUR和基于大气扩散物理过程参数化方案的集合预报技术PHY。模拟结果显示：集合预报的扩散轨迹模拟技术能更好地模拟粒子随大气环流扩散的过程;此外,与MET和TUR相比,确定性预报和集合预报PHY模拟扩散范围偏小,扩散速度偏慢,且无法模拟出4月初日本福岛核放射物质向我国东部海域扩散的过程。这是因为MET和TUR技术核心是对平均速度和湍流速度进行扰动,这种三维扰动,会促使污染物向更远方向进行扩散,水平方向扩散连续也更符合监测情况;PHY主要是对扩散物理过程参数进行扰动,以垂直速度的扰动为主,造成扩散范围偏小、水平方向扩散不连续。此外,监测站点与模拟结果的时间序列对比分析结果表明：模拟结果均能较好反应浓度趋势演变,不过模拟浓度偏低,尤其是确定性预报和PHY试验;此外,通过与监测站点的比较得出：与PHY相比,MET和TUR在平均浓度和最大浓度出现概率上具有更大优势。本文的研究结果对于丰富大气扩散数值模拟研究,提高环境应急响应水平具有参考意义。 相似文献
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土壤水分在干旱监测、洪水预报和水资源管理中发挥着重要作用.数据同化方法能结合模型和遥感的优势,生产高精度、时空连续的土壤水分数据.目前,陆面数据同化面临的主要难题之一是模型和观测误差的准确估计.为此,我们前面提出了双循环同化算法,实现了模型和观测误差、模型算子和观测算子参数的同时估计.由于该算法需要设置较大的集合个数才能实现稳定的参数估计,导致参数估计效率低,限制了其在大范围陆面同化系统中的应用.为此,本研究通过:(1)采用二元数自动微分方法计算陆面过程模型(LSM)的雅可比矩阵以替代获取复杂的LSM的切线性模型;(2)采用扩展卡尔曼滤波(EKF)框架替代集合卡尔曼滤波框架,提高了双循环算法的参数估计效率.在模型积分步长为1h和参数优化窗口为90天的条件下,改进后的双循环算法参数优化效率提高近60倍.为检验双循环算法在区域尺度陆面数据同化中的效果,我们在青藏高原区域同化SMAP土壤水分产品,并利用四个不同地理气候环境下的土壤水分观测网数据验证同化结果.结果显示,在青藏高原区域,相较于基于默认参数的模型模拟结果,基于EKF改进的双循环同化算法能够校正模型参数和观测的偏差,估计的土壤水分精... 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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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
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准确、及时的入库洪水预报,对三峡水库综合效益的发挥和长江流域水旱灾害防御、水资源利用、流域综合管理等具有重要作用。基于预报误差的最优分布估计和分布函数动态参数假定,提出了一种三峡水库入库洪水概率预报方法,并进行了洪水概率预报业务试验。结果表明:本文所提方法科学可行,计算快捷,使用方便,便于在实时作业预报中应用推广;概率预报结果较确定性预报结果,在水量预报、预警效果等方面均有所改善,1～5 d预见期预报的确定性系数提高0.1%～3.4%,水量误差减少0.1%～4.8%,可为三峡水库实时调度提供更可靠的预报信息;所提出的三峡水库入库洪水概率预报业务化产品,可提供更多风险信息,为三峡水库的科学调度,尤其是洪水资源化利用提供更好的优化决策支撑。 相似文献
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西北太平洋热带气旋在2018年7~8月间的预报,特别是在上海登陆的温比亚(2018)、安比(2018)和云雀(2018),给数值模式和预报均带来巨大的挑战.文章基于ECMWF和NCEP的集合预报对这些热带气旋的预报技巧进行了分析.结果表明,ECMWF的集合预报对热带气旋路径和强度的预报技巧高于NCEP的集合预报.对于在上海登陆的三个台风,ECMWF的集合预报对温比亚(2018)和安比(2018)的强度预报技巧优于NCEP的集合预报,但两者对云雀(2018)在峰值附近的强度预报技巧都较低.为了提高集合预报对热带气旋的预报技巧,文章提出了一种集合预报成员的适应性权重估计方法.该方法利用集合成员的预报场和分析场相对于观测的距离,适应性地估计集合成员在集合平均中的权重.当适应性权重方法应用于ECMWF和NCEP的集合预报时,二者的集合预报对热带气旋路径和强度的预报技巧都得到了改进,并且ECMWF集合预报的改进要优于NCEP集合预报. 相似文献
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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
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数据同化是在基于物理机制的背景模型上,融合时空不规则分布的观测数据的一种现报方法.同化能够有效弥补数据的时空局限和模型的精度偏差,使二者相互匹配从而获得更加合理可信的模拟效果.本研究利用电离层数据同化方法,针对中国及周边区域（15°N-55°N,70°E-140°E）构建了电离层总电子含量（TEC）同化现报系统.系统使用国际参考电离层（IRI）作为背景场,利用中国科学院空间环境监测网和国际GNSS服务组织（IGS）的部分地基GNSS台站数据作为观测值,并采用三维变分与Gauss-Markov卡尔曼滤波相结合的算法进行背景场和观测值的数据同化,生成覆盖中国及周边区域的电离层TEC和GPS单频接收机延迟误差的格点化准实时现报地图,并在中国科学院空间环境预报中心（http：//sepc.ac.cn/TEC_chn.php）网上发布,每15 min进行更新.该系统是我国基于同化算法的电离层现报系统之一,已用于中国及周边区域的电离层环境实时监测,可为卫星导航、雷达成像、短波通信等科学研究和工程应用提供相对及时、准确、有效的电离层TEC和误差修正信息. 相似文献
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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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基于集合Kalman滤波及SCE-UA(shuffled complex evolution)算法发展了能够直接同化微波亮温的土壤湿度同化方案. 该方案以陆面过程模式CLM 3.0中的土壤水模型作为预报算子, 以辐射传输模型作为观测算子. 整个同化过程分为参数优化和土壤湿度同化两个阶段, 利用SCE-UA算法优化辐射传输模型中难以确定的植被光学厚度参数和地表粗糙度参数, 并利用优化参数作为观测算子的模型参数进行同化. 通过人工理想试验表明该同化方案可以明显改善表层土壤湿度的模拟精度, 并且对深层土壤湿度的模拟也有一定程度的改善; 利用AMSR-E亮温(10.65 GHz垂直极化)所进行的实际同化试验表明顶层(0~10 cm)土壤湿度同化结果与观测的均方根误差(RMSE)由模拟的0.05052减小到0.03355, 相对减小了33.6%, 而较深层(10~50 cm)平均减小了20.9%. 这些同化试验显示该同化方案的合理性. 相似文献