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1.
北京7·21暴雨暖区中尺度对流系统的数值模拟 总被引：3，自引：3，他引：0
许多业务模式对北京2012年7月21日特大暴雨的预报均是以锋面降水为主。在冷锋过境前,实际北京西南部强降水主要以暖区降水为主。本文利用30个成员的中尺度非静力数值模式（WRF）,通过3次集合卡尔曼滤波(EnKF)同化地面和探空资料,对这次暴雨过程进行了集合数值模拟。通过对比分析模拟降水较好与较差成员发现,好的成员能够模拟出河北中西部及北京西南地区触发出的暖区中尺度对流系统（MCS）以及相对稳定的系统配置,使得MCS在北京上空充分发展,从而较好地模拟了这次特大暴雨过程中的暖区降水;而较差的成员则没能模拟出暖区降水过程,降水以锋面降水过程为主,并且雨带位置偏南、出现时间滞后。集合成员间模拟结果出现的较大差异,和初始场中低值系统位置的较大差异有直接关系,因此通过EnKF提高模式成员初始场的准确率,从而准确模拟后期主要影响系统的移动和发展,是成功模拟暖区对流系统触发和维持的关键所在。 相似文献
2.
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
3.
集合卡尔曼滤波同化探空资料的数值试验 总被引：4，自引：1，他引：3
应用集合卡尔曼滤波（Ensemble Kalman Filter;EnKF）方法,同化了2005年7月一次暴雨过程的探空观测资料,并用非静力中尺度模式MM5进行数值模拟试验。结果表明：在理想模式的假设下,即假设真实模拟和所产生的集合用的是同一个模式并有相同的初始误差,EnKF方法同化的分析结果较好。如果不运用EnKF方法同化探空观测资料,则集合预报结果和不加扰动的单个数值预报结果都没有EnKF方法同化过的好。 相似文献
4.
基于全球集合预报系统(GEFS)资料,利用WRF中尺度模式及GEFS动力降尺度获取区域集合预报初值场,通过对同化后的分析场进行模式积分实现华南前汛期区域集合预报。对2019年6月10日的一次华南前汛期暴雨过程进行不同同化方案的试验:混合同化(Hybrid)、三维变分(3Dvar)、集合卡尔曼滤波(EnKF)和对比试验(Ctrl)四组试验的对比分析,探讨具有不同背景误差协方差矩阵的同化方案对区域集合预报集合扰动和集合离散随时间演变特征的影响,评估不同试验的降水模拟效果。(1) Hybrid对模式初始场有较好的改善作用,而3DVar和EnKF对初始场的改善作用不明显。(2) 对风场、温度场和湿度场,在前期预报中Hybrid的预报误差小于3DVar和EnKF,在中后期的预报中,3DVar和EnKF的预报误差得到改善,且好于Hybrid。同样,集合扰动能量,Hybrid和Ctrl在前期预报发展好于3DVar和EnKF,而在中后期的预报3DVar和EnKF好于Hybrid和Ctrl。(3) 从24 h累积降水评分中,整体上同化试验好于Ctrl,3DVar和EnKF好于Hybrid,且3DVar对大中雨级别的降水评分较好,而EnKF对暴雨以上级别的降水评分较好。(4) 对于集合统计检验分析,同化试验的AUC值都大于Ctrl的AUC值,24 h累积降水量阈值在10~100 mm的AUC值,3DVar最好;而125 mm阈值的AUC值,EnKF最好。 相似文献
5.
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
6.
