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1.
ＷＲＦ-ＥｎＳＲＦ同化系统的效果检验及其应用 总被引：10，自引：2，他引：8
利用自主构建的针对风暴尺度资料同化的WRF-EnSRF同化系统同化多普勒天气雷达资料,检验其在2003年一次梅雨锋暴雨以及2009年一次强对流天气过程的同化性能.结果显示,在两个例中该同化系统均表现出有效的同化能力,经过60 min同化的分析场和以该分析场集合做初值的30 min的集合预报结果都比较接近实际观测.在同化过程中,径向速度和反射率因子的观测增量均方差分别达到3～4 m/s和9-11 dBz.本文考察了初始扰动时全场扰动与对流区域局部扰动,以及扰动环境风场与否对同化效果的影响.试验结果表明,对流区局部扰动相对于全场扰动并没有提高同化效果;对于尺度较大的梅雨锋暴雨来说,扰动环境风场时同化效果较好.为了考察分析场在降水预报中的表现,在暴雨个例中,以分析场为初值做6 h降水预报,经过同化的集合预报和确定性预报结果都比没有经过同化的控制试验预报结果准确. 相似文献
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基于WRF模式构建了Hybrid En SRF-En3DVar同化系统,该系统使用En SRF方案直接更新集合扰动。利用构建的同化系统针对台风"桑美"分别进行集合协方差权重敏感性试验和同化雷达不同观测资料的敏感性试验。集合协方差权重敏感性试验发现:当集合协方差权重分别为0.25、0.5和0.75时,同化效果优于3DVar试验,其中0.75的集合协方差权重试验得到了分析场的最优估计;当集合协方差权重为1.0时,分析场最差。同化雷达不同观测资料的敏感性试验表明,联合同化雷达径向风及反射率能有效改善大气湿度场和风场,但对风场的改善效果不如仅同化雷达径向风好。将En SRF集合扰动更新方案与扰动观测方案综合分析发现,扰动观测方案集合离散度较小,计算代价大,En SRF方案优于扰动观测方案。 相似文献
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基于GSI（Community Gridpoint Statistical Interpolation）同化系统和WRF（Weather Research and Forecasting）模式,探讨了多部多普勒雷达的反射率因子和径向速度资料同化对2016年6月23日江苏阜宁龙卷模拟的改进效果和影响过程。结果表明:（1）仅同化雷达反射率因子和仅同化径向速度均能在一定程度上改进模式对阜宁龙卷及其环境场的模拟,且雷达径向速度同化的改进作用更大;同时同化两种资料改进效果最佳。（2）雷达反射率因子同化是利用复杂云分析技术,直接修正了水凝物含量,增加了潜热释放,对低层大气热力场进行了正温度扰动调整,从而主要改进了初始场的水汽条件和热力条件;而雷达径向速度同化通过三维变分技术直接修正了风场,进而引起水汽输送变化影响水凝物的调整和大气热力场的变化,对初始场的动力条件和热力条件修正较大;同时同化两种资料修正了初始场的动力和热力结构,保证了两者物理上的协调,综合了两者的改进作用,从而取得最佳模拟效果。（3）同时同化雷达反射率因子和径向速度后,模式在阜宁附近模拟出了明显的涡旋结构,尽管涡旋强度和龙卷结构与实况仍有一定差距,但涡旋发生发展过程、路径、地面小时极大风和降水等模拟与实况吻合度均明显高于对照试验。 相似文献
4.
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
6.
利用WRF模式,对1977年5月20日发生在美国俄克拉荷马州的超级单体风暴进行理想化的集合预报试验。基于具有明确统计意义的蒙特卡洛扰动法和扰动变量动力协调性的考虑,构造了两个集合预报系统（EPS）,一个是由包含多时次扰动误差信息并能够使各个扰动变量与动力模式相协调的初始扰动场生成集合成员;一个是由蒙特卡洛扰动法生成集合成员。对比检验了两个EPS的性能,结果表明：与动力模式相协调的扰动场形成初始扰动的EPS预报效果要好于蒙特卡洛扰动法产生的EPS;Talagrand分布和离散度情况表明前者可以获得更适宜的离散度,模式对初始扰动的平滑作用更小,比后者更为合理。 相似文献
7.
