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1.
文中试验研究了一个在三维变分框架中直接同化多普勒天气雷达信息,获取雷达覆盖范围内大气风场的技术方案。径向风速是多普勒天气雷达数据中可直接被三维变分同化系统用来反演大气风场的唯一信息。由于风矢量有二或三个分量,径向风速作为风矢量的一个分量,不能为反演风矢量提供足够的信息。如果三维变分同化系统仅仅同化径向风速,所存在的不确定性将可能会给所反演的风场带来错误。文中提出的方案,不仅同化雷达径向风速,还同化雷达回波的移动信息,其关键是将雷达回波强度时空变化转换成一个新的雷达观测变量———雷达“视风速”。由于“视风速”是包含风场信息的变量,这在三维变分同化系统中增加了风场探测信息。通过联合利用“视风速”和径向风速,由单一径向风速确定风矢量所带来的不确定性可以被克服。使用中国气象科学研究院数值预报研究中心开发的三维变分同化系统(GRAPES-3Dvar)和广东省新一代天气雷达的监测资料进行了实例试验,结果表明本技术方案能够对获取大气系统结构是有用和有效的,也可用于形成模式初始场,这对中尺度天气预报是有作用的。 相似文献
2.
同化多普勒雷达风资料的两种方法比较 总被引：11，自引：5，他引：11
以美国新近研发的天气研究预报模式(WRF)配置的三维变分同化系统WRF 3D-Var为平台,比较了两种不同的同化多普勒雷达径向风资料的方法。一种是WRF 3D-Var系统现有的径向风资料直接同化方法;另一种是首先用两步变分法由多普勒资料反演出水平风,再同化反演风场。针对2003年7月4~5日的一次淮河暴雨过程进行的同化试验结果表明,同化了雷达风资料后得到的水平风场包含了更多的中尺度特征;从降水预报评分和预报的雷达回波来看,两种方法都能够明显改进降水预报,这种正作用能维持6 h左右;相对而言,同化反演的水平风场的效果略优于直接同化雷达径向风的效果。 相似文献
3.
GRAPES_3Dvar中雷达径向风同化改进观测算子的应用 总被引：1，自引：1，他引：0
在GRAPES_3Dvar系统中添加雷达径向风预处理模块以及雷达径向风同化模块(包含传统观测算子与改进算子)。对GRAPES_3Dvar系统中雷达同化算子进行正确性检验后,利用该系统对2014年6月6日03时(UTC)北京南郊多普勒雷达径向风资料进行同化试验,分析不同观测算子对于初始场以及降水模拟的影响。研究结果表明,同化雷达径向风资料加强了对流系统低层中小尺度辐合辐散信息,同时综合分析风场的径向分量与切向分量,改进算子对于初始场的调整效果优于传统观测算子。对比分析累计降水模拟,采用改进算子的结果在能够准确模拟出降水雨带的位置和量级的同时极大程度地抑制了虚假降水的范围,降水评分也较好地验证了改进观测算子的优越性。 相似文献
4.
三维变分同化雷达视风速的改进方案及其数值试验 总被引：3，自引：1，他引：2
用雨滴末速度改进了万齐林等2005年提出的一种直接同化多普勒雷达径向风和回波强度时空变化所包含的风场信息——视风速的变分同化方法。通过理论推导和尺度分析发现,中尺度系统中雨滴末速度具有较大的量级,故该项在雷达回波守恒方程中起着重要作用。在原方案的基础上考虑雨滴末速度的影响,可以避免云团的局地增长作用对视风速的干扰,视风速能更准确地表示雷达回波的平流信息。台风风神的雷达观测资料分析表明,改进方案计算的视风速分布紧密、有规则,能较好地表现台风云系内的中尺度辐合辐散结构。运用中国气象科学研究院研发的三维变分同化系统(GRAPES-3D-Var)进行了一组模拟观测试验表明,改进方案的水平风场增量和位势高度增量都与模拟观测减自由积分的差值场相似,呈偶极型环流,径向风的垂直变化也得到明显改进。改进的视风速与径向风共同反演出的大气水平风场更准确。原方案的模拟观测试验则不能表现出以上特征。使用改进方案同化广州雷达观测资料后,敏感性试验的初始场中台风的中心位置与实况观测更接近,初始风场的气旋性环流更明显。敏感性试验模拟的6h降水分布与实况观测更相似,降水中心强度较小,但优于控制试验。 相似文献
5.