利用第三次青藏高原大气科学试验中青藏高原西部新增3个探空站(狮泉河、申扎、改则)的探空资料,基于中尺度数值(WRF)模式和GSI同化系统,选取2015年夏季南疆两次不同类型(南亚高压双体型和单体型)的强降水过程进行同化敏感试验,以初步评估新增3个站探空资料同化对南疆夏季降水预报的影响。从初始场物理量的增量场来看,同化高原3个站探空资料对两次过程的初始场均有一定改进,对南亚双体型过程的改进较显著,这可能与其偏南气流及上下游效应较强有关。中、高层物理量的增量中心均出现在高原中、西部,分别对应申扎和狮泉河两站,并向周边地区逐渐减小,南疆地区表现为弱的正或负增量。虽然高原探空资料均在600 h Pa以上,通过动力调整对低层物理量也有一定影响。同化后低层的散度和湿度增量中心出现在高原西南侧,南疆地区变化较小。随着模式时间积分,各高度上的物理量和降水影响系统调整效果逐渐显著,总体使得200 h Pa副热带长波槽有所加深、南疆上空的偏南急流得到加强,500 h Pa低值系统强度有所减弱,850 h Pa的散度和湿度在南疆地区均有显著调整,但低层散度和湿度在南疆西部强降水中心调整相对较小。从降水预报结果来看,同化高原3个站探空资料后,对两次过程的小量级降水评分显著提高,即对降水落区预报能力有所提高;但对强降水中心结果影响不大,即对局地性强降水的预报能力仍有所欠缺。 相似文献
7.
WRF-EnKF系统对中国南方一次暴雨过程确定性预报的试验 总被引：1，自引：0，他引：1
文章利用美国宾州州立大学的WRF EnKF(Ensemble Kalman Filter)实时预报系统(Real time Penn State WRF EnKF System),针对2013年5月15—16日发生在中国南方的暴雨过程进行了数值预报试验,以初步检验该系统对我国南方降水确定性预报的效果。数值试验采用2013年5月14日08时（北京时）起报的6 h间隔的1°×1° NCEP GFS (globle forecast system) 60 h预报数据（预报到5月16日20时）作为初始条件和边界条件。其中,控制试验不同化任何观测资料,同化试验通过集合卡尔曼滤波方法同化常规探空资料,分别进行确定性预报。结果表明：利用WRF EnKF系统同化常规探空资料,显著改善了数值预报的初始场,减小了各物理量的预报偏差和预报均方根误差,进而提高了此次暴雨过程的降水落区和强度的预报准确率。 相似文献
8.
风暴尺度天气下利用集合卡尔曼滤波模拟多普勒雷达资料同化试验 II. 考虑模式误差的情形 总被引：8，自引：6，他引：2
文章的第I部分(兰伟仁等, 2010), 利用模拟雷达资料在假定模式无误差的情况下进行了一系列的集合卡尔曼滤波(EnKF)敏感性试验, 验证了EnKF方法在风暴尺度天气资料同化中的作用。本文继续探讨EnKF在有显著模式误差的情况下同化模拟多普勒雷达资料的效果问题。试验中假定模式误差主要来源于微物理过程参数化的不确定性。结果表明: 模式误差在不同程度上影响了EnKF分析的效果, 对微物理量的影响尤其明显; 在EnKF分析中, 利用微物理过程参数化集合的方法来考虑模式误差, 对速度场、 位温场以及比湿场有较明显的正作用, 但对于微物理量场分析效果较差; 若包含控制试验的微物理过程参数化方案, 则EnKF对所有变量都有正效果, 随着同化循环次数的增加, 分析结果更加合理; 只考虑冰相过程的微物理过程参数化方案的集合, 分析效果进一步提高。 相似文献
9.
风暴尺度天气下利用集合卡尔曼滤波模拟多普勒雷达资料同化试验Ⅱ.考虑模式误差的情形 总被引：5，自引：3，他引：2
文章的第Ⅰ部分(兰伟仁等,2010),利用模拟雷达资料在假定模式无误差的情况下进行了一系列的集合卡尔曼滤波(EnKF)敏感性试验,验证了EnKF方法在风暴尺度天气资料同化中的作用.本文继续探讨EnKF在有显著模式误差的情况下同化模拟多普勒雷达资料的效果问题.试验中假定模式误差主要来源于微物理过程参数化的不确定性.结果表明:模式误差在不同程度上影响了EnKF分析的效果,对微物理量的影响尤其明显;在EnKF分析中,利用微物理过程参数化集合的方法来考虑模式误差,对速度场、位温场以及比湿场有较明显的正作用,但对于微物理量场分析效果较差;若包含控制试验的微物理过程参数化方案,则EnKF对所有变量都有正效果,随着同化循环次数的增加,分析结果更加合理;只考虑冰相过程的微物理过程参数化方案的集合,分析效果进一步提高. 相似文献
10.
