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1.
合理的背景场误差协方差矩阵是做好变分同化的关键。为进一步认识背景场误差协方差矩阵在中尺度预报中的作用,对背景场误差协方差中平衡关系的纬度依赖特征及其对中尺度同化及预报效果的影响进行了研究。为使得平衡关系既包含纬度依赖特征,又降低纬度依赖带来的非平衡的噪音信息,在背景场误差协方差矩阵构造的平衡变换过程中引入了递归滤波的方法,对平衡变换中的回归系数进行了滤波平滑。同化单点观测的理想试验表明纬度依赖的背景场误差协方差具有更合理的动力关系,且滤波后的背景场误差协方差既保持了纬度依赖特征且明显平滑了噪音信息。台风“莫拉克”同化数值模拟试验表明纬度依赖的背景场误差协方差明显提高了36 h及以上的中心海平面最低气压和路径预报的预报效果。 相似文献
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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
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为有效引入“流依赖”的背景场误差协方差,同时降低集合预报带来的计算量,尝试通过优选与同化时刻天气形势更相似的历史预报样本,并结合预报过程中的时间滞后样本,将两种样本引入集合-变分混合同化系统中,构建基于优选历史预报样本和时间滞后样本的集合-变分混合同化方案。单点观测理想试验表明,优选历史预报样本结合时间滞后样本,既能够缓解样本不足所导致的采样误差,又能够为同化系统提供“流依赖”的背景场误差协方差。连续一周的循环同化及预报试验结果显示,相较于ERA5资料和探空资料,三维变分方案整体表现稍差,样本组合混合同化方案分析场和预报场的均方根误差最小,且比仅用时间滞后样本的混合同化方案有所改进;降水评分整体也表现最优,尤其对中雨和暴雨的模拟改进较明显,较好地模拟出了强降水中心的强度和位置,且改善了降水过报的问题。 相似文献
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数值天气预报中集合-变分混合资料同化及其研究进展 总被引：4，自引：0，他引：4
数值天气预报中混合资料同化是结合集合预报与变分同化方法各自优势研究发展的一种新型资料同化方案。它在变分资料同化框架的基础上,利用集合预报扰动场信息的优点,构造具有流依赖属性的背景误差协方差结构,克服变分同化中固定、均匀及各向同性的背景误差协方差的缺陷,改善对不同天气系统预报误差协方差的表达能力,从而改善分析和预报的质量。近年来,基于集合与变分方法的混合资料同化快速成为数值预报资料同化发展的新趋势,具有良好的业务应用潜力。对集合与变分混合资料同化的研究进展进行综述,在简要介绍数值天气预报中资料同化发展趋势的基础上,分析混合资料同化方案的理论框架和优势,总结混合资料同化的发展和研究成果,并讨论我国研究和发展混合资料同化的基础和前景及面临的问题,指出混合资料同化发展中亟需研究的关键科学问题。 相似文献
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基于混合集合同化方案的台风“海鸥”的数值模拟研究 总被引：1，自引：0，他引：1
混合变分/集合同化是基于变分+集合思路新兴发展起来的一种资料同化方法。利用WRF和WRFDA最新版本3.5构建混合集合同化的流程,通过单点试验直观体现出混合集合同化方案“流依赖”背景误差协方差的影响。对台风“海鸥”路径和强度的模拟和分析表明,混合集合同化方案在台风路径和强度的预报上要强于三维变分同化方案。对比两种方案同化后的分析场表明,混合集合同化方案分析出的台风中心强度优于三维变分同化方案分析结果,其原因一方面是混合集合同化方案初始场是采用集合平均的结果,另一方面是混合集合同化方案采用“流依赖”背景误差协方差的影响,这两个因素对台风的预报准确性有一定作用。 相似文献
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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
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
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变分同化框架通过背景误差协方差构建动力平衡约束的研究进展 总被引：1，自引：1，他引：0
通过背景误差协方差构建动力平衡约束是变分同化框架设计的重要环节。它不仅帮助实现变量间的协同分析,提高观测使用效率,还能改善变分极小化问题的性状。本文在系统梳理通过背景误差协方差引入动力平衡约束的方式、流程的基础上,对求解目前全球和有限区域变分同化系统普遍采用的准地转平衡和静力平衡约束的共性问题和存在的不足作了归纳总结。分析了求解准地转平衡约束的三类方案:动力平衡方程方案、统计方案和动力-统计相结合方案的优缺点。对照比较了不同垂直离散方案下求解静力平衡约束时遇到的欠定问题的表现以及解决途径。最后,展望了基于背景误差协方差构建动力平衡约束在赤道等特殊地区、高分辨率同化系统、以及集合-变分混合同化系统发展中面临的挑战和机遇。 相似文献
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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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基于背景误差的特征长度理论,研究调整背景误差水平分辨率对多普勒雷达资料三维变分同化的影响。首先利用NMC方法针对暴雨落区统计不同水平分辨率的背景误差协方差,分析两种不同分辨率的背景误差的结构特征,研究水平分辨率对背景误差特征长度的影响。将其应用于雷达资料同化中,研究背景误差水平分辨率变化对雷达资料同化的影响。结果表明:背景误差水平分辨率由27 km提高到3 km时,在大气低层体现出更细致的动力场信息,其动力场水平特征长度按水平分辨率的二次根递减,而温度场与水汽场水平特征长度变化不明显。在将不同分辨率的背景误差用于三维变分同化时,更高分辨率的背景误差可以在分析场增量中体现更细致的中小尺度信息,能够明显改善雷达径向速度资料同化效果,并在随后的暴雨数值模拟中雨量及其分布形态更接近实况。 相似文献
