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1.
本文利用１９８９～１９９１年３～５月份资料，对影响我省的北部下滑系统做了初步的定义，并对该系统造成的降水从天气形势和云图特征等方面进行了初步的分析探讨，同时对日本２４～３６小时的数值预报产品对该系统的预报能力也进行了验证分析。 相似文献
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对改进湿位涡倾向方程做了理论分析和讨论，并通过一次台风过程做了验证，所得主要结论有：该方程可分解为干、湿分量倾向方程。在无摩擦和干绝热情况下，改进湿位涡的干分量具有保守性，该方程即为Ertel位涡倾向方程。在某些中小尺度天气系统中，湿物质梯度项对改进湿位涡的个别变化会有较明显影响，故该倾向方程更适用于该天气系统的诊断分析。利用改进湿位涡分解得到的干、湿位涡倾向方程，可得到显含湿物质梯度项的升级虚位涡方程、升级湿位涡方程，而这使得位涡诊断更加精细。本文对各类位涡倾向方程中凝结加热的作用做了分析，发现Ertel位涡倾向方程存在高估凝结加热的情况，使用改进湿位涡倾向方程对其进行部分凝结潜热扣除，应该有较好的诊断效果。改进湿位涡倾向方程减去经典湿位涡倾向方程后的结果能够合理反映凝结加热的作用，故用于梅雨锋暴雨和热带气旋等以凝结加热为主的天气系会有更佳的诊断效果。 相似文献
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本对斜交型扰动不稳定谱点的分布做了理论分析，得到了该谱点分布的半圆定理一该谱点分布在复一面上以原点为圆心以R0为半径的上半平面上，同时还对该不稳定增长率的上界作了估计。发现水平永度越小，模式顶越高则该估计值越大；垂直风切变的增大和纬度的增高对该增长率的增大有正贡献；当层结稳定度减小时，最大增长率随相对最大增长率得增大而减小。 相似文献
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本文通过对洛阳机场2001年2月22日傍晚发生的一次早春雷暴天气过程进行分析，讨论了导致该过程的有利环流形势、与能量场的配置关系以及温湿因素，对洛阳地区的早春雷暴预报线索做一探讨。 相似文献
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本文提出了一种用于双向套网格模式的变格距差分计算方案。该方案在不同格距的网格区采用不同精度的差分格式，它自然地连接粗细网格，避免了一般套网格方案在粗细网格相重合点上进行的重复计算。用解析法和数值试验证明了:它与其它一些变格距差分格式相比，对短波的穿透能力有明显改进，虚假的反射也较小。应用该方案建立了正压原始方程双向套网格模式，并采用空间分解和时间分解计算方法。这不仅使二维问题转化为二个一维问题，而且二维套网格也可简化为一维均匀网格和一维套网格两部分，从而使计算和程序简化。用理想场为初值所做的一系列数值试验表明，该模式中的波可以自由进出粗细网格区，计算稳定。最后，还用该模式做了台风路径预报试验，给出了一些试验结果。 相似文献
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多普勒天气雷达原始资料索引数据库设计 总被引：3，自引：5，他引：3
针对我国现阶段多普勒天气雷达网建设过程中雷达原始资料状况及气象业务发展、教学、科研工作对该类资料的管理需求．尝试设计了适于我国日前布网多普勒天气雷达原始资料的索引数据库管理系统，该系统同样可供由不同类型雷达构成的区域雷达网、全国雷达网雷达原始资料管理作参考。该数据库系统的建立采用结构化程序设计，用Visual C^ 6．0作为应用程序的开发工具，用Microsoft Access 2000做数据库。实现了雷达资料信息入库，修改，查询，资料导出，资料转换，资料回放，数据库备份等功能。 相似文献
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8.
微脉冲激光雷达及其应用研究进展 总被引：14，自引：0，他引：14
微脉冲激光雷达(MPL)对云和气溶胶的光学属性的空间分布提供连续自动的观测，该系统结构紧凑，发射能量对人眼安全，其可靠性已在国内外很多大型试验中得到了验证。文章介绍了微脉冲激光雷达的系统结构、工作原理以及较之传统激光雷达的优越性，给出了气溶胶光学属性的反演方法(斜率法、近端解法、远端解法和迭代求解法)并指出了其优缺点，对MPL在边界层、气溶胶观测等方面的应用研究成果做了简介。 相似文献
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陈贤 《中国气象科学研究院年报》2006,(1):7-8
项目启动会于2006年11月13日在北京召开。许小峰副局长在会上指出，该项目集中了我国气溶胶各领域研究的精兵强将，有着深厚的研究基础和创新能力。项目首席科学家张小曳研究员做了项目总体情况报告，介绍了研究意义、总体目标、关键科学问题、主要研究内容、总体研究方案、项目主要学术骨干等诸多方面内容。中国气象科学研究院是该项目的主持单位。本项目要实现以下3方面的科学目标：（1）取得对中国大气气溶胶特性、分布和变化的准确与系统的科学认识； 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
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基于全球集合预报系统(GEFS)资料,利用WRF中尺度模式及GEFS动力降尺度获取区域集合预报初值场,通过对同化后的分析场进行模式积分实现华南前汛期区域集合预报。对2019年6月10日的一次华南前汛期暴雨过程进行不同同化方案的试验:混合同化(Hybrid)、三维变分(3Dvar)、集合卡尔曼滤波(EnKF)和对比试验(Ctrl)四组试验的对比分析,探讨具有不同背景误差协方差矩阵的同化方案对区域集合预报集合扰动和集合离散随时间演变特征的影响,评估不同试验的降水模拟效果。(1) Hybrid对模式初始场有较好的改善作用,而3DVar和EnKF对初始场的改善作用不明显。(2) 对风场、温度场和湿度场,在前期预报中Hybrid的预报误差小于3DVar和EnKF,在中后期的预报中,3DVar和EnKF的预报误差得到改善,且好于Hybrid。同样,集合扰动能量,Hybrid和Ctrl在前期预报发展好于3DVar和EnKF,而在中后期的预报3DVar和EnKF好于Hybrid和Ctrl。(3) 从24 h累积降水评分中,整体上同化试验好于Ctrl,3DVar和EnKF好于Hybrid,且3DVar对大中雨级别的降水评分较好,而EnKF对暴雨以上级别的降水评分较好。(4) 对于集合统计检验分析,同化试验的AUC值都大于Ctrl的AUC值,24 h累积降水量阈值在10~100 mm的AUC值,3DVar最好;而125 mm阈值的AUC值,EnKF最好。 相似文献
13.