利用WRF（Weather Research and Forecasting）模式和基于本征正交分解的四维集合变分同化方法（POD-4DEnVar）,对2015年12月9日一次华南暴雨过程进行多普勒雷达资料同化试验,并与三维变分同化试验（WRF-3DVar）进行对比,讨论了POD-4DEnVar方法中局地化半径对模拟效果的敏感性。结果表明,比较不同化雷达资料的控制试验,WRF-3DVar和WRF-POD-4DEnVar试验的降水模拟结果得到明显改善,且WRF-POD-4DEnVar的降水强度更接近实况。两种同化方法通过改变不同的初始要素达到改进降水模拟效果的目的,3DVar方法通过调整初始风场,间接减弱暴雨发生的水汽条件,POD-4DEnVar方法则直接调整湿度场。在降水过程中,同化试验改变了冷空气活动和水汽通量辐合的模拟结果,从而改善降水的模拟效果。POD-4DEnVar方法对局地化半径比较敏感,随局地化半径增大,同化对风场和湿度场的影响范围扩大,当局地化半径取为200 km时,降水模拟的效果最好。 相似文献
11.
基于GSI的华南地区对流尺度快速循环同化预报试验 总被引：1，自引：1，他引：0
针对对流尺度快速循环同化系统多次循环同化带来的预报效果改进和资料应用问题,利用GSI同化技术和WRFARW区域模式,设计了华南地区对流尺度快速循环同化方案,对2016年4月17一18日华南地区的飑线天气强降水过程进行模拟试验,分析不同循环同化方案和雷达径向风资料同化对雷达回波、相对湿度、降水量级等的预报效果,以期提高华南地区飑线强降水过程预报技巧。检验结果表明:尽管只同化常规资料对预报效果的改进有局限性,但是多次循环同化对于模式预报的降水有一定改善作用;同时同化雷达径向风资料与常规资料对湿度和降水等模拟技巧均有所提高,大雨以上量级的ETS评分改进尤为明显;尽管模式模拟降水峰值小于真实观测值,但同化雷达径向风资料有效改善了飑线最强时段内的垂直上升速度,使得强降水发生时间和强度更接近真实观测。 相似文献
12.
华南暖区降水数值预报的初值同化试验 总被引：10，自引：3，他引：7
为了了解初值场对华南短时临近降水预报的影响,文中利用GRAPES区域中尺度模式,针对华南一次暖区暴雨过程分别进行控制试验、同化地面探空资料、nudging雨水资料和同化雷达径向风等四个模拟试验。分析结果表明：(1) 同化地面探空资料有助于改善24小时的降水落区及其量级;(2) nudging雨水资料对临近降水预报有积极影响;(3) 同化雷达径向风能使24小时的降水落区、量级得到明显的提升。这些结论为下一步的华南地区短时临近降水预报研究提供了重要的技术参考。 相似文献
13.
利用常规的天气图、卫星云图和物理量诊断对2004年春季两次持续性增温过程及降水天气进行诊断分析,结果表明:两次增温过程的降水强度、范围和落区等差异显著。前者造成了陕西历史上最早的暴雨过程,并有冰雹相伴;后者则为一般性降水。在春季降水过程中,当南海和菲律宾附近有热带低压云系存在时,对陕西的强降水有增幅作用;来自孟加拉湾700 hPa的偏西南急流和来自南海850 hPa的偏东南急流直伸到陕西的位置决定强降水的落区。700 hPa正涡度中心与垂直运动的上升区配合很好,涡度随着暴雨的临近明显增大,正涡度的增长,有利于对流的发展。 相似文献
14.
