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1.
在不同季节背景下,对比分析多元变量相关的背景误差协方差特征,了解其在天气过程中的作用,可以改进同化系统性能,提高降水数值预报水平。对比分析汛期和非汛期江西及其临近区域多元变量相关的背景误差协方差特征,分别选取2019年汛期和非汛期的2次降水过程,设计2组循环同化试验,探讨多元变量相关的背景误差协方差对江西降水预报效果的影响。结果表明,相较于非汛期,汛期分析变量对风场、温度场和水汽场的贡献值整体上要更大,且汛期各个控制变量的背景场误差更为显著。多元变量试验的降水预报评估效果整体上更好,其汛期预报效果改善更显著。汛期与非汛期的多元变量试验降水预报结果更接近实况,且相对非汛期降水而言,汛期多元变量试验模拟效果更好,模拟的降水分布及强度与实况更为接近。 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
3.
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
4.
MM5三维变分系统在北京地区冷暖季背景场误差的对比分析 总被引：2，自引：2，他引：2
NMC方法是目前较广泛采用的一种对模式背景场误差协方差进行统计分析的一种方法。本文根据积累的2002年8月份和2003年2月份各一个月模式预报结果,采用NMC方法,计算了中尺度模式MM5V3在北京地区的冷暖季背景场误差,详细给出其气候统计特征。通过对比分析发现,背景场误差特征对于不同的模式变量、水平分辨率、垂直层各不相同,冷暖季背景场误差也有不同的特征,其差别主要表现在风场。这些特征与模式模拟区域的平均天气状况相对应,同化应该在各模式区域分别进行。MM5三维变分系统在北京地区的实际应用中,应发展根据实际季节变换背景场误差协方差矩阵的方法。 相似文献
5.
目前多数快速更新循环同化系统在各分析时刻常使用固定的背景场误差协方差。为在快速更新循环同化系统中采用日变化的背景场误差协方差,基于RMAPS-ST系统分析了其夏季和冬季日变化背景场误差协方差特征,并进行了同化及预报对比试验。结果表明,该系统夏、冬两季的背景场误差协方差均呈现出明显的日变化特征,且夜间各变量(U、V、T、RH)的误差标准差与特征值均大于日间,反映模式系统夜间的预报误差大于日间;而夏季各变量误差标准差和特征值大于冬季,也说明系统在夏季的模式预报误差比冬季大;连续3 d的循环同化试验初步表明,采用日变化背景场误差协方差可以提高同化及预报效果。 相似文献
6.
多普勒雷达资料4DVAR同化反演的模拟研究 总被引：21，自引：5，他引：21
利用Sun等建立的同化模式和四维变分同化方法对多普勒雷达资料反演大气风场、热力场和微物理场进行了模拟试验研究.反演的基本思路是将4DVAR同化方法应用到三维云模式,定义价值函数表征雷达资料与模式预报结果之间的差别,通过极小化价值函数得到反演场,价值函数相对模式控制变量的梯度由伴随模式求取.试验结果表明,4DVAR同化技术能够从单(双)多普勒雷达资料反演大气三维风场、热力场和微物理场.各个变量反演精度高低与同化过程中变量受约束的大小程度呈正相关.速度场和雨水场反演精度较高,温度场、云水和水汽的反演精度次之,温度场的准确反演需要较长的同化时间.价值函数中加入背景场,哪怕是单点探空给出的平均场信息也有利于提高反演精度.在采用单部多普勒雷达资料进行反演时,速度场的反演误差较大.反演区相对雷达站的位置变化对速度场反演结果有一定的影响,而对其他变量的反演影响很小.两个时次的雷达观测资料基本足够提供反演所需的时间演变信息,同化更多时次的雷达资料,反演效果改进很小.雷达观测资料的缺值会显著降低同化效果,甚至可能导致同化失败,引入背景场可以改善这一状况.4DVAR同化技术对于雷达观测资料误差不太敏感.利用双多普勒雷达合成风场提供水平风场边界条件是比较准确可靠的.在反演主体离边界较远时,VAD风场也基本可用作水平风场边界条件.微物理场的反演对模式中的微物理参数化方案较敏感. 相似文献
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采用中尺度数值天气预报模式WRF3.2, 研究了不同的同化时间间隔对2011年7月3~4日成都暴雨模拟的影响。结果表明, 同化了雷达资料后, 使初始场的水汽场、水平风场、垂直速度的分布更加接近实况;除温度场外, 同化频次越高对初始场的影响越大, 水平风场的增量值越大, 呈现的中小尺度信息越多, 更加接近“真实”大气;经过多次同化, 中低层风场的改变已经传递到高层, 引起了高层流场的调整;同化雷达反射率资料是有效的, 能够调整大气中的水汽分布。 相似文献
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全球资料同化中误差协方差三维结构的准确估计与应用Ⅰ:观测空间协方差的准确估计 总被引：3，自引：0，他引：3
观测误差与背景误差协方差在四维资料同化和业务资料分析系统中起到决定性作用,它决定着观测信息与背景初猜值信息的相对重要性以及这些信息在空间及不同变量间的扩展方式。由于实际大气的真值并不知道,需要发展不同的技巧来估计观测误差与背景误差协方差,其中在观测空间利用观测与背景初猜值之差来分离观测误差与背景误差协方差的方法估计出的结果较为准确,其估计出的观测误差可直接用于资料分析系统中,背景误差可作为标尺来度量其他方法估计结果的可靠性。文章采用国家气象中心T213L31全球中期分析预报系统的6 h预报作为背景初猜场及同时段冬夏两个季节的北半球探空,利用贝塞尔函数拟合方法来分离观测误差与背景误差协方差,并比较了东亚区、北美区、欧洲区3个探空资料均匀密集区的区域与季节变化结果。结果表明,观测空间拟合方法所要求的水平均质、各向同性在欧洲区和北美区成立程度较好,在东亚区略差,使用时需要斟酌。此外均方差区域间差别较大,在冬季明显大于夏季,温度场偏大0.2 K,风场偏大0.9 m/s。温度场在400 hPa以下与150 hPa以上,背景误差略小于观测误差,而在200—300 hPa,背景误差略大一些。风场的特点与温度场比较一致。温度与风场背景误差主要集中在前40波,并在20波左右达到最大,水平相关季节区域差别不大,而温度垂直相关比风场窄,两者相关范围比较大的波数主要集中在前20波。此外利用贝塞尔函数拟合方法获得结果的分析表明,在质量场中不同区域季节间温度误差的稳定性要明显好于高度场,涡度散度的稳定性要明显好于流函数和势函数,特别是对于特征长度更为明显。这表明利用贝塞尔函数拟合方法获得的结果对校准在全球资料同化中采用温度、涡度散度作为资料同化的分析变量具有一定的优势。 相似文献
9.
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
10.
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