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1.
《气象科学进展》2016,(5)
背景误差协方差矩阵的精确定义是构建高水平资料同化系统的先决条件。传统四维变分资料同化(4D-Var)方法将观测资料处理转化成以动力模式为约束的泛函极小化问题,通过调整控制变量,使指定时间窗口内由控制变量得到的模式预报结果与实际观测资料之间的偏差达到最小。该方法在同化窗口内可以利用模式的切线性和伴随隐式地改变背景误差协方差,能够在某种程度上满足快速发展的天气过程。但是大部分业务中心的四维变分资料同化系统仍采用静态化的背景误差协方差矩阵模型来缓解背景误差协方差矩阵的维度问题,即矩阵维数远大于可用信息量。随着计算机科学的迅猛发展,维度问题可以进一步通过集合的方法缓解。集合四维变分资料同化就是基于这一目标通过构造多个能反映出背景误差协方差分布特征的样本集合来弥补可用信息量的不足。该方法目前已在ECMWF、Mete-France等业务中心实现业务化,为确定性四维变分资料同化系统提供流依赖背景误差协方差估计。简要介绍了集合四维变分资料同化方法的基本原理;其次以ECMWF为例,概述了四维变分资料同化系统的业务现状,重点阐述了系统在开发过程中需要解决的扰动、滤波、校正等一些关键技术;最后探讨集合四维变分资料同化系统目前存在的问题和未来可能的研究方向。 相似文献
2.
集合变分混合同化背景误差协方差流依赖性分析 总被引：4，自引：2，他引：2
通过单点观测试验的方法,对集合变分混合同化背景误差协方差的流依赖特征、流依赖性影响因子、产生原因,以及集合预报方法对流依赖性的影响进行了研究。结果表明:由于引入了集合信息,集合变分混合同化的分析增量与天气系统的分布有关,具有非均匀、各向异性的特征;这种流依赖特征对混合系数敏感,当集合协方差所占权重很小时,分析增量仍呈现出均匀、各向同性特征;混合同化背景误差协方差的流依赖特征不仅与集合样本有关,还与构造集合协方差的ETKF方法有关,只引入与环流形势密切相关的集合样本并不能使分析增量表现出显著的流依赖性,集合样本和ETKF方法共同作用才能将流依赖信息引入到混合协方差中,使分析增量出现流依赖特征;不同集合预报方法对混合协方差的流依赖特征有显著影响,考虑初值和物理过程的超级集合,以及在超级集合样本上再进行ETKF更新扰动后样本构造的混合协方差流依赖特征更加显著。 相似文献
3.
基于FY-3A卫星微波资料,利用Hybrid方法对2012年7月21日北京地区强降水过程进行同化模拟试验,并分析了混合系数在同化中的应用。通过单点试验发现,传统3DVar同化方法的背景误差协方差是静态的,其同化增量总是表现为以观测单点位置为中心呈均匀、各向同性分布,且与同化单点的位置有关。而集合变分同化的背景误差协方差是由集合预报结果构造的集合协方差,其单点观测试验同化增量集中在此次降水区域周围,依赖于环流形势的分布,其分布与观测单点的位置无关。通过实际个例的同化试验发现,混合系数取0.5的模拟效果最好,其次为0.1,混合系数取1的试验模拟效果最差。 相似文献
4.
基于资料同化集合设计了流依赖球面小波背景场误差协方差模型中背景误差方差和局地垂直相关协方差的统计计算方法。为了提高背景误差方差的估计精度,采用客观滤波技术来减少因集合样本个数不足而引入的随机取样噪声。最后在银河四维变分同化业务系统(YH4DVar)上设计了集合资料同化的试验系统,以流依赖背景误差方差为重点验证了模型的有效性。结果表明:基于流依赖球面小波背景误差协方差模型能够有效估计出随天气状态变化的背景场误差方差,对台风等剧烈变化的天气过程的同化分析和预报都具有一定的正效果。 相似文献
5.
为了把反映天气形势变化的背景误差协方差引入到变分分析系统中来提高分析质量,本文在GRAPES区域三维变分框架的基础上通过扩展控制变量方法实现动态与静态背景误差协方差耦合,建立混合三维变分分析系统（GRAPES Hybrid-3DVar）。通过控制变量扰动产生的集合样本进行单点观测分析试验验证Hybrid-3DVar及其局地化方案的合理性,并针对台风苏迪罗进行实际观测资料同化和数值预报试验,结果表明:用集合样本描述的背景误差协方差是随着天气流型变化的,动力场和质量场的离散度在台风中心处最大,因而混合同化的分析增量包含更多细微结构和中小尺度信息;其分析和24 h内预报要素质量优于3DVar,24 h内降水强度和落区预报也更准确,混合同化分析改善了3DVar分析的降水空报问题;同时混合同化分析的24 h内台风路径预报也最接近实况,台风强度预报在48 h之内都比3DVar更接近观测。 相似文献
6.
