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基于增长模繁殖法的集合预报初始扰动饱和分析 总被引：13，自引：1，他引：12
基于增长模繁殖(BGM)法构造集合预报初始扰动时,繁殖循环中扰动的发展和饱和情况是其关键技术之一.已有的一些研究基本上是以扰动增长率接近某一数值作为繁殖结束的标志.作者认为,初始扰动的饱和不仅仅是扰动增长率的饱和,即繁殖模大小方面的饱和,扰动形态(即误差分布)上的饱和也应当是一个必须考虑的因子.利用T63L9全球谱模式分析了繁殖循环中增长模(扰动)的发展和饱和情况,通过分析扰动大小及形态两方面随繁殖时间的演变,得到以下主要结论:扰动增长模在繁殖3～4天后可呈现明显的饱和特征;不同变量扰动增长模的饱和时间有所差别,同一变量在不同等压面上饱和时间亦不同步;不同的初始模大小也会对扰动饱和过程产生影响. 相似文献
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在增长模繁殖法(Breeding of the Growing Mode,BGM)的动态繁殖过程中,尺度化因子的选择极为关键。利用WRF(Weather Research and Forecasting)模式,在分析飑线系统数值模拟误差增长机制的基础上,根据飑线发展过程中湿对流区域误差更容易快速增长的特点,提出了一种根据湿对流区域时空分布调整的BGM初始扰动改进方案。该方案通过在动态繁殖过程中对小扰动的水平结构进行调整,加强湿对流区域扰动,捕获到增长最快方向上的小扰动并将其作为初始扰动。试验结果表明:根据降水量调整的改进方案相比其他方案扰动能量较大,各集合成员之间差异也较大,集合平均预报误差较小;对强降水范围的模拟相对理想,暴雨的降水评分较高;对风廓线及水汽场的预报更接近于实况,较好地改善了集合预报效果。 相似文献
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采用WRF模式对2010年9月发生在河南省附近的一次暴雨过程进行了集合预报试验。用增长模繁殖方法(BGM)制作了集合预报方案1;为了充分利用背景场信息,结合时间滞后法,制定了集合预报方案2:滚动繁殖法;考虑到暴雨过程中天气形势的特殊性,结合区域空间特征,制定了集合预报方案3:区域繁殖法。这3组试验均对变量U、V、T、Q进行了初值扰动,加上控制预报,均产生了9个集合成员。试验结果表明:几种集合预报方法在预报效果上相较于控制预报都具有明显的改善,滚动繁殖法及区域繁殖法对增长模繁殖法都具有一定的改进作用,其中区域繁殖法的预报效果更优,与实况更为接近。 相似文献
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增长模叠加方式及其对集合预报初始扰动的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
用增长模繁殖法(BGM)有效地构造集合预报初始扰动的一个前提是, 任两个扰动之间应尽可能的发散.本文从增长模发展和饱和的角度分析了增长模叠加方式与集合预报初始扰动"取样性"的关系, 无论是从扰动形势演变得出的定性结论还是定量计算的结果都显示: 在相同初始模的情况下, 通过改变扰动叠加方式分别构造多个扰动样本的做法是近似等效的.用这种方法增加的集合样本从"取样性"的角度来看是没有多大意义的, 更多的是在浪费有限的计算资源.构造多个初值的有效方法应该是从不同初始模出发进行增长模的繁殖. 相似文献
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基于增长模繁殖法的集合预报试验 总被引：5，自引：0，他引：5
利用微机版本的T63L9全球谱模式,首先进行了用增长模繁殖法(BGM)制作集合预报的方案设计,然后用确定的方案进行了中期数值预报的集合预报试验。繁殖循环的初始扰动为T63L9谱模式各层24 h预报的均方根误差乘随机数,该随机数服从[-1, 1]区间上的均匀分布,繁殖循环每12 h 1次,繁殖循环的周期为3 d,集合成员为9个。结果表明:在1~8 d的预报中,集合预报可以比控制预报的时效延长1 d,集合预报无论是距平相关系数还是预报均方根误差都明显优于控制预报,集合预报对形势场的预报较控制预报更为接近实况分析场。 相似文献
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增长模在热带地区发展的分析研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用T63L9全球谱模式对制作集合预报的增长模繁殖法(BGM)在热带地区的适用性进行研究,分析了在热带地区扰动增长的机理。设计与物理过程、积云对流参数化方案及湿物理过程有关的3个敏感性试验及1个控制试验。为了讨论不同物理过程对BGM生成扰动的影响,定义扰动动能变化率对试验结果进行分析。结果表明:在热带地区积云对流强盛区内风场扰动能够快速增长。扰动增长机制在热带地区与中高纬地区有本质区别,热带地区扰动的发展主要受物理过程的作用,其中模式积云对流及湿物理过程对扰动中快速增长的部分起着至关重要的作用。中高纬地区扰动发展与背景场的斜压不稳定有关。 相似文献
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利用WRFV2.2模式,对1977年5月20日发生在美国俄克拉荷马州的典型超级单体风暴进行风暴尺度集合预报试验。通过对比由Monte-Carlo法和增长模繁殖法构造的集合预报系统的性能,检验了增长模繁殖法应用于风暴尺度集合预报的合理性及其价值。研究表明,在预报误差的意义上,集合技术能够明显改善中尺度强对流天气的单一确定性预报;但纯统计意义的Monte-Carlo法动力意义不足,导致集合离散度偏低;作为改进方法,增长模繁殖法充分考虑了预报中误差增长的信息,改善了离散度增长偏慢的缺陷。研究结果还显示,增长模繁殖法构造的集合预报系统的各预报评分(RSS、ETS等)均高于Monte-Carlo法,体现了增长模繁殖法的显著优势,但不同的繁殖周期对非降水场和降水场的预报能力有所差异,合理的繁殖周期需要在两者之间寻求平衡点。 相似文献
