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遗传算法同化GPS可降水量资料的研究与应用 总被引：1，自引：1，他引：0
利用上海气象台提供的GPS可降水量资料,对2006年7月4-5日发生在江淮地区的一次大暴雨过程进行了分析和模拟研究.此次降雨过程与对流层中低层中尺度低涡的发生发展有密切联系.在高低空环流的共同作用下,高空槽后干冷气流与西南暖湿气流在江淮地区频繁交汇,使得中尺度对流系统得以持续发展.由于造成此次降雨的对流系统尺度较小,仅用常规资料难以理想地模拟出降雨过程.因此,采用遗传算法(GA)同化系统研究了GPS可降水量资料在暴雨模拟中的作用,并做了与伴随同化系统的对比试验.数值模拟结果表明:(1)使用GPS可降水量资料调整初始场后能更准确地模拟出降水的落区与强度.(2)为了进一步检验使用遗传算法同化系统后的效果,通过湿度场,风场,高度场的均方差试验,证明加入GPS可降水资料的遗传同化试验对其它要素的改善与伴随同化GPS可降水资料的试验相比,更能模拟出与实况更为接近的低层风场,湿度场结构. 相似文献
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GPS观测资料应用于中尺度数值预报模式的初步研究 总被引：12，自引：3，他引：12
利用建立在长江三角洲地区GPS观测网中 11个站点的可降水量资料 ,对 2 0 0 2年 6月 2 3～ 2 4日影响长江三角洲地区的降水过程进行了MM5模式初始湿度场调整和Nudging同化试验。试验表明 :利用GPS测量的可降水量对模式初始湿度场进行调整能明显增强模式初始场描述水汽分布的能力 ,从而有效地控制模式积分初期对可降水量预报的误差 ,并对模式 6h累积降水量预报有较明显的改善作用。利用Nudging技术同化GPS可降水量资料对MM5预报效果改善较小 ,并且Nudging系数的增加对预报效果的影响不大。总体上 ,利用GPS可降水量资料调整模式初始湿度场对模式 6h累积降水预报效果的改善明显好于连续Nudging同化。试验还表明 :GPS资料对模式初始湿度场调整改善模式对累积降水量的预报主要是通过改善网格降水预报来实现的 ,而Nudging同化主要是通过改善次网格降水而提高模式降水预报能力的。 相似文献
3.
利用建立在长江三角洲地区GPS观测网中13个站点的资料对2002年6月27~28日影响长江三角洲地区的降水过程进行了MM5背景误差调节和可降水量资料的三维变分同化试验。试验结果表明:背景误差对三维变分同化的效果起着关键作用,模式变量(u,v,T,p和q)误差的水平尺度与NMC方法的平均时间长度有直接的关系。利用NMC方法重新构建的背景误差更接近实际的背景误差。三维变分技术能有效地同化GPS可降水量资料。GPS可降水量资料的同化使用不仅能调整模式初始湿度场,而且也能相应地调整模式初始气压场、温度场和风场。GPS可降水量资料的同化有利于减小模式初始场对可降水量的分析误差,并且有利于减小模式积分初期(3~6 h)可降水量的预报误差。与没有进行GPS可降水量同化相比,通过GPS可降水量资料的三维变分同化,使MM5模式6 h和24 h累计降水能力得到提高,改善了MM5模式降水预报性能。总体上,GPS可降水量资料的变分同化有利于模式降水预报能力的提高。 相似文献
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针对中国自主的云海-2掩星资料,基于WRF模式和GSI三维变分同化系统,以2019年5月首次开展了区域同化预报试验,试验结果表明:同化云海-2掩星资料后,风场、温度场的改善主要体现在预报的中后期,而湿度场的改善则贯穿于整个预报时间段,风场、温度场和湿度场的改善程度随着预报时间延长趋于一致;风场和温度场的改善主要体现在模式中层,而水汽混合比的改善则主要体现在模式的中低层;同化云海-2掩星资料能够合理的调整模式的位势高度场、湿度场、温度场和风场,进而改善降水预报结果。 相似文献
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选取2009年6月30日发生在云南南部和湖南北部的强降水过程,利用WRF模式和建立在青藏高原东缘地区18个地基GPS站点观测的可降水量资料（GPS/PWV）进行同化试验.试验表明：选取全部18个站和云南省8个站GPS/PWV资料进行同化,发现下游地区的强降水区湖南北部降水强度发生较大变化.选取100.E附近的6个站GPS/PWV资料进行同化,发现下游地区的强降水区湖南北部降水强度变化不大.利用全部站点GPS/PWV资料,模式初始场大部分地区湿度增加,对应下游降水中心强度增加,少部分地区湿度减少,对应降水区域南移.GPS/PWV资料同化对模式初始场湿度场和高度场影响较大,而对温度和风场影响较小. 相似文献
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《气象与环境学报》2017,(2)