为了在资料同化中更好地应用多尺度同化技术,针对当前GRAPES多尺度3D-Var同化系统中背景误差协方差设置的缺陷,探讨如何引入随时间演变的多尺度信息的方法。首先,基于GRAPES模式集合预报系统,利用集合预报结果构造了新型的背景误差协方差,该新型协方差的标准差与相关关系能随着时间演变而发生变化,即具有时间依赖特征。然后,为了考虑背景误差协方差的多尺度特征,针对不同尺度背景场将该新型协方差进行不同程度的缩放,即假设不同尺度的背景误差单变量标准差与相关尺度以及多变量相关系数与原估计值之间存在一定的比例关系。通过选择不同的缩放系数,其对应的分析增量将产生不同量值与尺度的变化,即可对相应的分析场进行多尺度调整。 相似文献
7.
降维投影四维变分同化(DRP-4DVar)方法的背景误差协方差是由基于历史预报的扰动样本统计得到的,为了改进降维投影四维变分同化系统中背景误差协方差的流依赖特性,提出了对初始扰动样本进行预分析的新思路,即在对背景场分析之前,利用降维投影四维变分同化系统本身对每个样本进行预先分析,使得统计出的背景误差协方差随实际的天气形势而变化,从而实现其在真正意义上的流依赖,且在循环同化时能够避免滤波发散现象的出现。试验结果表明,对样本进行预先分析能够通过改善同化系统中背景误差协方差的空间结构和流依赖特性,来进一步改进降维投影四维变分同化方法的性能,为数值模式提供更精确的初始场,从而提高了基本模式变量的预报精度,并改善了对强降水的模拟能力。相比较而言,对所有初始扰动样本都进行了预分析的同化试验能够得到最优的分析和预报。 相似文献
8.
两种样本生成方法对DRP-4DVar同化方法性能影响的比较及分析 总被引：1，自引：0，他引：1
降维投影四维变分同化方法(DRP-4DVar)利用历史预报的集合来统计背景误差协方差,并将分析变量投影到样本空间下求解代价函数,因而集合样本的质量对DRP-4DVar同化方法的性能有着重要影响.文中尝试使用三维变分(3DVar)控制变量的扰动方法来产生集合样本,并与原来的历史预报扰动方法做比较.历史预报扰动样本具有随流... 相似文献
9.
构造合理的背景场误差协方差是做好资料同化的关键。分析了背景误差协方差中变量相关关系在台风季节和非台风季节隐含的不同动力平衡特征,并讨论其对台风同化和预报的影响。分析发现,与非台风季节相比,在台风季节温度与非平衡速度势具有更强的动力相关性,拟相对湿度与其他控制变量的相关性也更显著。这些动力相关性在背景场误差中协方差的引入,将在同化分析过程中使得观测信息可以合理地对同化分析场产生影响。台风循环同化和预报的结果验证了对变量平衡特征的分析:背景误差协方差中新平衡关系的建立,对同化和预报有较大的正面影响,尤其是相对湿度和其他控制变量相关的建立,明显改善了台风路径、强度和降水的预报效果。 相似文献
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11.
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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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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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
14.
在集合卡尔曼滤波方法中, 根据预报集合统计提供的依流型而变的预报误差协方差对同化起到决定性的作用。但在集合样本容量不足及模式存在系统误差时, 由预报集合估计的预报误差协方差会出现明显偏差。既要减小这种估计偏差对同化产生的影响而又不增加计算量, 一种可供选择的方法是将定常或准定常的高斯型预报误差协方差和由预报集合估计的预报误差协方差加权平均用于集合卡尔曼滤波同化。利用浅水方程模式, 通过观测系统模拟试验检验在不同的模式误差、 集合成员数以及观测密度条件下, 将这种混合预报误差协方差矩阵用于在集合平方根滤波的效果。试验结果表明, 当预报集合成员数较多而模式又无误差时, 不必采用混合的预报误差协方差矩阵, 否则, 采用混合的预报误差协方差矩阵都有可能改进分析和预报。混合预报误差协方差的最优的权重系数与模式误差关系密切, 模式误差越大, 定常预报误差协方差的权重越大。最优的权重系数与集合成员数及观测密度也有一定关系。 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 conceptual coupled ocean-atmosphere model was used to study coupled ensemble data assimilation schemes with a focus on the role of ocean-atmosphere interaction in the assimilation. The optimal scheme was the fully coupled data assimilation scheme that employs the coupled covariance matrix and assimilates observations in both the atmosphere and ocean. The assimilation of synoptic atmospheric variability that captures the temporal fluctuation of the weather noise was found to be critical for the estimation of not only the atmospheric, but also oceanic states. The synoptic atmosphere observation was especially important in the mid-latitude system, where oceanic variability is driven by weather noise. The assimilation of synoptic atmospheric variability in the coupled model improved the atmospheric variability in the analysis and the subsequent forecasts, reducing error in the surface forcing and, in turn, in the ocean state. Atmospheric observation was able to further improve the oceanic state estimation directly through the coupled covariance between the atmosphere and ocean states. Relative to the mid-latitude system, the tropical system was influenced more by ocean-atmosphere interaction and, thus, the assimilation of oceanic observation becomes more important for the estimation of the ocean and atmosphere. 相似文献
