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集合卡尔曼滤波同化多普勒雷达资料的观测系统模拟试验 总被引：4，自引：1，他引：3
本文将集合卡尔曼滤波同化技术应用到对流尺度系统中,实施了基于WRF模式的同化单部多普勒雷达径向风和反射率因子的观测系统模拟试验,验证了其在对流尺度中应用的可行性和有效性,并对同化系统的特性进行了探讨。试验表明:WRF-EnKF雷达资料同化系统能较准确分析模式风暴的流场、热力场、微物理量场的细致特征;几乎所有变量的预报和分析误差经过同化循环后都能显著下降,同化分析基本上能使预报场在各层上都有所改进,对预报场误差较大层次的更正更为显著;约8个同化循环后,EnKF能在雷达反射率、径向风观测与背景场间建立较可靠的相关关系,使模式各变量场能被准确分析更新,背景场误差协方差在水平方向和垂直方向都有着复杂的结构,是高度非均匀、各项异性和流依赖的;集合平均分析场做的确定性预报在短时间内能较好保持真值场风暴的细节结构,但预报误差增长较快。 相似文献
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风暴尺度天气下利用集合卡尔曼滤波模拟多普勒雷达资料同化试验I.不考虑模式误差的情形 总被引：11，自引：8，他引：3
本文在假定模式无偏差的情况下, 利用一次风暴过程的模拟多普勒雷达资料进行一系列风暴天气尺度的集合卡尔曼滤波资料同化试验, 检验集合卡尔曼滤波在风暴天气尺度资料同化方面的效果, 并验证各集合卡尔曼滤波参数对同化效果的影响。试验结果表明, 集合卡尔曼滤波能有效地应用于风暴尺度的资料同化; 40个集合成员以及6 km的局地化尺度能较好地滤除采样误差造成的虚假相关, 同时可以将观测信息传递到无观测的模式格点; 利用背景场加上空间平滑的高斯型随机扰动生成初始成员的方式较未经过平滑的方式有更好的分析效果; 背景场扰动方法能够提高样本的离散度; 只同化反射率的同化试验表明, 反射率的同化效果较明显, 也证明了集合卡尔曼滤波在非常规资料同化中的作用; 增加径向风资料同化的效果优于只进行反射率同化的结果。 相似文献
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风暴尺度天气下利用集合卡尔曼滤波模拟多普勒雷达资料同化试验Ⅰ.不考虑模式误差的情形 总被引：3，自引：2，他引：1
本文在假定模式无偏差的情况下,利用一次风暴过程的模拟多普勒雷达资料进行一系列风暴天气尺度的集合卡尔曼滤波资料同化试验,检验集合卡尔曼滤波在风暴天气尺度资料同化方面的效果,并验证各集合卡尔曼滤波参数对同化效果的影响。试验结果表明,集合卡尔曼滤波能有效地应用于风暴尺度的资料同化;40个集合成员以及6km的局地化尺度能较好地滤除采样误差造成的虚假相关,同时可以将观测信息传递到无观测的模式格点;利用背景场加上空间平滑的高斯型随机扰动生成初始成员的方式较未经过平滑的方式有更好的分析效果;背景场扰动方法能够提高样本的离散度;只同化反射率的同化试验表明,反射率的同化效果较明显,也证明了集合卡尔曼滤波在非常规资料同化中的作用;增加径向风资料同化的效果优于只进行反射率同化的结果。 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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GRAPES集合卡尔曼滤波资料同化系统Ⅰ:系统设计及初步试验 总被引：5，自引：0，他引：5
集合卡尔曼滤波资料同化方法,可以用集合样本统计出随天气形势变化的误差协方差,是当前资料同化领域的研究热点。主要介绍了GRAPES集合卡尔曼滤波资料同化系统的设计以及初步的试验结果。针对集合卡尔曼滤波同化实际观测资料难以实施的问题,采用成批观测同化的顺序同化方法进行多变量的集合卡尔曼滤波同化;为了滤除有限集合数造成的误差相关噪音和缓解求逆矩阵不满秩的问题,在水平和垂直方向都采用了Schur滤波;建立了与GRAPES预报模式的垂直坐标和预报变量一致的模式面集合卡尔曼滤波系统;集合样本的生成考虑了模式变量的空间相关和模式变量之间的相关,通过利用三维变分分析中的控制变量变换得到模式变量扰动场。通过比较GRAPES集合卡尔曼滤波资料同化系统和GRAPES区域三维变分资料同化系统的单点观测资料同化分析结果,对比背景误差相关系数的分布,验证了GRAPES集合卡尔曼滤波系统的正确性。此外,同化区域探空观测资料试验结果表明,GRAPES集合卡尔曼滤波资料同化系统能够得到合理的分析,并且具有实际运行能力。对分析结果进行12h预报表明,GRAPES集合卡尔曼滤波资料同化系统的分析协调性不如三维变分资料同化系统。 相似文献
6.