利用2014年5月10日08时和5月24日08时的中国GPS(Global Positioning System)可降水量资料、地面气象观测资料及探空资料,基于WRF(Weather Research Forecast)模式及其三维变分同化系统对安徽地区2014年5月10日区域性暴雨过程和5月24日局地性暴雨过程进行了同化研究。结果表明:同化GPS水汽资料能较好地改善WRF模式的湿度场,对风场的调整较小;同化探空资料和地面常规气象观测资料可以同时调整湿度场与风场,但对湿度场的改善效果明显不如同化GPS水汽资料。仅同化GPS可降水资料,可以改进暴雨落区和强度的WRF模式模拟预报效果;而同化探空资料和地面常规气象观测资料对暴雨落区与强度预报的改进效果低于仅同化GPS水汽资料;同时同化地面常规气象观测资料、探空资料和GPS可降水资料对暴雨强度与落区的预报效果改进明显,与实况更接近,暴雨预报的TS评分更高,空报率更低。 相似文献
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利用WRF三维变分同化系统,同化GPS掩星折射率资料,对2012年4月30日的强对流天气进行同化试验,分析同化折射率资料对于我国春季大范围强对流天气模拟的影响。结果表明:通过同化GPS掩星观测资料,可以明显调整和改善分析场的风、温度和湿度,其中,温度场的调整集中在我国北方地区850hPa以上的高度层;水汽的调整以中低层大气负的调整为主,最大可达-0.89g/kg;中纬度地区的高层风场都有明显的改善。青藏高原以风场调整为主,增加了西北风的分量,温度场也有改善。从模式结果对比发现,同化GPS掩星折射率资料,对高原稀疏的云团以及锋面云系有更好地描述;由于较准确地描述了低层的风场信息,模式对成都双流机场区域的小时降水量模拟也有较好效果。 相似文献
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LAPS同化GPS/PWV资料在暴雨预报中的应用研究 总被引：2，自引：1，他引：1
利用LAPS(Local Analysis and Prediction System)系统同化GPS(Global Positioning System)/PWV(Precipitable Water Vapor)资料,分析GPS/PWV资料对LAPS输出场的影响,并结合WRF模式,将LAPS输出场作为其初始场进行降水预报,进一步考察GPS/PWV资料对降水预报的作用。选取2009年6月28日湖北地区的一次强降水过程,设计三种方案进行试验。结果表明:同化GPS/PWV资料后对LAPS湿度场有显著的改善,而对高度场及风场的作用则不明显;GPS/PWV资料对区域平均可降水量的影响比雷达资料大一个量级;与此同时,利用多种评分方法对6 h累计降水做了检验,分析结果表明同化GPS/PWV资料能够有效地改进WRF模式的初始场,增加丰富的中小尺度信息,并对随后的确定性预报产生正影响。 相似文献
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可降水量资料反演及在暴雨数值模拟中的初步应用 总被引：4，自引：2，他引：4
通过同化可降水资料改善模式初始湿度场从而提高暴雨模拟与预报效果。首先应用适时回归方法反演大气可降水量资料，然后以1998年6月18—19日暴雨模拟为例，采用变分同化方法研究了可降水量资料在暴雨数值模拟中的作用。数值模拟结果表明：1)MM5模式中同化可降水量资料后，对于雨带位置的模拟效果起到很大的改善；亦可改进暴雨降水强度的模拟效果，改进程度与降水参数化方案有关。2)同化可降水量资料后，明显改善初始湿度场，在一定程度上缓解旋转加强(spin up)问题，从而有效地提高降水模拟效果。3)降水模拟对参数化方案的选取同样敏感，改进初始湿度场的同时应该选择相应的降水参数化方案。 相似文献
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利用WRF-3DVAR系统同化GPS地基可降水量资料和空基掩星探测资料,对2011年6月14日我国夏季江淮流域暴雨天气过程进行数值模拟试验,对比分析可降水量和掩星折射率资料在暴雨天气数值模拟中的影响。结果表明:可降水量和掩星探测对底层水汽都有明显改善,可降水量对水汽的改善更为显著,比掩星同化平均高一个量级,改进了暴雨的强度和暴雨的影响范围;掩星折射率资料的同化通过改善强对流区域的风场和温度场,从而改进暴雨的降水落区;GPS可降水量和折射率资料的同时同化,一定程度上弥补了可降水量探测站点分布的不足和掩星折射率资料稀疏,对暴雨的强度、范围和落区预报都有很好的提高,两者可以很好地相互补充。 相似文献
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为了进一步提高GRAPES_Meso的分析和预报效果,该文在GRAPES_Meso三维变分同化系统中建立了同化GNSS/RO反演的大气资料的观测算子,实现了对GNSS/RO反演的大气资料的同化应用,并通过2013年7月1个月的同化和预报试验分析了GNSS/RO反演大气资料对GRAPES_Meso模式系统分析和预报的影响。结果表明:增加了GNSS/RO反演大气资料的同化后,GRAPES_Meso位势高度场的分析误差明显减小,平均分析误差减小约8%,预报误差略有减小,平均预报误差减小约1%;湿度场的分析误差和预报误差变化不明显,常规观测资料稀少的青藏高原地区的降水预报技巧有所提高,小雨到大雨的ETS (equitable threat score) 评分提高约0.01,对全国及其他分区的降水预报技巧总体上有正效果。 相似文献
13.