This study examines the performance of coupling the deterministic four-dimensional
variational assimilation system (4DVAR) with an ensemble Kalman filter (EnKF) to produce a
superior hybrid approach for data assimilation. The coupled assimilation scheme (E4DVAR)
benefits from using the state-dependent uncertainty provided by EnKF while taking advantage
of 4DVAR in preventing filter divergence: the 4DVAR analysis produces posterior maximum
likelihood solutions through minimization of a cost function about which the ensemble
perturbations are transformed, and the resulting ensemble analysis can be propagated forward
both for the next assimilation cycle and as a basis for ensemble forecasting. The feasibility
and effectiveness of this coupled approach are demonstrated in an idealized model with
simulated observations. It is found that the E4DVAR is capable of outperforming both 4DVAR
and the EnKF under both perfect- and imperfect-model scenarios. The performance of the
coupled scheme is also less sensitive to either the ensemble size or the assimilation window
length than those for standard EnKF or 4DVAR implementations. 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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An Ensemble-Based Three-Dimensional Variational Assimilation Method for Land Data Assimilation 总被引：1，自引：0，他引：1 
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下载免费PDF全文 Land surface models are often highly nonlinear with model physics that contain parameterized discontinuities. These model attributes severely limit the application of advanced variational data assimilation methods into land data assimilation. The ensemble Kalman filter （EnKF） has been widely employed for land data assimilation because of its simple conceptual formulation and relative ease of implementation. An updated ensemble-based three-dimensional variational assimilation （En3-DVar） method is proposed for land data assimilation This new method incorporates Monte Carlo sampling strategies into the 3-D variational data assimilation framework. The proper orthogonal decomposition （POD） technique is used to efficiently approximate a forecast ensemble produced by the Monte Carlo method in a 3-D space that uses a set of base vectors that span the ensemble. The data assimilation process is thus significantly simplified. Our assimilation experiments indicate that this new En3-DVar method considerably outperforms the EnKF method by increasing assimilation precision. Furthermore, computational costs for the new En3-DVar method are much lower than for the EnKF method. 相似文献
16.
A ＂Dressed＂ Ensemble Kalman Filter Using the Hybrid Coordinate Ocean Model in the Pacific 总被引：1，自引：0，他引：1
The computational cost required by the Ensemble Kalman Filter (EnKF) is much larger than that
of some simpler assimilation schemes, such as Optimal Interpolation (OI) or three-dimension variational
assimilation (3DVAR). Ensemble optimal interpolation (EnOI), a crudely simplified implementation of EnKF,
is sometimes used as a substitute in some oceanic applications and requires much less computational time
than EnKF. In this paper, to compromise between computational cost and dynamic covariance, we use the
idea of ``dressing' a small size dynamical ensemble with a larger number of static ensembles in order
to form an approximate dynamic covariance. The term ``dressing' means that a dynamical ensemble seed
from model runs is perturbed by adding the anomalies of some static ensembles. This dressing EnKF (DrEnKF
for short) scheme is tested in assimilation of real altimetry data in the Pacific using the HYbrid
Coordinate Ocean Model (HYCOM) over a four-year period. Ten dynamical ensemble seeds are each dressed by
10 static ensemble members selected from a 100-member static ensemble. Results are compared to two EnKF
assimilation runs that use 10 and 100 dynamical ensemble members. Both temperature and salinity fields
from the DrEnKF and the EnKF are compared to observations from Argo floats and an OI SST dataset. The
results show that the DrEnKF and the 100-member EnKF yield similar root mean square errors (RMSE) at
every model level. Error covariance matrices from the DrEnKF and the 100-member EnKF are also compared
and show good agreement. 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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基于集合Kalman滤波数据同化的热带气旋路径集合预报研究 总被引：1，自引：2，他引：1
构建了一个基于集合Kalman滤波数据同化的热带气旋集合预报系统，通过积云参数化方案和边界层参数化方案的9个不同组合，采用MM5模式进行了不同时间的短时预报。对预报结果使用“镜像法”得到18个初始成员，为同化提供初始背景集合。将人造台风作为观测场，同化后的结果作为集合预报的初值，通过不同参数组合的MM5模式进行集合预报。对2003～2004年16个台风个例的分析表明，初始成员产生方法能够对热带气旋的要素场、中心强度和位置进行合理扰动。同化结果使台风强度得到加强，结构更接近实际。基于同化的集合路径预报结果要优于未同化的集合预报。使用“镜像法”增加集合成员提高了预报准确度，路径预报误差在48小时和72小时分别低于200 km和250 km。 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
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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