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如何将区域观测资料在中尺度模式中快速有效同化是提高区域精细化数值预报准确率和时效性的关键所在。本文简单介绍了基于LAPS和WRF建立的快速循环同化预报系统LRUC,以一次影响长江中游的典型梅雨锋暴雨过程为例,设计几种试验方案,结合实况降水分布,对比分析华中区域多普勒雷达资料循环同化对改善暴雨预报的作用;根据个例试验结果,设计批量后报试验方案,对比分析雷达资料同化对华中区域2007年主汛期(6—8月)多个时效降水预报评分。暴雨个例试验结果表明,华中区域多普勒雷达资料在LAPS中的同化,能为WRF提供更优初值场;同化华中区域地面资料和雷达资料后,比仅同化地面资料更能改进模式初值,改善模式降水预报,且降雨量级越大,24 h降水预报TS评分越高。批量后报试验结果表明,建立的快速循环同化预报系统LRUC,能对区域多源观测资料进行多时次循环同化分析,为模式初值增加观测资料的时间演变信息,提高模式对暴雨量级降水的预报水平;系统具有稳定性和一定的评分水平。 相似文献
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《气象与环境学报》2018,(6)
利用天气研究和预报模式(Weather Research and Forecasting Model,WRF)、WRF三维变分同化(Weather Research and Forecasting-Three-Dimensional Variational Data Assimilation,WRF-3DVAR)及美国国家气象中心(National Meteorological Center,NMC)方法,采用热启动循环同化和冷启动两种不同初值方案开展数值试验,探讨不同初值方案模拟的背景场误差样本对背景误差协方差及其同化预报效果产生的影响。结果表明:由不同初值方案模拟的背景场误差样本统计得到的背景误差协方差,其单点同化试验均符合理论模型,但二者分析增量场的差异较显著。对2015年"苏迪罗"台风降水个例进行的数值试验表明,不同初值方案模拟的背景场误差样本统计得到的背景误差协方差对同化分析场具有一定影响,进而对台风移动路径和台风降水的模拟产生了较显著的影响,但对台风强度和台风中心附近最大风速的影响不显著。4个不同起报时刻数值试验进一步表明,采用热启动循环同化背景场误差样本模拟方案统计的背景误差协方差,对"苏迪罗"台风路径和降水预报效果较好,其中对台风路径的影响主要体现在数值预报模式积分24 h之后。 相似文献
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应用国家气象中心模式检验方法,对华中区域中尺度业务数值预报模式WRF和中国气象局下发的GRAPES模式2013年1-12月的预报产品（包括降水、2 m温度场、850 hPa温度场、850 hPa风场和500 hPa位势高度场预报）进行统计检验。检验结果表明：所有要素24 h预报均优于48 h;对于晴雨预报,GRAPES模式TS评分高于WRF,但随着降水量级增大,WRF的TS评分基本都高于GRAPES,同时WRF降水预报范围明显偏大;分析2 m温度场的均方根误差及预报准确率发现,WRF的2 m温度场预报优于GRAPES,且暖季预报优于冷季;形势场要素分析表明,WRF对850 hPa温度场和风场预报具有相当大的优势,全年误差变化较稳定,而对500 hPa位势高度场的预报误差存在一定的季节性特征,即夏半年WRF高度场预报优于冬半年,GRAPES模式则相反。总体上,华中区域中尺度业务数值模式产品对天气预报具有一定的参考价值。 相似文献
4.
《内蒙古气象》2019,(4)
背景场误差协方差矩阵的统计是资料同化的重点工作。文章利用NMC方法对内蒙古区域模式2017年7月和2018年2月各月的预报场进行背景场误差协方差矩阵的统计,通过对重新统计背景场误差协方差矩阵的特征、单点试验及预报效果进行分析。结果表明:内蒙古夏季和冬季控制变量的特征向量变化特征相似,但由于天气系统的影响而有所差别;夏季和冬季各控制变量在各模态上的特征值都随着模态数的增加而快速减小,冬季误差模态振幅要小于夏季,这主要是由于影响内蒙古夏季的天气系统较多,天气过程较冬季复杂;对模式贡献越小的特征向量,其特征长度尺度也越小,影响的范围也越小;单点试验验证了应用本地资料重新统计的背景场误差协方差矩阵的合理性。对暴雨个例的数值模拟试验表明:应用本地化背景场误差协方差同化后模拟的强降水范围和强度均得到明显改善,降水模拟更接近实况。说明本地化后的背景场误差协方差对模式预报具有一定的改进作用,在三维变分同化系统中,背景场误差协方差的重新统计工作十分必要。 相似文献
5.