基于WRF中尺度模式,采用集合卡尔曼滤波方法同化中国岸基多普勒天气雷达径向速度资料,对2015年登陆台风彩虹（1522）进行数值试验。从台风强度、路径、结构等方面验证了同化效果,并对不同区域雷达观测资料的同化敏感性进行讨论。试验结果表明:在同化窗内同化分析场台风位置误差相比未同化平均减小15 km,最多时刻减小38 km,同化资料时次越多,确定性预报路径误差越小。同化雷达资料后较好地反映出台风彩虹（1522）近海加强过程,台风中心最低气压同化分析和预报误差相比未同化最大减小超过25 hPa,台风眼的尺度、眼墙处对流非对称结构相比未同化与观测更加接近。试验还表明:台风内核100 km范围内的雷达观测对同化效果影响最大,仅同化这部分资料（约占总量的20%）各方面效果与同化全部资料相近,而仅同化100 km以外资料效果明显不及同化所有资料。仅同化台风内核雷达观测资料可以在不影响同化效果的前提下,使集合同化计算机时减小为原来的1/3,该策略可为台风实际业务预报提供一定参考。 相似文献
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GRAPES集合卡尔曼滤波资料同化系统Ⅱ：区域分析及集合预报 总被引：2，自引：0，他引：2
GRAPES集合卡尔曼滤波资料同化方法能够分批同化常规观测资料,GRAPES集合卡尔曼滤波同化系统的设计及其与GRAPES三维变分同化系统的对比试验结果表明,GRAPES集合卡尔曼滤波系统能够得到合理的分析,并且具有实际运行能力。在此基础上,进行集合卡尔曼滤波区域同化分析及集合预报试验,对比区域模式面三维变分同化分析预报结果,研究表明,集合卡尔曼滤波分析比三维变分分析具有一定优势,降水预报更接近实况。考察了预报误差特征随天气形势的变化情况,表明预报误差相关场和均方差的分布随着天气形式不同而变化。 相似文献
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集合卡尔曼滤波同化多普勒雷达资料的数值试验 总被引：25，自引：10，他引：25
利用集合卡尔曼滤波(EnKF)在云数值模式中同化模拟多普勒雷达资料,并考察了不同条件下EnKF同化方法的性能.结果显示,经过几个同化周期后,EnKF分析结果非常接近真值.单多普勒雷达资料EnKF同化对雷达位置不太敏感,双雷达资料同化结果在同化的初期阶段比单雷达资料同化结果准确.同化由反射率导出的雨水比直接同化反射率资料更有效,联合同化径向速度和雨水有利于提高同化分析效果.协方差对EnKF同化效果起着非常重要的作用,考虑模式全部预报变量与径向速度协方差的同化效果比仅考虑速度场与径向速度协方差的同化效果好.雷达资料缺值降低了同化效果,此时增加地面常规观测资料的同化可以明显提高同化分析效果.EnKF同化技术对雷达观测资料误差不太敏感.初始集合对同化分析有较大影响.EnKF同化受集合大小和观测资料影响半径.同化对模式误差较敏感.利用EnKF同化双多普勒雷达资料,分析了一次梅雨锋暴雨过程的中尺度结构.结果表明,EnKF同化技术能够从双多普勒雷达资料反演暴雨中尺度系统的动力场、热力场和微物理场,反演的风场是较准确的,反演的热力场和微物理场分布也是基本合理的.中低层切变线是此次暴雨的主要动力特征,对流云表现为低层辐合、高层辐散并有垂直上升运动伴随,其热力特征表现为低层是低压区,高层为高压区,中部为暖区而上、下部为冷区,水汽、云水和雨水分别集中在对流云体内、上升气流区和强回波区. 相似文献
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EnSRF雷达资料同化在一次飑线过程中的应用研究 总被引：3，自引：1，他引：2
本文利用包含复杂冰相微物理过程的WRF（Weather Research and Forecasting）模式,针对2007年4月23日发生在我国华南地区的一次典型飑线天气过程,分别进行了确定性预报和集合预报试验,发现确定性预报能大致捕捉到飑线系统的发生发展过程,但对飑线后部的层云区模拟效果较差。集合预报能够有效地减少模式的不确定性,大部分集合成员对飑线的模拟效果优于确定性预报。进一步将集合预报得到的40个成员作为背景场,采用EnSRF（Ensemble Square Root Filter）同化多普勒天气雷达资料,并将分析得到的集合作为初始场进行集合预报,通过与未同化雷达资料的集合对比,考察了EnSRF同化多部雷达资料对飑线系统的影响。结果表明:EnSRF雷达资料同化增加了模式初始场的中小尺度信息,大部分集合成员的分析场能够较准确地再现飑线的热力场、动力场和微物理场的细致特征,并且模拟出飑线后部的层云结构。通过对EnSRF分析的集合进行模拟发现,大部分集合成员较未同化雷达资料时模拟效果有明显改善。同化后的集合预报ETS（Equitable Threat Score）评分最高,其次是未同化的集合预报,确定性预报的最低。 相似文献