集合预报最优ETKF初始扰动方法设计及其在暴雨中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
为改进集合转换卡尔曼滤波方法(Ensemble Transform Kalman Filter,ETKF)在初始扰动中离散度偏小的问题,考虑引入物理不确定性。使用初始时刻离散度检验两种ETKF初始扰动方案改进的程度,通过动力和水汽条件分析探求改进机制。利用WRF模式构建更新预报系统,选取2014年5月一次暴雨个例进行集合降水预报试验,通过ETKF方法设计两种不同的初始扰动方案。结果表明:在分析循环中引入多物理扰动的初始扰动方案(multi)相比单一物理过程的初始扰动方案(mono)在初始时刻离散度和模拟动力水汽条件以及降水评分上均有较大改进。初始扰动中multi的离散度相比mono整体更优,显然添加了多物理扰动方案的试验对结果有改进作用;在对两种方案的机理分析中,multi对于降水位置的明显改善主要取决于散度及水汽通量散度模拟能力的提高;在离散度分析中,multi方案在强对流区域的改进效果比在整个区域中的更好,而对各变量的离散度和均方根误差之比相当,说明集合预报系统的合理性;对各量级预报结果评分显示,multi方案均呈现较好表现能力。 相似文献
8.
利用雷达观测资料和FNL1°×1°再分析资料,采用中尺度WRF模式及其3DVar同化系统,探讨了同化多普勒雷达径向速度和反射率因子对2016年4月3日出现在江西景德镇的一次弓形回波过程模拟的改进效果及其影响途径。结果表明:1)只同化雷达径向速度或反射率因子均能改进模式对弓形回波的模拟效果,但同化雷达径向速度改进效果更好;同时同化两种资料改进效果最佳。2)雷达径向速度同化通过直接调整风场,进而引起水汽输送和水凝物凝结、凝华等微物理过程变化,对动力场和热力场都有一定调整;雷达反射率同化是首先将雷达反射率因子反演成雨水、雪和霰粒子混合比,能够调整水凝物场,但是当没有协调动力条件配合时,模式将不吸收这部分资料,对水汽场和动力场都没有明显改善;同时同化两种资料,能够综合调整动力场、热力场和水汽场,得到动力、热力和水汽协调的最优初始场。3)同化反射率资料只在积分初期模拟效果好,随着积分时间延长,ETS评分迅速降低;同化径向速度资料,积分初期效果不如同化反射率资料,但预报效果稳定;同时同化雷达反射率和径向速度模拟结果最好,在整个积分阶段ETS评分均为最高。 相似文献
9.
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
10.
基于集合平方根滤波方法(En SRF)同化方法和NOAH陆面模式的WRF-En SRF陆面同化系统,同化了江苏省70个自动站资料进行试验,研究加入不同的同化资料(地表温度、10 cm土壤温度、20 cm土壤温度)及初始扰动强度的大小对陆面数据同化系统性能的影响,以及对不同区域(降水大值区和降水小值区)的分析场进行效果对比,并且检验了同化系统在一次典型的梅雨锋暴雨的同化效果,证明了这个系统的有效性和可行性。对于资料选取试验,比较全场平均的同化时刻分析场模拟观测相对真实观测的均方根误差可以得到:同化地表温度资料并且初始扰动强度1 K的时候同化效果最理想。对于选定的降水大值区和降水小值区来讲,降水大值区的土壤温度和土壤湿度分析场更加接近于真实场。运用于一次梅雨锋暴雨的同化实验,对于最后一个同化时次的分析场作为背景场做集合预报,最终证明预报结果是有效的。土壤温度、土壤湿度、地表温度和近地面风场的预报结果都较用NCEP再分析资料直接做预报作为控制试验的结果有不同程度的改进。这说明该系统应用于实际同化中的性能较为良好,可以应用于实际土壤湿度与温度的预报。 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
12.
本文针对2009年6月5日发生在我国华东地区的一次中尺度对流过程（Mesoscale Convective System,简称MCS）,基于集合均方根滤波（Ensemble Square Root Filter,简称EnSRF）方法同化多部多普勒天气雷达资料,引入具有时空自适应理论优势的贝叶斯膨胀算法,通过与常数膨胀算法的对比,分析了两种膨胀算法对EnSRF同化效果的影响。结果表明:贝叶斯膨胀算法同化的雷达组合反射率因子在强对流中心处有所增强,改善了基于常数膨胀算法的EnSRF同化强对流系统偏弱的问题。相比常数膨胀算法,贝叶斯膨胀算法同化的冷池结构更合理,径向风和反射率因子的均方根误差均减少。进一步探讨贝叶斯膨胀算法对同化效果改善的原因,结果发现:贝叶斯膨胀参数的分布与反射率因子的均方根误差分布十分吻合,这表明贝叶斯膨胀算法可以在背景场均方根误差较大,即背景场与观测差距较大时,给出较大的膨胀参数,进而增加集合的背景场误差,使得观测权重增大,从而给出了较大的分析增量。对集合平均分析场进行了1小时的确定性预报发现,贝叶斯膨胀算法提高了预报模式对安徽与江苏交界处的强对流系统的模拟效果,回波强度更强,冷池强度和范围更大,且对于不同组合反射率因子的阀值,贝叶斯膨胀算法的评分（Equitable Threat Score,简称ETS）均高于常数膨胀算法。这表明贝叶斯膨胀算法有效地改进了基于常数膨胀算法的EnSRF同化雷达资料的效果。 相似文献
13.