利用WRF模式、地基GPS资料以及常规气象观测资料,结合模式输出资料的高空间分辨率(10km)和GPS大气可降水量(GPS-PWV)资料的高时间分辨率(30min)的优点,对2008年7月20—22日四川盆地一次暴雨过程的水汽变化特征及各物理量与大气可降水量的关系进行综合分析。结果表明:此次降雨过程是由高原涡和西南涡共同作用引起,WRF模式能够较好地模拟出降雨落区和强度。GPS-PWV反映的大气可降水量增减趋势与WRF模拟的较为一致。水汽密度垂直分布反映了大气可降水量分布,水汽密度随高度增加而递减,降雨初期,水汽密度随高度减小迅速,降雨强盛时期,水汽密度随高度减小的速度减慢。水汽辐合使得水汽密度和大气可降水量增大,风的散度项与水汽通量散度的变化一致,而水汽平流项对水汽辐合贡献较小,水汽的辐合主要由风场辐合造成。 相似文献
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利用地基GPS反演的可降水量资料、地面加密自动站和常规天气资料,对2011年2月发生在河北省的一次回流降雪天气过程进行了分析.结果表明:①降雪过程前期,GPS可降水量由西南向东北逐渐增大,后期自北向南减小,与西南暖湿气流的输送和地面冷高压的南压对应.②第1阶段降雪的主要影响系统为高空槽,GPS可降水量不断增加,对应的实际降水也是先增后减;第2阶段的降雪主要表现为回流降雪,降雪前期GPS可降水量迅速增长,实际降水出现在GPS可降水量峰值及下降阶段.随着地面冷高压逐渐南压,GPS可降水量逐渐下降,实际降水也逐渐减弱至停止.③在探空层结曲线上,高湿层位于地面附近和700 hPa附近,而二者之间的近地层存在着低湿层. 相似文献
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GPS掩星反演大气温湿资料具有高垂直分辨率、高精度、受云和降水影响小等优点,针对GRAPES同化预报系统,发展设计了一种既考虑预报模式高度-地形追随垂直坐标不均匀分层特点,又结合掩星反演资料特性的新适应性垂直稀疏化方案。通过个例试验和批量试验,探索了该适应性稀疏化方案对分析预报质量的影响。试验结果表明:选取合适的稀疏参数,新稀疏化方案的GPS掩星反演资料对背景场的调整更加有效,分析场质量更高;位势高度、比湿、温度和风场等预报场的均方根误差均更小;适应性稀疏化方案对改善台风路径预报具有积极作用。批量试验则进一步证实了适应性稀疏化方案对分析场质量有明显的改善作用。 相似文献
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The present study is conducted to verify the short-range forecasts from mesoscale model version5 (MM5)/weather research and forecasting (WRF) model over the Indian region and to examine the impact of assimilation of quick scatterometer (QSCAT) near surface winds, spectral sensor microwave imager (SSM/I) wind speed and total precipitable water (TPW) on the forecasts by these models using their three-dimensional variational (3D-Var) data assimilation scheme for a 1-month period during July 2006. The control (without satellite data assimilation) as well as 3D-Var sensitivity experiments (with assimilating satellite data) using MM5/WRF were made for 48 h starting daily at 0000 UTC July 2006. The control run is analyzed for the intercomparison of MM5/WRF short-range forecasts and is also used as a baseline for assessing the MM5/WRF 3D-Var satellite data sensitivity experiments. As compared to the observation, the MM5 (WRF) control simulations strengthened (weakened) the cross equatorial flow over southern Arabian sea near peninsular India. The forecasts from MM5 and WRF showed a warm and moist bias at lower and upper levels with a cold bias at the middle level, which shows that the convective schemes of these models may be too active during the simulation. The forecast errors in predicted wind, temperature and humidity at different levels are lesser in WRF as compared to MM5, except the temperature prediction at lower level. The rainfall pattern and prediction skill from day 1 and day 2 forecasts by WRF is superior to MM5. The spatial distribution of forecast impact for wind, temperature, and humidity from 1-month assimilation experiments during July 2006 demonstrated that on average, for 24 and 48-h forecasts, the satellite data improved the MM5/WRF initial condition, so that model errors in predicted meteorological fields got reduced. Among the experiments, MM5/WRF wind speed prediction is most benefited from QSCAT surface wind and SSM/I TPW assimilation while temperature and humidity prediction is mostly improved due to latter. The largest improvement in MM5/WRF rainfall prediction is due to the assimilation of SSM/I TPW. The assimilation of SSM/I wind speed alone in MM5/WRF degraded the humidity and rainfall prediction. In summary the assimilation of satellite data showed similar impact on MM5/WRF prediction; largest improvement due to SSM/I TPW and degradation due to SSM/I wind speed. 相似文献