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集合方根滤波同化多普勒雷达资料在一次飑线过程中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对2005年7月12日发生在山东省中西部地区的一次飑线天气过程,采用集合方根滤波方法开展基于WRF模式的多普勒雷达资料的同化应用试验,考察了此同化系统对实际雷达资料的同化效果。主要结论如下：（1）集合方根滤波同化系统能有效同化实际雷达资料,雷达资料的加入增加了模式的中小尺度信息,使分析场得到了显著改善,有效缩短了模式起转时间,改进了对地面降水的预报。（2）利用三次同化分析后的集合平均分析场进行的确定性预报表明,与控制试验相比,同化后分析场能更准确地预报飑线系统的微物理量场,预报的流场结构符合风暴的动力特征,动力场和热力场的分布与配置也基本合理。（3）集合平均分析场对飑线系统传播方向的预报与实况一致,但预报的系统传播速度较实况快,由于对流系统的非线性发展迅速,对系统的预报时效为5—6 h。 相似文献
11.
迭代集合平方根滤波在风暴尺度资料同化中的应用 总被引：2，自引：1，他引：1
本文根据最新的非同步(Asynchronous)算法设计了一个迭代EnSRF(iterative Ensemble Square Root Filter,简称iEnSRF)方案。在这个迭代方案中,同化时刻的背景场和一个较早时刻的背景场将被同时更新,得到两个时刻的分析场,然后预报模式从较早时刻的分析场再次进行集合预报到同化时刻,最后重复前面两个步骤,实现对同化时刻背景场的迭代分析。在一个理想风暴个例上,本文通过模拟雷达资料同化对这一方案进行了检验,对比了传统EnSRF方案和iEnSRF方案的同化效果。此外,本文还讨论了只在同化时刻一个时间层上进行迭代的情况。同化单部模拟雷达资料的试验表明iEnSRF方案能够在初始估计缺少风暴信息的情况下较好地还原风暴中垂直运动和潜热释放之间的正反馈关系,显著提高初始分析的质量并加快随后同化的收敛速度。而传统EnSRF在这一初始估计较差的情况下不能在初始分析中有效估计这一相关关系并导致其收敛速度较慢且收敛误差较大。当只涉及一个时间层时,迭代算法并不能取得比传统EnSRF更好的效果。这一结果表明重复使用观测的算法只有在涉及两个时间层时才能改进最终的分析结果。在同化两部模拟雷达资料的试验中,iEnSRF的初始分析仍然优于传统EnSRF的初始分析,并在对流层高层取得显著改进。单双雷达资料同化的试验结果对比表明,单纯增加观测数量并不能显著改进传统EnSRF对非观测变量(比如温度)的分析,而iEnSRF则能够更加充分地利用更多的观测进一步提升初始分析的效果。 相似文献
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基于雷达资料快速更新四维变分同化 (RR4DVar) 技术和三维数值云模式,初步研发了一个针对对流尺度数值模拟的快速更新雷达四维变分分析系统。系统通过对京津冀6部多普勒天气雷达资料进行RR4DVar同化,并融合5 min自动气象站观测和中尺度数值模式结果,可快速分析得到12~18 min更新的低层大气三维动力、热力场的对流尺度结构特征。针对2009年7月22日发生在京津冀的一次强风暴个例,通过一系列敏感性试验,并利用局地加密资料进行检验对比,表明有效的雷达资料RR4DVar同化及自动气象站和中尺度模式资料融合方案、恰当的中尺度背景场设置和动力约束方法是获得合理结果的关键。研究也表明:恰当的系统配置能够模拟出与对流生消发展密切相关的近风暴环境特征,包括低层入流、垂直风切变、低层辐合上升和暖舌等,以及风暴自身形成的冷池、出流等与风暴演变密切相关的对流尺度结构。 相似文献
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风暴尺度天气下利用集合卡尔曼滤波模拟多普勒雷达资料同化试验 II. 考虑模式误差的情形 总被引：8，自引：6，他引：2
文章的第I部分(兰伟仁等, 2010), 利用模拟雷达资料在假定模式无误差的情况下进行了一系列的集合卡尔曼滤波(EnKF)敏感性试验, 验证了EnKF方法在风暴尺度天气资料同化中的作用。本文继续探讨EnKF在有显著模式误差的情况下同化模拟多普勒雷达资料的效果问题。试验中假定模式误差主要来源于微物理过程参数化的不确定性。结果表明: 模式误差在不同程度上影响了EnKF分析的效果, 对微物理量的影响尤其明显; 在EnKF分析中, 利用微物理过程参数化集合的方法来考虑模式误差, 对速度场、 位温场以及比湿场有较明显的正作用, 但对于微物理量场分析效果较差; 若包含控制试验的微物理过程参数化方案, 则EnKF对所有变量都有正效果, 随着同化循环次数的增加, 分析结果更加合理; 只考虑冰相过程的微物理过程参数化方案的集合, 分析效果进一步提高。 相似文献
14.
