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土壤湿度遥感估算同化研究综述 总被引：5，自引：0，他引：5
土壤湿度是影响气候的至关重要的变量之一。利用数据同化方法反演大规模高精度土壤湿度数据是目前土壤水分研究的一个重要方向。结合国内外土壤湿度遥感估算研究现状,总结了土壤水分同化算法主要应用进程,梳理了目前实现土壤水分反演且应用广泛的陆面过程模型,Noah模型、通用陆面过程模型CLM、简单生物圈模型Si B2、北方生产力模拟模型BEPS,介绍了大范围卫星土壤水分数据集,包括陆面同化系统数据集、ASCAT数据集、AMSR-E数据集及SMOS数据集,最后探讨了遥感土壤水分同化过程中存在的问题及发展方向。 相似文献
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《地球科学进展》2019,(11)
云和降水区微波观测包含大量与天气系统,特别是台风、暴雨等灾害性天气系统发生发展密切相关的大气信息,因此微波资料的全天候同化应用成为当前数值预报领域的热点研究问题。过去20年间,全球几大数值预报中心逐步开展了全天候同化技术的研究和业务应用,证实了全天候卫星微波观测资料能够改进模式中的质量、风场、湿度以及云和降水场的初始信息,从而改进数值预报模式的预报效果。通过梳理和评述全天候卫星微波观测资料同化方法,分析其中的关键技术问题和目前存在的困难和挑战,为未来在我国数值天气预报领域开展全天候同化研究提供依据。随着我国新一代数值天气预报模式的发展应用,加强我国全天候资料同化技术的研究将会在业务中发挥更大的科学效益和应用效益。 相似文献
6.
《地球科学进展》2020,(4)
大气边界层作为连接下垫面和自由大气的重要桥梁,不仅影响局地的各种天气过程的发展和演变,而且在区域和全球的天气和气候变化中也扮演着关键角色。鉴于大气边界层自身的复杂性,对其数值模拟一直以来都是大气数值模拟研究中的热点和难点。通过归纳近几十年来大气边界层数值模式发展经历的3个阶段,梳理了干旱半干旱区、青藏高原地区和城市复杂下垫面3个陆地气候关键区边界层过程,以及海洋上特殊的台风边界层数值模拟研究取得的重要进展;总结出当前大气边界层数值模拟研究所面临的5个亟待解决的关键科学问题:云与边界层相互作用、边界层参数化、模式分辨率、边界层资料同化以及边界层发展机制。并明确了该领域未来需要在加强不同类型大气边界层过程的认识、边界层底和顶界面交换过程的理解、特殊地区边界层发展机制的解释、边界层参数化方案的改进、大涡模拟在边界层模拟中优势的充分发挥等5个方面开展重点研究,以期能为今后更系统地开展大气边界层数值模拟及相关研究提供参考依据。 相似文献
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近年来，我国在气候问题中的数值模拟式研究方面有了相当大的发展。这主要表现在气候模式水平的迅速提高，以及利用气候模式进行了大量的气候数值模拟和预报试验研究工作。对我国１９９１￣１９９４年在这方面的主要研究进展进行了系统的总结。 相似文献
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论地震数值预报——关于我国地震预报研究发展战略的思考 总被引：7，自引：0，他引：7
随着中国工业化和社会现代化进程的加快 ,中国城市化进程必将进一步加速。如何减轻地震灾害的问题正变得日益严峻。尽管地震预测是一个举世公认的国际性科学难题 ,但在强化各种减轻地震灾害措施的同时 ,仍须大力推进地震预测研究。为此 ,需要打破长期徘徊在以地震前兆异常监测为基础的经验性预测局面 ,把注意力尽快转向研究以动力学为基础的数值预报。以GPS为代表的空间对地观测技术 ,岩石圈巨型高分辨率宽频带流动地震台阵观测技术以及数值模拟技术已经为地震数值预报研究提供了前所未有的技术基础。以地震数值预报为目标的GPS阵列地壳形变连续观测 ,高分辨率地壳上地幔结构探测 ,地壳动力学 ,地震孕育和破裂过程的理论、模拟试验和实际观测 ,数据同化和计算软件的开发应成为今后研究的重点。现在的问题是 ,需要积极借助数值天气预报的经验 ,强化多学科 ,多部门的组织协调 ,尽早在有条件的地区开展地震动力学数值预报的科学试验。地震数值预报研究必将极大地促进中国地震科学基础研究和地震预报的进一步发展。 相似文献
9.