反演同化和直接同化多普勒雷达径向风的对比试验 总被引：5，自引：0，他引：5
针对2003年7月5日江淮流域一次暴雨过程,以NCEP/NCAR 1°×1°再分析资料为背景场,采用WRF(weather research and forecasting)模式及其三维变分同化系统,对雷达径向风和E-VAP(extended velocity azimuth processing)反演的水平风场进行了直接同化和反演同化试验,结果表明:直接同化雷达径向风资料后,增加了初始风场的中小尺度信息,改善了垂直速度条件,且在风场作用下水汽分布得到改善;反演同化资料虽然能增加初始场的中小尺度信息,但效果不如直接同化明显;无论直接同化还是反演同化都能改善降水预报,但直接同化好于反演同化,且间隔5～6 min比30 min的直接同化模拟效果好. 相似文献
6.
雷达资料的3DVAR和EnSRF直接同化方法对一次暴雨预报的影响分析 总被引：7，自引：5，他引：2
利用合肥站雷达资料和NCEP再分析资料,采用WRF模式、WRF-3DVAR和WRF-En SRF同化系统设计了直接同化雷达径向风和反射率的试验,对2003年7月4—5日发生在江淮流域的一次梅雨锋暴雨过程进行数值模拟分析。结果表明:(1)同化雷达径向风资料可以增加暴雨区低层的扰动,增强对流运动,同时可以减少模拟的过量降水;(2)3DVAR同化方法对水平风场调整明显,同化反射率改进了模式中的微物理量和动力场,同时同化径向风和反射率可以更好地调整风场,改善模拟雷达回波带的强度和位置;(3)En SRF同化方法可以将更多小尺度的风场信息同化进入模式,单独同化反射率可以较准确预报出降水中心,同时同化径向风和反射率可以改进模拟雷达回波带的位置;(4)使用3DVAR和En SRF同化雷达径向风和反射率可以提高降水预报,改善雨带的范围,对降水中心位置和强度的预报也有改进。 相似文献
7.
雷达径向风资料的四维变分同化试验 总被引：6，自引：2，他引：6
在MM5四维变分同化系统(MM5 4D-Var)的基础上开发出雷达径向风资料的同化模块,利用改进后的同化系统对2002年7月22日湖北宜昌多普勒雷达的径向风观测资料进行四维变分同化试验,分析雷达径向风资料的同化对中尺度数值模式初始场的调整以及对中尺度强降水模拟的影响.研究结果表明,同化雷达径向风资料加强了中尺度对流系统低层100km左右范围内的风场辐合.调整后的风场具有更明显的β中尺度特征.利用14 min的雷达径向风资料可以改进3 h之内的强降水模拟,尤其是对雷达站东南侧强降水的模拟. 相似文献
8.
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
9.
利用新一代中尺度预报模式WRFV3.6及其三维变分同化系统(WRF-3DVAR),对2012年7月21日北京地区的一次暴雨过程进行多普勒天气雷达径向风和反射率的同化试验研究,检验和探讨高时空分辨率多普勒天气雷达资料在改进模式初始场及提高对暴雨过程预报的准确率等方面的应用效果及意义。结果发现雷达资料同化能在初始场中加入反映产生降水的低层风场辐合的动力和锋前暖区充足的水汽条件的物理信息,可以在模式积分开始后改善初始场中水汽和风的分布,较快地模拟出局地对流系统的发生、发展,改善由于中尺度观测资料不足而造成的模式初始场里中尺度信息缺乏的问题。径向速度的同化增加了中尺度信息,对初始流场的调整较为显著,侧重于改进风场。而雷达反射率资料的同化对初始温、湿度场和强回波位置的调整更明显,侧重于改进湿度场。累计降水的预报结果显示,同化径向风资料对雨带的位置、范围有较好的改进,同化雷达反射率资料对暴雨强度的预报有明显的改善。通过降水ETS评分发现,同化常规观测试验相对于控制实验,对于5、15 mm和25 mm降水评分能增加0.1左右,径向风同化试验能增加0.2左右,反射率同化试验能增加0.3左右,而径向风加反射率试验增加的评分介于0.2～0.3。雷达资料对于提高定量降水预报的精确度有着重要作用。 相似文献
10.