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
14.
集合均方根滤波同化地面自动站资料的技术研究 总被引：3，自引：1，他引：2
模式地形与观测站地形高度差异一直是地面资料同化面临的棘手问题,合理的同化方案能够将地面自动站资料有效的同化到中尺度数值模式中。本文首先采用Guo et al.(2002)的方案实现了在WRF模式中应用集合Kalman滤波方法同化地面自动站资料;然后对方案进行调整,对10 m高度风场、2 m高度位温、2 m高度露点和地表气压进行同化。通过均方根误差分析,模拟结果和同化增量分析来确定集合平方根滤波(EnSRF)同化地面自动站资料的有效性,并进行敏感性试验分析检验模式对各要素物理量的响应状况。结果表明:在EnSRF同化系统中应用Guo et al.(2002)的方案将地面自动站资料进行同化到数值模式中,能够部分改善模拟结果;地面观测资料(温度、湿度、风场、地表气压)中各物理量分别同化到数值模式都能影响18小时降水预报,但各物理量所起作用大小不同,其中对结果影响最大的是露点;使用位温、露点分别代替温度、比湿进行同化模拟效果更好,对自动站资料的同化也更加有效。 相似文献
15.
EnSRF雷达资料同化对一次强对流天气模拟的影响研究 总被引：2，自引：2，他引：0
利用ARPS(Advanced Regional Prediction System)模式和具有流依赖背景误差协方差的集合均方根滤波(Ensemble Square Root Filter,简称En SRF)方法,通过同化多部多普勒雷达资料,对2013年6月23日的强对流天气过程进行了研究。首先对比同化试验和观测的组合反射率因子,检验了同化效果。通过计算均方根误差和离散度,进一步定量评估了同化结果。再对比模式变量,综合分析了En SRF雷达资料同化对模式热力、动力、湿度和微物理量等变量的影响。最后对集合平均场进行1 km的高分辨率数值模拟。结果表明:En SRF能够同化出与观测类似的对流系统,且减弱了南北部的虚假回波。径向风和反射率因子的均方根误差明显减少。En SRF雷达同化能够明显优化模式的初始场,同化试验的回波在垂直方向上范围增加,强度偏弱。在强对流区域,低层的冷池温度最多降低6 K,相对湿度最多增加30%。对流区域的雨水、冰晶和雪的混合比均有明显增加。模拟发现同化试验能够较好地模拟出对流系统的结构和位置。 相似文献
16.
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
17.
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
18.
By sampling perturbed state vectors from each ensemble prediction run at properly selected time levels in the vicinity of the analysis time, the recently proposed time-expanded sampling approach can enlarge the ensemble size without increasing the number of prediction runs and, hence, can reduce the computational cost of an ensemble-based filter. In this study, this approach is tested for the first time with real radar data from a tornadic thunderstorm. In particular, four assimilation experiments were performed to test the time-expanded sampling method against the conventional ensemble sampling method used by ensemble- based filters. In these experiments, the ensemble square-root filter (EnSRF) was used with 45 ensemble members generated by the time-expanded sampling and conventional sampling from 15 and 45 prediction runs, respectively, and quality-controlled radar data were compressed into super-observations with properly reduced spatial resolutions to improve the EnSRF performances. The results show that the time-expanded sampling approach not only can reduce the computational cost but also can improve the accuracy of the analysis, especially when the ensemble size is severely limited due to computational constraints for real-radar data assimilation. These potential merits are consistent with those previously demonstrated by assimilation experiments with simulated data. 相似文献
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为了更加有效地同化地面自动气象站观测资料,针对模式地形与观测站地形存在的高度差异对同化效果的影响,提出了相应的解决方案。在同化系统的位温和露点观测误差中分别引入位温和露点地形代表性误差,在WRF模式中应用集合均方根滤波方法（EnSRF）同化地面自动气象站观测资料,并对2016年一次京津冀暴雨个例进行数值试验。研究结果表明,同化地面资料后,同化阶段的均方根误差、预报阶段的降水TS评分和前13个时次各要素预报均有整体改进。在观测误差中引入地形代表性误差与引入前相比,风场均方根误差得到整体改进;位温和露点的均方根误差在前期表现并不稳定,在后期有所改进;预报阶段前24 h累计降水与后24 h累计降水TS评分在整体上均有所提高。新方案能够减少高度差异对同化效果的影响。 相似文献