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不同模式误差方案在集合Kalman滤波土壤湿度同化中的比较试验 总被引：2，自引：2，他引：0
本文主要目的是探讨不同模式误差方案在土壤湿度同化中的性能。基于集合Kalman滤波同化方法和AVIM (Atmosphere-Vegetation Interaction Model) 陆面模式, 利用理想试验对膨胀因子方案 (Covariance Inflation, 简称CI)、 直接随机扰动方案 (Direct Random Disturbance, 简称DRD)、 误差源扰动方案 (Source Random Disturbance, 简称SRD) 等3种模式误差方案的同化效果进行了比较, 讨论了各方案在不同观测误差、 观测层数、 观测间隔情况下的同化性能。试验结果表明在观测误差估计完全准确的情况下, 3种方案都能获得较好的同化效果, 并且SRD方案相对于真值的均方根误差最小。当观测误差估计不准确时, SRD方案的同化效果仍能基本得以保持, 而CI和DRD方案则对观测误差估计更为敏感, 同化效果下降明显。当同化多层观测时, CI和DRD方案由于难以保持不同层观测之间的匹配关系, 同化结果反而变差, 而SRD方案能有效协调同化多层观测, 增加观测层后同化结果有了进一步的改善。当观测时间间隔较大时, CI和DRD方案的同化效果显著下降; 而SRD方案由于包含了一定的误差订正功能, 在观测稀疏时仍能保持较好的同化效果。 相似文献
18.
This study explores the use of the hierarchical ensemble filter to determine the localized influence of ob-servations in the Weather Research and Forecasting ensemble square root filtering (WRF-EnSRF) assimilation system. With error correlations between observations and background field state variables considered, the adaptive localization approach is applied to conduct a series of ideal storm-scale data assimilation experiments using simulated Doppler radar data. Comparisons between adaptive and empirical localization methods are made, and the feasibility of adaptive locali-zation for storm-scale ensemble Kalman filter assimilation is demonstrated. Unlike empirical localization, which relies on prior knowledge of distance between observations and background field, the hierarchical ensemble filter provides con-tinuously updating localization influence weights adaptively. The adaptive scheme improves assimilation quality during rapid storm development and enhances assimilation of reflectivity observations. The characteristics of both the observation type and the storm development stage should be considered when identifying the most appropriate localization method. Ultimately, combining empirical and adaptive methods can optimize assimilation quality. 相似文献
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在完善WRF集合均方根滤波同化系统的双向嵌套预报方案、雷达资料质量控制方案和多微物理过程积分方案的基础上,引入了一种扰动势函数、流函数的尺度较小、物理意义更明显的集合初始扰动新方案.通过台风“桑美”登陆过程中的多普勒雷达资料直接同化试验,对比新扰动方案与目前应用较多的背景误差协方差随机扰动和全场随机扰动方案,对集合滤波同化效果的影响.试验结果表明,3种初始扰动方案都有效改善了台风内部结构,但新方案由于尺度更小、结构更为合理,其同化效果也更为显著,提高了对台风路径、中心最低气压、最大风速及降水的预报质量. 相似文献
20.
使用2019年、2020年5—8月江苏省降水分析场及站点观测资料,生成具有定量降水估测(Quantitative Precipitation Estimation,QPE)不确定性时间和空间结构的集合QPE,并用观测降水对集合QPE进行了确定性和概率性检验。确定性验证说明集合QPE能在总体上减小降水量的绝对误差和均方根误差,但也加重了某些区域的降水低估。集合平均能提高估测降水的准确率并减小空报率,也会使漏报增多,这使小雨的TS评分有所降低,但各量级降水TS评分仍能保持在较高水平。集合QPE对各量级降水都有较优的Brier评分,降水量级越大,估测效果越好。集合的离散度较小,且将集合成员排序后,观测值落在两头的频率更高,也反映了离散度偏小。此外,观测值大于集合成员最大值的频率更高,说明集合QPE倾向于低估降水。随着概率阈值的增大,集合估测降水发生的命中率(POD)和假警报率(POFD)逐渐增大,但POD增大的程度比POFD大得多,使相对作用特征曲线为折线。不同概率阈值下的POD和POFD体现了集合QPE对各量级降水都有较高的估测技巧,其中对小雨和中雨分辨能力最好。集合估测小雨和特大暴雨发生概率小于实际频率的情况较为严重,而估测的中雨和大雨发生概率与实际降水的发生频率非常接近,有很高的可靠性,但总体上集合QPE仍是倾向于低估降水的发生概率。 相似文献