T-TREC方法反演登陆中国台风风场结构 总被引：3，自引：2，他引：1
在传统的基于天气雷达反射率因子的相关方法跟踪回波运动(TREC)技术的基础上,本研究发展出适用于台风环流反演的T-TREC方法.同传统的TREC技术相比,T-TREC根据台风环流呈逆时针方向旋转的特征,利用雷达观测资料客观选取台风中心,选取扇形网格单元,在以台风中心为原点的极坐标系下进行逆时针方向同波追踪.同时,该方法也利用雷达径向风资料客观选取切向的搜索范围并建立风场相关矩阵,以减少主观设定搜索区域造成的误差.通过利用中国新一代天气雷达网(CINRAD WSR-98D)观测的登陆台风桑美(0608)资料对方法进行验证,结果表明T-TREC方法可以更加准确估计强台风环流,反演的径向风平均误差小于4 m/s.其中径向风信息的引入明显提高了反演风场精度,特别是改善了在眼墙区因回波结构较均匀造成的风场低估.当台风靠近陆地时,因地物回波以及台风环流与地形相瓦作用激发对流的影响,使得低层风场反演误差增加.文中也探讨了台风中心、搜索网格单元大小等因子对反演精度的影响,结果显示,反演结果对于中心定化比较敏感,中心位置偏移4 km将造成反演的径向风平均误差增加约10%.而搜索单元大小对反演结果影响和台风尺度相关,若台风尺度较小,则较小的搜索单元反演效果较好. 相似文献
11.
Study on the Variational Assimilation Technique for the Retrieval of Wind Fields from Doppler Radar Data 总被引：2，自引：0，他引：2 
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下载免费PDF全文 This paper introduces a variational assimilation technique for the retrieval of wind fields from Doppler radar data. The assimilated information included both the radial velocity (RV) and the movement of radar echo. In this assimilation technique, the key is transforming the movement of radar echo to a new radar measuring variable- "apparent velocity" (AV). Thus, the information of wind is added, and the indeterminacy of recovering two-dimensional wind only by AV was overcome effectively by combining RV with AV. By means of CMA GRAPES-3Dvar and CINRAD data, some experiments were performed. The results show that the method of retrieval of wind fields is useful in obtaining the construction of the weather system. 相似文献
12.
利用中尺度非静力WRF(Weather Research and Forecasting)模式及其三维变分同化系统,对2007年7月淮河流域的一次强降雨过程进行多普勒雷达径向速度资料的三维变分同化试验,重点考察雷达资料的不同稀疏化方式对同化结果以及对暴雨数值模拟的影响。结果表明:同化多普勒雷达径向速度资料使得模式初始风场包含了更丰富的中尺度特征信息,有效调整了初始场的环流结构,能够改善模式对暴雨过程的模拟效果;以不同的稀疏化处理方式同化多普勒雷达径向速度资料对分析场会产生不同的影响,进而影响模式的降水预报效果,本次试验中当极坐标网格径向分辨率取10 km的时候降水过程的预报效果最好。 相似文献
13.
Doppler weather radar can provide the wind information such as the radial velocity,and hasbecome one of the most powerful means for studies of severe mesoscale and microscale weathersystems.Usually the radar observation provides only plane position indicator(PPI)scanning dataand range height indicator(RHI)scanning data.and this makes some retrieval methods usingthree-dimensional volume scanning data impractical in operation.In order to use these data moreefficiently,a plane assimilation retrieval(PAR)method is developed using data assimilationtechnique on the PPI scanning plane.The PAR method is tested with the observation data ofChinese Academy of Meteorological Sciences(CAMS)Doppler weather radar and the result isencouraging. 相似文献
14.
The present study designs experiments on the direct assimilation of
radial velocity and reflectivity data collected by an S-band Doppler weather
radar (CINRAD WSR-98D) at the Hefei Station and the reanalysis data produced by
the United States National Centers for Environmental Prediction using the Weather
Research and Forecasting (WRF) model, the WRF model with a three-dimensional
variational (3DVAR) data assimilation system and the WRF model with an ensemble
square root filter (EnSRF) data assimilation system. In addition, the present
study analyzes a Meiyu front heavy rainfall process that occurred in the Yangtze
-Huaihe River Basin from July 4 to July 5, 2003, through numerical simulation.
The results show the following. (1) The assimilation of the radar radial velocity
data can increase the perturbations in the low-altitude atmosphere over the heavy
rainfall region, enhance the convective activities and reduce excessive simulated
precipitation. (2) The 3DVAR assimilation method significantly adjusts the
horizontal wind field. The assimilation of the reflectivity data improves the
microphysical quantities and dynamic fields in the model. In addition, the
assimilation of the radial velocity and reflectivity data can better adjust the
wind fields and improve the intensity and location of the simulated radar echo
bands. (3) The EnSRF assimilation method can assimilate more small-scale wind
field information into the model. The assimilation of the reflectivity data alone
can relatively accurately forecast the rainfall centers. In addition, the
assimilation of the radial velocity and reflectivity data can improve the
location of the simulated radar echo bands. (4) The use of the 3DVAR and EnSRF
assimilation methods to assimilate the radar radial velocity and reflectivity
data can improve the forecast of precipitation, rain-band areal coverage and the
center location and intensity of precipitation. 相似文献
15.