利用自主构建的基于风暴尺度的WRF-En SRF系统同化模拟多普勒雷达资料,讨论了微物理方案及其参数的不确定性对同化效果的影响。试验采用组合微物理方案以及扰动微物理方案中的参数的方法,结果表明,模式误差非常小甚至可以忽略时,使用单个微物理方案并扰动参数能够使真实风暴的主要特征在分析场中较未扰动参数得到更好地反映;存在模式误差时,使用单个微物理方案并扰动参数后,分析场中的各要素的分布较未扰动参数更加接近真实风暴,同化效果得到改进,且改进效果比模式误差非常小时更为明显;存在模式误差时,组合微物理方案并扰动参数后,分析场中对流云团的形态较未组合方案或未扰动参数更接近真实风暴,主要要素场的配置最能反映真实风暴的特征,同化效果最为理想。结果也表明,扰动参数时、参数扰动范围较小时,同化效果较优。 相似文献
15.
针对2018年9月17日发生在广东省佛山市的一次台风龙卷过程,对比分析了EnKF和变分方法同化X波段相控阵雷达得到的风场结构。结果表明,EnKF方法和变分方法在同化了X波段相控阵雷达资料之后,都可以得到龙卷母体风暴的涡旋特征。相比之下,EnKF同化分析的涡旋强度更强,台风龙卷母体风暴及其周边三维风场的结构更加完整,与回波结构匹配更好。变分方法同化得到的流场不够连续,台风龙卷母体风暴的涡旋强度偏弱,弱回波区入流也明显偏弱,并不符合概念模型。而两种方法在没有同化相控阵雷达数据时,都无法产生龙卷母体风暴的流场特征。总体而言,相对于变分方法,EnKF同化系统在同化X波段相控阵雷达数据后可以产生更为合理的涡旋结构,台风龙卷母体风暴及其周边动力场结构更合理,这为以后X波段相控阵雷达的业务应用提供了思路。 相似文献
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This study explored the impact of coastal radar observability on the forecast of the track and rainfall of Typhoon Morakot(2009)using a WRF-based ensemble Kalman filter(EnKF)data assimilation(DA)system.The results showed that the performance of radar EnKF DA was quite sensitive to the number of radars being assimilated and the DA timing relative to the landfall of the tropical cyclone(TC).It was found that assimilating radial velocity(Vr)data from all the four operational radars during the 6 h immediately before TC landfall was quite important for the track and rainfall forecasts after the TC made landfall.The TC track forecast error could be decreased by about 43% and the 24-h rainfall forecast skill could be almost tripled.Assimilating Vr data from a single radar outperformed the experiment without DA, though with less improvement compared to the multiple-radar DA experiment.Different forecast performances were obtained by assimilating different radars, which was closely related to the first-time wind analysis increment, the location of moisture transport, the quasi-stationary rainband, and the local convergence line.However, only assimilating Vr data when the TC was farther away from making landfall might worsen TC track and rainfall forecasts.Besides, this work also demonstrated that Vr data from multiple radars, instead of a single radar, should be used for verification to obtain a more reliable assessment of the EnKF performance. 相似文献