地下水反应运移模型具有参数个数众多,观测数据类型多样的特点。为了探究不同类型观测数据在反应运移模拟数据同化中的数据价值,构建了三氯乙烯降解反应运移模型的理想算例,基于水头和浓度两种类型观测数据,采用集合卡尔曼滤波方法推估渗透系数和贮水系数的非均质空间分布,讨论了影响同化结果的因素。结果表明:与仅同化水头数据的结果相比,联合同化水头和浓度观测数据推估渗透系数场和贮水系数场时具有更高的精度,在观测数据拟合和模型预测方面也有更好的表现。与目前溶质运移模型、非饱和流模型等地下水模型中的研究结果相似,数据同化结果受样本数量,观测井的数量和位置的影响,合理优化布置监测井和选择样本数量可有效改善数据同化效果并提高计算效率。 相似文献
10.
《地球科学进展》2017,(4)
气候预测系统的海洋初始化积分试验考虑了海气相互作用,可以视为一种弱耦合同化试验。海温(SST)和层积云的关系是检验海气相互作用过程模拟效果的重要参考。分析了基于耦合气候系统模式FGOALS-s2的中国科学院大气物理研究所近期气候预测系统IAP Dec Pre S的海洋初始化模拟实验(简称EnOI-IAU试验)所模拟的海温—云关系。结果表明,EnOI-IAU试验较好地模拟出了SST和低云的气候态空间分布,但在主要层积云区低估了低云云量和云水,SST模拟偏高,特别在副热带东大洋沿岸和南大洋。部分原因是这些地区实际影响海表温度模拟的是模式的内部过程,而低云模拟不足导致了海表入射更多的短波辐射(强度约偏强20 W/m~2),迫使局地SST模拟过高。分析显示,低云模拟不足主要是由于EnOI-IAU试验不能再现合理的边界层逆温结构,表现为大气垂直速度、温度和湿度过于集中在近地层,使得边界层垂直热输送较弱、边界层无法充分混合,进而无法有效模拟出层积云。这些结果表明,未来引入大气观测数据同化,特别是改善边界层结构的模拟,对形成完整的耦合同化系统具有必要性。 相似文献
11.
Sébastien Massart Daniel Cariolle Vincent-Henri Peuch 《Comptes Rendus Geoscience》2005,337(15):1305-1310
Data assimilation plays an important role in the analysis of atmospheric data, in particular for numerical weather prediction and the detection of climate variations. In the field of atmospheric chemistry, assimilation techniques have been recently developed to study the distribution of tracer species, with emphasis on the ozone content. The present work reports on assimilation experiments of vertical ozone profiles from the GOME instrument performed with MOCAGE, a chemical-transport model and a 3D-FGAT variational technique. It is shown that this technique is very well adapted for ozone assimilation and can be extended to various sensors or other trace species. To cite this article: S. Massart et al., C. R. Geoscience 337 (2005). 相似文献
12.
Paul Poli 《Comptes Rendus Geoscience》2010,342(4-5):357-369
Measurements of the atmosphere by satellite were first collected in the 1960s. However, it was not until the mid-1990s that these observations were translated into systematic improvements of numerical weather forecasts. We present here the data and methodology of data assimilation that enabled this achievement. Data assimilation is essentially a filtering processing that exploits the (assumed) known error statistical properties of the observations and of the underlying numerical model in which data are assimilated. It is also a process which corrects the state of the numerical model with physical observations of the real world. This part relies on (assumed) known physical laws to relate meteorological quantities (such as temperature, humidity, pressure, and wind) to observables. Atmospheric data collected by satellite all come from the interaction of electromagnetic waves with the atmosphere. Satellite data assimilation has greatly supported the progress in numerical weather prediction and holds promises for climate studies, for example via reanalysis. 相似文献
13.
The homogenization of climate data is of major importance because non-climatic factors make data unrepresentative of the actual
climate variation, and thus the conclusions of climatic and hydrological studies are potentially biased. A great deal of effort
has been made in the last two decades to develop procedures to identify and remove non-climatic inhomogeneities. This paper
reviews the characteristics of several widely used procedures and discusses the potential advantages of geostatistical techniques.