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弱天气尺度强迫背景下的长江中下游暖区暴雨突发性强,高度非线性,难以准确预报,这时考虑不确定因素的集合预报成为重要选项,而对流尺度集合预报核心问题是积分一段时间后离散度偏低,会导致预报失败。比较包含不同尺度扰动信息的对流尺度集合预报方案间的差异性并据此优化初始扰动方案,针对2018年5月4—5日一次典型长江中下游暖区暴雨过程,分别采用动力降尺度（DOWN）、增长模繁殖法（BGM）、局地增长模繁殖法（LBGM）和混合扰动法（BLEND）等四种方法进行集合预报试验,以期探讨对离散度和预报效果的影响。结果表明,在模式积分0~6 h,具有中小尺度扰动信息的BGM和LBGM的离散度优于DOWN,其中LBGM相比于BGM具有一定程度上的改进,说明具有更准确中尺度特征的扰动能够在积分初始阶段获得有效增长,即考虑了中小尺度天气系统局地性的LBGM能弥补BGM的不足;但是,在模式积分12 h以后,具有更多大尺度特征扰动的DOWN优于区域模式中的增长模繁殖法BGM和LBGM,说明经过初始误差快速增长一段时间后,大尺度扰动开始起主要作用。而具有不同尺度扰动信息的BLEND方案则兼具LBGM和DOWN的优势,几乎在整个预报时段离散度较高且概率预报评分较好,体现出混合扰动的优越性。以上结果进一步说明,初始扰动的尺度特征在暖区暴雨的集合预报效果中具有关键性的作用,因而通过调整初始扰动的尺度信息来优化集合预报性能的混合扰动思想,在业务上具有一定的指导意义和推广价值。 相似文献
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"1998年二度梅"暴雨与非线性亚临界对称不稳定的初步研究 总被引：1，自引：2，他引：1
对1998年7月20日00时8月1日12时这段梅雨暴雨过程进行诊断分析，并利用MM5V3中尺度模式作梅雨暴雨的数值试验，结果表明：(1)本次梅雨暴雨分为3大段过程，非线性亚临界对称不稳定可能是3段梅雨暴雨形成的重要机制；(2)扰动风场增长与降水增长关系密切，扰动风场的增长会超前于降水的增长，非线性亚临界对称不稳定的增强可能使降水增强；(3)非线性亚临界对称不稳定主要发生在高层200hPa，中层500hPa也有发生。非线性亚临界对称不稳定使线性对称稳定的大气变为不稳定。降水区和暴雨中心主要位于高层200hPa和中层500hPa扰动风场极大值南侧与低层850hPa扰动风场极大值北侧之间。(4)非线性亚临界对称不稳定扰动的P折时间和空间尺度，分别为5～8h和200～300km。 相似文献
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利用T63L9全球谱模式和NCEP/NCAR再分析资料, 对BGM方法中增长模的繁殖长度对集合预报效果的影响进行研究。结果表明:与控制预报相比, 不同繁殖长度的集合预报都能使预报效果得到一定程度的改进, 特别是第4天预报以后, 改进程度随预报时效而稳步提高。三组不同繁殖长度的集合预报对控制预报的改进存在差别, 分析结果表明:繁殖长度为2 d的集合预报明显效果最差, 而繁殖3 d和4 d的集合预报差别并不明显。对集合Talagrand分布以及离散度的初步分析表明, 繁殖长度取为3 d似乎最为合理。 相似文献
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采用增长模培育(Breeding of Growing Modes,BGM)法开展有限区域模式短期集合预报研究,亟需解决的问题是集合预报扰动的发展及演变。因此论文结合经典的适时缩放培育思想,利用增长模培育法,基于WRF3.6模式(采用WRF-ARW),开发和构建了一个包含水平风场、垂直速度、位温扰动、位势扰动和水汽混合比共6个基本物理量的区域短期集合预报系统(WRF-EPS)。在此基础上,以2016年6月整月我国南方大范围暴雨为样例,针对扰动发展与演变的典型问题进行了探讨。试验结果表明:1)模式大气高、中、低三层的物理量扰动增长可以分为两个阶段,第一阶段为扰动快速线性增长,该阶段内扰动快速完成全部涨幅;第二阶段为非线性稳定阶段,从快速线性增长过渡到非线性稳定阶段大约需要24 h。2)各物理量的扰动增长率、相关系数以及增长模进入非线性稳定阶段的时间大致相同,但对于同一等压面不同物理量或同一物理量不同等压面,每个参数达到非线性稳定后的数值大小及演变规律存在差异,且随时间演变均伴有日内振荡现象。3)对于扰动振幅相同但初始随机模态不同的初值集合,不同随机模态对扰动培育的影响主要是在扰动的非线性稳定阶段,而在快速的线性增长阶段,它们之间的差异很小。4)对于初始随机模态相同但振幅不同的初值集合,不同扰动振幅对扰动演变的影响主要是在扰动的快速线性增长阶段,而在非线性稳定阶段,它们之间的差异很小,并且不同初始振幅对扰动进入非线性稳定阶段的时间基本没有影响。 相似文献
13.
The breeding method has been widely used to generate ensemble perturbations in ensemble forecasting due to its simple concept and low computational cost. This method produces the fastest growing perturbation modes to catch the growing components in analysis errors. However, the bred vectors(BVs) are evolved on the same dynamical flow, which may increase the dependence of perturbations. In contrast, the nonlinear local Lyapunov vector(NLLV) scheme generates flow-dependent perturbations as in the breeding method, but regularly conducts the Gram–Schmidt reorthonormalization processes on the perturbations. The resulting NLLVs span the fast-growing perturbation subspace efficiently, and thus may grasp more components in analysis errors than the BVs.In this paper, the NLLVs are employed to generate