GPS/PWV资料在梅雨锋暴雨个例中的同化试验 总被引：1，自引：0，他引：1
基于WRF(Weather Research and Forecasting Model,天气预报模式)及其三维变分同化系统3DVAR,利用江苏省GPS/PWV(PWV:Precipitable Water Vapor,GPS反演得到可降水量)资料,并将其与探空资料比对订正,针对2011年6月18日梅雨锋暴雨进行3 h循环同化模拟。在降水参数化方案敏感性试验与单点同化试验基础上,设计多组试验对6 h降水量进行TS(Threat Score)评估。结果表明:(1)同化订正GPS/PWV资料对降水预报能力显著提高,特别是大雨、暴雨量级以上的预报能力;(2)降水量的RMSE(Root Mean Squared Error,均方根误差)相比控制试验均减小,CC(Correlation Coefficient,相关系数)均增大,最显著试验RMSE从19.1 mm下降到12.6 mm,CC从0.45上升到0.74;(3)NMC方法统计的背景误差协方差条件下中雨至暴雨量级TS评分均有一定程度提高,默认的背景误差协方差在大雨以上量级TS评分大幅提高。 相似文献
6.
WRF模式不同云微物理参数化方案及水平分辨率对降水预报效果的影响 总被引：10，自引：0，他引：10
利用WRF模式和GFS资料对一次大尺度天气系统作用下的暴雨过程进行了回报,分析了WRF模式不同降水方案和3种不同的水平分辨率（45km,15km和5km）对降水预报效果的影响。结果表明：①对于大尺度强迫作用较强的暴雨,尤其是层状云降水为主的暴雨,云微物理过程方案对降水的影响远大于积云参数化方案对降水的影响。②WRF模式不同的微物理过程方案对各等级降水量的预报效果差别较大。其中Kessler方案的TS评分明显随降水量级的增加而减小,其他6个方案的TS评分都呈现＂两头大,中间小＂的特点,即小雨和暴雨的TS评分较高,而中雨和大雨的TS评分较低。③对于小雨量级的降水,Lin方案的预报效果最好;对于中雨和大雨量级的降水,WSM 3方案的预报效果最好;对于暴雨量级的降水,WSM 5方案的预报效果最好;整体预报效果最好的是WSM 3方案,其次是WSM 5方案,Kessler方案最差。④WRF模式的降水预报效果并不总是随水平分辨率的提高而提高。模式水平分辨率的提高存在明显的阈值（15km左右）,当模式的水平分辨率提高到超过这一阈值以后,预报效果开始转差。 相似文献
7.
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
8.
应用国家基本观测站资料、自动站逐时降水资料,基于客观统计检验方法,针对降水(12h、24h累积雨量)、近地面要素(2m温度、10m风)和高空要素(风场、温度场、高度场),分别评估SWCWARMS模式和GRAPES模式对2015年西南地区预报能力,得到如下几点结论:(1)SWCWARMS模式降水ETS评分高于GRAPES模式,除24h小雨外SWCWARMS模式偏差值均高于GRAPES模式,两个模式在不同预报时效内对中雨、大雨、暴雨都表现一定程度的空报;(2)12h降水分段评分上,SWCWARMS模式TS评分均高于GRAPES模式,但SWCWARMS模式预报降水范围过大,随着预报时效增长空报多于GRAPES模式;SWCWARMS模式中雨和大雨空报大于其它量级降水,GRAPES模式对大暴雨漏报较多其它量级降水表现为空报;(3)两模式对高度场和温度场预报优于风场,对对流层中层预报优于中低层,SWCWARMS模式对高度场和温度场预报优于GRAPES模式,夏半年SWCWARMS模式均方根误差小于GRAPES模式;(4)两模式都表现出2m温度均方根误差在秋季增加而春季减小这一特征,SWCWARMS模式近地面要素均方根误差均小于GRAPES模式。 相似文献
9.
本文应用MM5模式，在45km和25km模式分辨率及Blackadar和MRF边界层参数化方案下，选择AK、Grcll、KF和BM等4种对流参数化方案对非汛期22个降水个例进行48h预报试验。结果表明KF和AK方案预报的降水量误差较小，BM方案预报的降水量误差较大；各种方案预报降水效果的优劣对于量级不同的降水是不同的，对中雨、大雨和暴雨的预报，没有哪一种方案的预报效果是绝对最优的；不同方案预报降水结果的差异对量级大的降水比对量级小的降水大；在大部分情况下，相同方案在45km分辨率下的预报结果好于在25km分辨率下的预报结果。 相似文献
10.