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以业务应用为目标,开展雷达反射率三维拼图观测资料在北方区域数值预报系统中的同化应用研究。采用雷达反射率间接同化方法同化北方雷达反射率拼图观测资料,重点关注其对降水、湿度、温度及风的预报能力影响。首先,基于2017年8月雷达拼图观测资料批量同化和对比试验,对雷达拼图资料同化应用效果进行定量评估,结果表明雷达拼图资料同化虽然加大了地面风场预报误差,但在降水预报和湿度、温度预报等方面有明显的改善作用。其次,选择在业务中预报难度较大的强降水个例开展分析研究,分析表明:（1）同化雷达拼图观测资料有效提高了模式降水预报性能,临近降水发生的循环起报时次预报效果更好;（2）对于短时间多次强降水过程发生的预报,循环同化雷达拼图资料可及时弥补模式中由于前次降水导致的水汽、能量等消耗及热/动力条件削弱,持续支持降水系统发展。最后,通过考察雷达反射率的不同同化方案,发现同化反演水凝物或者估计水汽均能改善模式降水预报性能,但是同化估计水汽对降水预报性能的改善更为明显,联合使用两方案能同时对水凝物分布、热力场等进行调整,可提高模式降水预报性能。 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
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To improve the accuracy of short-term(0–12 h) forecasts of severe weather in southern China, a real-time storm-scale forecasting system, the Hourly Assimilation and Prediction System(HAPS), has been implemented in Shenzhen, China. The forecasting system is characterized by combining the Advanced Research Weather Research and Forecasting(WRF-ARW)model and the Advanced Regional Prediction System(ARPS) three-dimensional variational data assimilation(3DVAR) package. It is capable of assimilating radar reflectivity and radial velocity data from multiple Doppler radars as well as surface automatic weather station(AWS) data. Experiments are designed to evaluate the impacts of data assimilation on quantitative precipitation forecasting(QPF) by studying a heavy rainfall event in southern China. The forecasts from these experiments are verified against radar, surface, and precipitation observations. Comparison of echo structure and accumulated precipitation suggests that radar data assimilation is useful in improving the short-term forecast by capturing the location and orientation of the band of accumulated rainfall. The assimilation of radar data improves the short-term precipitation forecast skill by up to9 hours by producing more convection. The slight but generally positive impact that surface AWS data has on the forecast of near-surface variables can last up to 6–9 hours. The assimilation of AWS observations alone has some benefit for improving the Fractions Skill Score(FSS) and bias scores; when radar data are assimilated, the additional AWS data may increase the degree of rainfall overprediction. 相似文献
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对于中尺度数值天气预报来说,初始条件的准确与否已成为影响预报技巧的主要因素之一。现有的大气观测资料在时空分布上的不均匀,以及存在的观测误差,使得我们必须引进资料同化方法,为中尺度数值模式提供最优的初始场。由于传统的三维变分同化(3DVar)方法缺乏模式约束以及背景误差协方差矩阵(B矩阵)不具有流依赖性,因此本文提出一种基于历史样本投影的3DVar(HSP-3DVar)方法,它不仅具有流依赖的B矩阵,而且比传统的3DVar简单易行。为了评价HSP-3DVar的同化性能,我们基于区域暴雨预报模式AREM(Advanced Regional Eta Model)对其进行了观测系统模拟试验(OSSE),结果表明:HSP-3DVar能够有效融合观测信息,模式初值在各层的均方根误差都显著地降低。 相似文献