initial ensemble perturbations in a barotropic quasi-geostrophic model.The performances of the ensemble forecasts of the NLLV method are systematically compared to those of the random perturbation(RP) technique, and the BV method, as well as its improved version—the ensemble transform Kalman filter(ETKF)method. The results demonstrate that the RP technique has the worst performance in ensemble forecasts, which indicates the importance of a flow-dependent initialization scheme. The ensemble perturbation subspaces of the NLLV and ETKF methods are preliminarily shown to catch similar components of analysis errors, which exceed that of the BVs. However, the NLLV scheme demonstrates slightly higher ensemble forecast skill than the ETKF scheme. In addition, the NLLV scheme involves a significantly simpler algorithm and less computation time than the ETKF method, and both demonstrate better ensemble forecast skill than the BV scheme. 相似文献
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DENG Guo TIAN Hu LI Xiaoli CHEN Jing GONG Jiandong JIAO Meiyan 《Acta Meteorologica Sinica》2012,26(1):52-61
To compare the initial perturbation techniques using breeding vectors and ensemble transform vectors,three ensemble prediction systems using both initial perturbation methods but with different ensembl... 相似文献
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A Multivariate Empirical Orthogonal Function-Based Scheme for the Balanced Initial Ensemble Generation of an Ensemble Kalman Filter 
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下载免费PDF全文 The initial ensemble perturbations for an ensemble data assimilation system are expected to reasonably sample model uncertainty at the time of analysis to further reduce analysis uncertainty. Therefore, the careful choice of an initial ensemble perturbation method that dynamically cycles ensemble perturbations is required for the optimal performance of the system. Based on the multivariate empirical orthogonal function (MEOF) method, a new ensemble initialization scheme is developed to generate balanced initial perturbations for the ensemble Kalman filter (EnKF) data assimilation, with a reasonable consideration of the physical relationships between different model variables. The scheme is applied in assimilation experiments with a global spectral atmospheric model and with real observations. The proposed perturbation method is compared to the commonly used method of spatially-correlated random perturbations. The comparisons show that the model uncertainties prior to the first analysis time, which are forecasted from the balanced ensemble initial fields, maintain a much more reasonable spread and a more accurate forecast error covariance than those from the randomly perturbed initial fields. The analysis results are further