2015年5月19—20日广东省强降水过程具有降水集中、强度大和局地性强的特点,利用广东省自动气象站观测资料、ECMWF_FINE再分析资料,对此次强降水过程进行分析发现:华南地区受低槽东移影响,强降水发生在切变线南侧偏南暖湿流场中,粤北降水属于锋面降水,粤东降水属于锋前暖区降水,两者在水汽输送和动力机制上有显著区别。孟加拉湾和南海输送的水汽在这次强降水过程中占主导地位,南边界和东边界为水汽的流入边界,整体水汽输送以经向输入为主。暖区降水区域处于较强的水汽平流环境中,具有更大的水汽净输送量,造成粤东地区的降水量更大。对流层高层辐散比中低层辐合更为重要,是粤东暖区降水重要的动力属性,且暖区中低层流场的旋转效应弱,有区别于典型的梅雨锋降水。利用绝热无摩擦湿位涡守恒进行诊断发现对流不稳定是此次强降水发展的主要机制,暴雨发生区域对应湿位涡垂直分量为负值,水平分量为正值,底层MPV1＜0和MPV2＞0综合反映了大气对流不稳定和斜压不稳定的增强过程。降水区对流层低层受负湿位涡控制,低层湿位涡负值区与强降水落区有较好的对应关系。 相似文献
15.
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
16.
近50年广东省分级降水的时空分布特征及其变化趋势的研究 总被引：6，自引：2，他引：6
利用广东省86个常规气象观测站1961—2010年的逐日降水资料,分析近50年广东省降水气候特征,探讨不同等级降水空间分布及随时间变化特征。结果表明:广东省降水丰沛,年均降水量多为1 500~2 000 mm;降水气候特征的区域差异较大,不同区域降水量与降水日数分布差异显著;各月的降水日数差异没有降水量月分布的差异明显,非汛期的日降水量较小,而汛期降水日数多且日降水量大;小雨日和中雨日的区域差异小,大雨日、暴雨日、大暴雨日的大值中心主要集中在广东省的三大暴雨中心地区 (清远中心、阳江中心、海陆丰中心),雨日量级分布大致由北向南逐渐增强,且随着降水等级的增加降雨日数迅速减少;小雨、中雨和大雨的降水贡献率均由粤北地区向沿海地区递减,暴雨和大暴雨的贡献率由粤北向沿海递增;小雨日数显著减少、大雨以上日数略有增多,总降水日数也呈减少趋势;小雨和中雨的贡献率呈减少趋势,大雨以上贡献率增多,使年均降水量呈增多趋势。 相似文献
17.
Data from the lightning mapping imager on board the Fengyun-4 meteorological satellite (FY-4) were used to study the assimilation of lightning data and its influence on precipitation predictions. We first conducted a quality control check on the events observed by the first Fengyun-4 satellite (FY-4A) lightning mapping imager, after which the noise points were removed from the lightning distribution. The subsequent distribution was more consistent with the spatial distribution and range of ground-based observations and precipitation. We selected the radar reflectivity, which was closely related to the lightning frequency, as the parameter to assimilate the lightning data and utilized a large sample of lightning frequency and radar reflectivity data from the eastern United States provided by Vaisala. Based on statistical analysis, we found the empirical relationship between the lightning frequency and radar reflectivity and established a look-up table between them. We converted the lightning event data into radar reflectivity data and found that the converted reflectivity and composite reflectivity of ground-based radar observations showed high consistency. We further assimilated the lightning data into the model, adjusted the model cloud analysis process and adjusted the model hydrometeor field by using the lightning data. A rainstorm weather process that occurred on August 8, 2017, in south China was used for the numerical forecast experiment, and three experiments were designed for comparison and analysis: a control experiment, an experiment without the assimilation of FY-4 lightning data (NoLig), and an experiment with the assimilation of FY-4 lightning data (Lig). The results show that after assimilating the FY-4A lightning data, the accuracies of the intensity, central location and range of the precipitation predicted by the Lig experiment were obviously superior to those predicted by the control and NoLig experiments, and the effect was especially obvious in the short-term (1–2 hour) forecast. The studies in this paper highlight the application value and potential of FY-4 lightning data in precipitation predictions. 相似文献