利用中尺度WRF模式及其3DVAR同化系统对2014年3月30日发生在我国华南地区的一次飑线过程展开多普勒天气雷达资料的同化效果试验研究。首先对雷达资料进行去地物杂波、退速度模糊等预处理,后设计了基于不同雷达观测量的同化试验及同化频次的敏感性试验。结果表明:直接循环同化雷达径向风资料和雷达反射率因子能够增加数值模式中的中小尺度信息,提供可靠的水汽分布;不同的同化频次对同化结果影响显著,每12 min同化间隔的结果略优于30 min、60 min同化间隔;同化雷达反射率因子和径向风资料分别对模式的总水场和风场有显著调整,联合同化雷达反射率因子和径向风资料比单独同化反射率因子或径向风更能改善飑线垂直结构配置,促使地面冷池和雷暴高压配合,进一步改善模式对大雨和暴雨量级降水预报效果。 相似文献
16.
Dynamical and Microphysical Retrieval from Simulated Doppler Radar Observations Using the 4DVAR Assimilation Technique 总被引：3，自引：0，他引：3
Based on a cloud model and the four-dimensional variational (4DVAR) data assimilation method developed by Sun and Crook (1997), simulated experiments of dynamical and microphysical retrieval from Doppler radar data were performed. The 4DVAR data assimilation technique was applied to a cloud scale model with a warm rain parameterization scheme. The 3D wind, thermodynamical, and microphysical fields were determined by minimizing a cost function, defined by the difference between both radar observed radial velocities and reflectivities and their model predictions. The adjoint of the numerical model was used to provide the gradient of the cost function with respect to the control variables. Experiments have demonstrated that the 4DVAR assimilation method is able to retrieve the detailed structure of wind, thermodynamics, and microphysics by using either dual-Doppler or single-Doppler information. The quality of retrieval depends strongly on the magnitude of constraint with respect to the variables. Retrieving the temperature field, cloud water and water vapor is more difficult than the recovery of the wind field and rainwater. Accurate thermodynamic retrieval requires a longer assimilation period. The inclusion of a background term, even mean fields from a single sounding, helped reduce the retrieval errors. Less accurate velocity fields were obtained when single-Doppler data were used. It was found that the retrieved velocity is sensitive to the location of the retrieval domain relative to the radars while the other fields have very little changes. Two radar volumetric scans are generally adequate for providing the evolution, although the use of additional volumes improves the retrieval. As the amount of the observations decreases, the performance of the retrieval is degraded. However, the missing observations can be compensated by adding a background term to the cost function. The technique is robust to random errors in radial velocity and calibration errors in reflectivity. The boundary conditions from the dual-Doppler synthesized winds are sufficient for the retrieval. When the retrieval is mainly controlled by the observations in the regions away from the boundaries, the simple boundary conditions from velocity azimuth display (VAD) analysis are also available. The microphysical retrieval is sensitive to model errors. 相似文献
17.
为有效地识别和提取多普勒天气雷达风场信息,对Gao和Droegemeier提出的基于变分技术的多普勒雷达径向速度数据退模糊方法进行了改进。原方法中将背景风场、方位和径向速度距离梯度信息同时作为约束条件,对Nyquist数进行校正。但是该方法在迭代过程中使用了大量的数值分析和偏微分方程计算,造成径向速度场过度平滑和数据失真。针对这个问题,改进算法在得到径向速度分析场后,结合原始径向速度观测场,通过图像变化检测法,自动识别存在速度模糊的区域及计算需要校正的Nyquist数,对观测场的模糊区域进行校正。利用强对流天气和台风过程的雷达体扫数据验证了改进算法的可行性,并与原始算法及业务应用的WSR-88D算法对比。结果表明:改进算法有效地解决了原始算法中的不足,恢复真实的风场结构和分布特征,改善了退速度模糊的质量,从而得到更为合理的径向速度观测场;并且该算法退模糊效果优于WSR-88D算法,有助于为科研和业务应用服务。 相似文献