基于全球交互式大集合(TIGGE)预报资料,研究利用TIGGE全球集合预报大尺度不确定信息,构造区域GRAPES集合预报的初值扰动方法和试验方案,并对2008年7月22日发生在黄淮地区的一次暴雨过程进行了集合预报试验.试验结果表明:构造的初值扰动场能够表征TIGGE全球集合预报初值中的大尺度不确定信息,区域GRAPES集合预报系统可以捕获极端降水天气,对降水预报具有显著的改进作用,集合预报平均及降水概率预报能有效地反映暴雨降水特点,暴雨发生概率较高的区域与实况对应关系较好.积分初期,暴雨的预报一致性(集合离散度)和预报技巧(集合平均预报均方根误差)之间的关系显示了区域GRAPES集合预报系统是合理的,但积分后期,由于模式在积分过程中的动力调整作用,减小了初值扰动对预报结果的影响,限制了集合离散度的增长速度. 相似文献
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本文基于WRF模式研究了2015年5月16～17日广东西南地区的一次暴雨过程的预报误差来源。首先比较了以NCEP_FNL为初始资料的WRF模式的模拟预报（记为WRF_FNL）和ECMWF（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts）关于该次暴雨过程的确定性预报。结果表明,ECMWF具有较高的预报技巧,因此,认为ECMWF的模式和初始场都较为准确。进一步,以ECMWF的初值作为初始场,选用相同的物理参数化方案,再次用WRF模式进行预报（预报结果记为WRF_EC）。结果表明相对WRF_FNL,WRF_EC的预报结果有明显改善。这表明,初始场的改进对预报有较大的影响,初始误差是预报误差的重要来源。进一步,分析了初始误差的主要来源区域和来源变量。结果表明,南海北部湾至广西西南区域为本次暴雨预报初始误差的主要来源区域,而初始温度场和初始湿度场则为此次暴雨预报初始误差的主要来源变量。同时改进初始温度场和湿度场可以较大程度提高本次暴雨过程的预报技巧。 相似文献
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利用中尺度WRF数值模式及WRF三维变分同化系统,在对比试验的基础上,选取了适合本地的积云过程、微物理过程和辐射过程的方案组合;选择了NCEP/GFS作为模式的背景场;统计计算了以云南为中心的区域背景误差协方差并替换了三维变分同化系统中原有的背景误差协方差;同时,考虑模式底层高度与地面观测站高度的差异,进行了地面资料地形订正.通过上述试验研究,建立了本地化的中尺度WRF数值预报业务系统,该系统能较好地刻画本地下垫面的动力和热力状况,预报能力有明显改善. 相似文献
13.
使用WRF模式和MM5模式分别对吉林省全省50个地面观测站做了降水预报的数值模拟．并进行了检验分析和对比。全省区域降水预报检验结果表明：WRF模式0-24h和24-48h的预报正确率为82．4％和81．1％,分别高出MM5模式6．1和7．4个百分点;WRF模式各级降水预报的TS评分均高于MM5模式,对于暴雨以上的降水预报,WRF模式0-24h和24-48h预报的TS评分为11．2％和14．5％,具有一定的预报能力;两种模式的降水预报都存在着一定的空报率和漏报率,其中大雨以上预报的空报率和漏报率均超过了45％,暴雨以上预报的空报率和漏报率均超过了70％。 相似文献
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利用AMSU辐射率资料和常规观测资料,采用自行模拟的区域背景误差协方差(B)的WRFDA同化系统和中尺度数值模式WRF预报系统,对2007年7月8—9日发生在江淮流域的一次暴雨过程进行了模拟研究,设计了4组试验方案,对比分析了不同方案的模拟结果。结果表明,连续同化AMSU辐射率资料,可以改善降水预报效果,尤其是降水强度;通过连续使用AMSU资料,可以改进影响暴雨系统的大尺度环境场;AMSU-A资料对温度场有较为明显的影响,而AMSU-B资料对湿度场的调整有较大的贡献。 相似文献
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西南区域中尺度数值模式预报性能及其与天气过程关系初探 总被引：2，自引：1，他引：1