In a case study, the geostatistical simulation approach is applied to precipitation data from 66 monitoring stations located
in the southern region of Portugal (1980–2001). The results from this procedure are then compared with those from three well
established statistical tests: the Standard normal homogeneity test (SNHT) for a single break, the Buishand range test, and
the Pettit test. Promising results from the case study open new research perspectives on the homogenization of climate time
series. 相似文献
14.
基于土壤水模型及站点资料的土壤湿度同化方法 总被引：7，自引：0，他引：7
基于非饱和土壤水模型和扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter)同化算法并结合陆面过程模型VIC发展了一个土壤湿度同化方案,并进行了理想试验及同化站点资料的同化试验。理想试验结果表明：扩展卡尔曼滤波方法能完整反演土壤湿度廓线,对土壤湿度的估计有较大改善;观测深度、观测层数和观测资料引入频率对同化结果有一定影响;加大观测频率,可以进一步改善同化效果。利用气象强迫驱动陆面模型VIC算出地表入渗条件而进行的同化站点资料的试验所得土壤湿度分布与观测资料基本吻合,反映了站点土壤湿度的月、季变化,表明该方案是合理的。 相似文献
15.
In this work, we present an efficient matrix-free ensemble Kalman filter (EnKF) algorithm for the assimilation of large data
sets. The EnKF has increasingly become an essential tool for data assimilation of numerical models. It is an attractive assimilation
method because it can evolve the model covariance matrix for a non-linear model, through the use of an ensemble of model states,
and it is easy to implement for any numerical model. Nevertheless, the computational cost of the EnKF can increase significantly
for cases involving the assimilation of large data sets. As more data become available for assimilation, a potential bottleneck
in most EnKF algorithms involves the operation of the Kalman gain matrix. To reduce the complexity and cost of assimilating
large data sets, a matrix-free EnKF algorithm is proposed. The algorithm uses an efficient matrix-free linear solver, based
on the Sherman–Morrison formulas, to solve the implicit linear system within the Kalman gain matrix and compute the analysis.
Numerical experiments with a two-dimensional shallow water model on the sphere are presented, where results show the matrix-free
implementation outperforming an singular value decomposition-based implementation in computational time. 相似文献
16.
Zhijuan Lai Sai Hao Shiqiu Peng Bei Liu Xiangqian Gu Yu-Kun Qian 《Natural Hazards》2014,73(3):1353-1368
A dynamical downscaling approach based on scale-selective data assimilation (SSDA) is applied to tropical cyclone (TC) track forecasts. The results from a case study of super Typhoon Megi (2010) show that the SSDA approach is very effective in improving the TC track forecasts by fitting the large-scale wind field from the regional model to that from the global forecast system (GFS) forecasts while allowing the small-scale circulation to develop freely in the regional model. A comparison to the conventional spectral-nudging four-dimensional data assimilation (FDDA) indicates that the SSDA approach outperforms the FDDA in TC track forecasts because the former allows the small-scale features in a regional model to develop more freely than the latter due to different techniques used. In addition, a number of numerical experiments are performed to investigate the sensitivity of SSDA’s effect in TC track forecasts to some parameters in SSDA, including the cutoff wave number, the vertical layers of the atmosphere being adjusted, and the interval of SSDA implementation. The results show that the improvements are sensitive in different extent to the above three parameters. 相似文献
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未来不同排放情景下气候变化预估研究进展 总被引：11，自引：1，他引：10
概述未来不同排放情景下气候变化预估研究的主要进展。首先,对用于开展气候变化预估研究的不同复杂程度的气候系统及地球系统模式及其模拟能力进行了简要的介绍,指出虽然目前气候系统模式在很多方面存在着较大的不确定性,但大体说来可提供当前气候状况的可信模拟结果;进而介绍了IPCC不同的排放情景,以及不同排放情景下全球与东亚区域气候变化预估的主要结果。研究表明,尽管不同模式对不同情景下未来气候变化预估的结果存有差异,但对未来50～100年全球气候变化的模拟大体一致,即全球将持续增温、降水出现区域性增加。在此基础上,概述了全球气候模式模拟结果的区域化技术,并重点介绍了降尺度方法的分类与应用。同时对气候变化预估的不确定性进行了讨论。最后,对气候变化预估的研究前景进行了展望,并讨论了未来我国气候变化预估研究的重点发展方向。 相似文献