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A dual-resolution(DR) version of a regional ensemble Kalman filter(EnKF)-3D ensemble variational(3DEnVar) coupled hybrid data assimilation system is implemented as a prototype for the operational Rapid Refresh forecasting system. The DR 3DEnVar system combines a high-resolution(HR) deterministic background forecast with lower-resolution(LR) EnKF ensemble perturbations used for flow-dependent background error covariance to produce a HR analysis. The computational cost is substantially reduced by running the ensemble forecasts and EnKF analyses at LR. The DR 3DEnVar system is tested with 3-h cycles over a 9-day period using a 40/13-km grid spacing combination. The HR forecasts from the DR hybrid analyses are compared with forecasts launched from HR Gridpoint Statistical Interpolation(GSI) 3D variational(3DVar)analyses, and single LR hybrid analyses interpolated to the HR grid. With the DR 3DEnVar system, a 90% weight for the ensemble covariance yields the lowest forecast errors and the DR hybrid system clearly outperforms the HR GSI 3DVar.Humidity and wind forecasts are also better than those launched from interpolated LR hybrid analyses, but the temperature forecasts are slightly worse. The humidity forecasts are improved most. For precipitation forecasts, the DR 3DEnVar always outperforms HR GSI 3DVar. It also outperforms the LR 3DEnVar, except for the initial forecast period and lower thresholds. 相似文献
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在四维变分同化中运用集合协方差的试验 总被引：1，自引：1，他引：1
利用浅水方程模式和模式模拟资料进行数值试验比较3种不同的背景误差协方差矩阵处理方法对四维变分(4DVAR)资料同化的影响.3种背景误差协方差矩阵分别是:(1)对单一变量将背景误差协方差矩阵简化为对角矩阵;(2)将背景误差协方差矩阵的作用简化为高斯过滤;(3)由预报集合生成背景误差协方差矩阵并利用奇异值分解技术解决矩阵的求逆.通过一系列数值试验,比较不同观测密度、不同观测误差下3种背景误差协方差处理方法对4DVAR同化效果的影响.结果表明,背景误差协方差的结构对4DVAR有重大影响.当观测资料的空间密度不够高时,采用对角矩阵得不到满意的结果.高斯过滤方案可以明显改善同化结果,但是对背景误差特征长度比较敏感.第3种方法采用的背景误差协方差矩阵是流型依赖的,而且并不以显式的方式出现在目标函数中.避免了对它求逆的复杂运算.由于做了降维处理,在观测点的密度较低和观测误差较大时可望取得较好的同化结果,同化效果较为稳定. 相似文献
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探索了基于WRF模式的集合卡尔曼滤波同化方法（WRF-EnKF,简称EnKF）在近海有可能达到更强台风连续循环同化中国大陆高时空分辨率多普勒天气雷达径向风观测资料的效果,同时检验台风Vicente（2012）的三维结构演变及其动力学特征。通过短期集合预报得到跟随当前流场变化着的背景误差协方差的台风涡旋和动力学结构。研究发现,EnKF同化预报系统能有效地同化高时空分辨率雷达径向速度观测资料,显著改善初始场中台风Vicente的中小尺度内核结构,同时提高对台风Vicente的路径和强度及其相伴随的短期强降水预报。在台风最强时刻同化雷达径向风观测能快速（1~2 h）得到真实的暖核台风结构,同时进一步提高台风路径和强度的预报。另外,EnKF同化雷达径向风观测资料还能有效提高短期降水预报,1 h和3 h累积降水的分布、降水中心以及降水随时间演变都能得到显著改善,这与改善台风路径、结构和强度有密切关系。因此,对中国东南沿海有可能达到较强的台风进行同化雷达径向风观测资料可改善登陆台风的预报水平,这为利用我国地基多普勒天气雷达观测资料改善模式的初始场从而提高台风预报提供一定的指示作用。 相似文献
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利用WRF(Weather research and forecasting)模式及模式模拟的资料,采用Hybrid ETKF-3DVAR(ensemble transform Kalman filter-three-dimensional variational data assimilation)方法同化模拟雷达观测资料。该混合同化方法将集合转换卡尔曼滤波(ensemble transform Kalman filter)得到的集合样本扰动通过转换矩阵直接作用到背景场上,利用顺序滤波的思想得到分析扰动场;然后通过增加额外控制变量的方式把"流依赖"的集合协方差信息引入到变分目标函数中去,在3DVAR框架基础下与观测数据进行融合,从而给出分析场的最优估计。试验结果表明,Hybrid ETKF-3DVAR同化方法相比传统3DVAR可以提供更为准确的分析场,Hybrid方法雷达资料初始化模拟的台风涡旋结构与位置比3DVAR更加接近"真实场",对台风路径预报也有明显改进。通过对比Hybrid S试验与Hybrid F试验发现,Hybrid的正效果主要来源于混合背景误差协方差中的"流依赖"信息,集合平均场代替确定性背景场带来的效果并不显著。 相似文献