improved by the balanced ensemble initialization scheme due to more accurate background information. Also, a 20-day continuous assimilation experiment shows that the ensemble spreads for each model variable are still retained in reasonable ranges without considering additional perturbations or inflations during the assimilation cycles, while the ensemble spreads from the randomly perturbed initialization scheme decrease and collapse rapidly. 相似文献
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Initial perturbation scheme is one of the important problems for ensemble prediction. In this paper,
ensemble initial perturbation scheme for Global/Regional Assimilation and PrEdiction System (GRAPES)
global ensemble prediction is developed in terms of the ensemble transform Kalman filter (ETKF) method.A new GRAPES global ensemble prediction system (GEPS) is also constructed. The spherical simplex 14-member ensemble prediction experiments, using the simulated observation network and error characteristics of simulated observations and innovation-based in ation, are carried out for about two months. The structure characters and perturbation amplitudes of the ETKF initial perturbations and the perturbation growth characters are analyzed, and their qualities and abilities for the ensemble initial perturbations are given.
The preliminary experimental results indicate that the ETKF-based GRAPES ensemble initial perturbations could identify main normal structures of analysis error variance and reflect the perturbation amplitudes.The initial perturbations and the spread are reasonable. The initial perturbation variance, which is approximately equal to the forecast error variance, is found to respond to changes in the observational spatial variations with simulated observational network density. The perturbations generated through the simplex method are also shown to exhibit a very high degree of consistency between initial analysis and short-range forecast perturbations. The appropriate growth and spread of ensemble perturbations can be maintained up to 96-h lead time. The statistical results for 52-day ensemble forecasts show that the forecast scores ofensemble average for the Northern Hemisphere are higher than that of the control forecast. Provided that using more ensemble members, a real-time observational network and a more appropriate inflation factor,better
effects of the ETKF-based initial scheme should be shown. 相似文献
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以一个江淮梅雨锋低涡的48h模拟结果为基态计算了奇异矢量,并利用奇异矢量构造了假反扰动。分析表明,假反扰动能在一定程度上描述初始误差,可以借助其进行初始误差分析;在假反扰动中,发展缓慢的奇异矢量分量是主体,描述了绝大部分模拟误差且增长迅速的奇异矢量所占比例却很小;分析假反扰动的具体形势发现850hPa上初始误差主要是低涡西南方向的低压槽偏弱,而在500hPa,渤海湾低压槽向西南方向的伸展不够,低压槽东边的高压脊应进一步向北伸展,这些初始误差都分布在关键系统的周围,并且具有中尺度的特征。另外,假反扰动中不同物理量场改进预报质量的贡献各不相同,各种物理量场间存在着使其空间分布趋于一致的动力相关关系。 相似文献