本文以探空站和自动站实测资料为检验参考,通过主客观检验GRAPES和WRF模式在西南地区的初始分析场和预报场,一定程度揭示出模式在西南地区的初值质量、动力框架性能和降水参数化效果。GRAPES在西南地区的位势高度、风速、风向初值质量都不同程度好于WRF,但进入预报阶段,GRAPES位势高度、温度均方根误差以比WRF更高的斜率随时效增长,GRAPES对西南地区的500 hPa高度场预报呈现系统性偏低,而WRF对西南地区高度预报的正误差概率比较高;分类天气过程检验表明,GRAPES对低涡、切变过程的初始分析质量好于WRF,但进入预报阶段,WRF对低槽、低涡和切变三类天气过程的低值系统预报正确率都高于GRAPES,这一定程度反映出WRF的模式性能好于GRAPES;分类天气过程降水预报检验表明,低涡过程降水预报难于低槽过程。GRAPES对低涡过程的降水预报能力较低,WRF预报能力最低的是切变过程。这与模式对分类天气过程中低值系统预报能力一致,这一定程度表明两个模式的降水参数化效果水平相当。 相似文献
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为评价静止卫星大气温度廓线产品资料同化对飓风预报的影响,以2018年飓风“迈克尔”为例,选用GOES-16温度廓线产品,开展静止卫星资料同化及其对飓风预报影响的研究。首先,通过评估温度廓线产品精度,选取质量较好的高度层并以统计的各层均方根误差作为观测误差用于同化试验;然后,利用WRF-3DVar系统进行不同稀疏化及不同同化频次的循环同化敏感性试验;最后,利用WRF模式开展24 h数值预报。试验结果表明,在飓风“迈克尔”期间温度廓线在200~1 000 hPa之间的误差在2 K以内,将水平分辨率稀疏化为模式分辨率的6倍且循环同化频次为6 h时同化该资料对模式的初始场有最为合理的改进,从大尺度环境场上看使模式具备更合理的环流形势,能够有效提高对飓风的路径及强度的预报效果,更准确地模拟降水落区及美国佛罗里达州等降水关键区域的雨强。 相似文献
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基于副热带奇异向量的初值扰动方法已应用于GRAPES （Global and Regional Assimilation PrEdiction System）全球集合预报系统,但存在热带气旋预报路径离散度不足的问题。通过分析发现,热带气旋附近区域初值扰动结构不合理导致预报集合不能较好地估计热带气旋预报的不确定性,是路径集合离散度不足的可能原因之一。通过建立热带气旋奇异向量求解方案,将热带气旋奇异向量和副热带奇异向量共同线性组合生成初值扰动,以弥补热带气旋区域初值扰动结构不合理这一缺陷,进而改进热带气旋集合预报效果。利用GRAPES全球奇异向量计算方案,以台风中心10个经纬度区域为目标区构建热带气旋奇异向量求解方案,针对台风“榕树”个例进行集合预报试验,并开展批量试验,利用中国中央气象台最优台风路径和中国国家气象信息中心的降水观测资料进行检验,对比分析热带气旋奇异向量结构特征和初值扰动特征,评估热带气旋奇异向量对热带气旋路径集合预报和中国区域24 h累计降水概率预报技巧的影响。结果表明,热带气旋奇异向量具有局地化特征,使用热带气旋奇异向量之后,热带气旋路径离散度增加,路径集合平均预报误差和离散度的关系得到改善,路径集合平均预报误差有所减小,集合成员更好地描述了热带气旋路径的预报不确定性;中国台风降水的小雨、中雨、大雨、暴雨各量级24 h累计降水概率预报技巧均有一定提高。总之,当在初值扰动的生成中考虑热带气旋奇异向量后,可改进热带气旋初值扰动结果,并有助于改善热带气旋路径集合预报效果。 相似文献
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本文利用高分辨率中尺度数值预报模式WRF和两组再分析资料,在研究不同模式初值对华南暖区暴雨预报质量差异明显的基础上,利用合成初值方法进行了模式初值对暖区暴雨预报的敏感性数值试验研究,讨论了模式初始场关键物理量对暖区暴雨预报质量的影响,重点开展了模式初值湿度场质量对华南暖区暴雨降水预报的敏感性分析。结果表明:模式初始场质量的较小差异,可显著影响本次华南暖区暴雨预报的降水强度、降水落区以及降水发生时间等的质量。初始水汽场对暖区暴雨预报影响最大,也最为敏感,是准确预报对流单体的发生发展以及地面强降水的基础。风场和温度场对暖区暴雨预报的影响相对较小。对流层低层较强的风速辐合是本次暖区暴雨强对流单体触发、生成和加强发展以至产生暖区强降水的物理基础。 相似文献
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2013年汛期华中区域业务数值模式降水预报检验 总被引：4，自引：0，他引：4
为充分了解华中区域中尺度业务数值预报模式更新为WRF后的预报性能,对该模式2013年汛期24 h和48 h的累积降水预报产品,采用TS评分、预报正确率、漏报率、空报率、偏差及ETS评分等统计量对其进行了较详细的评估。结果表明：从日平均降水率分布来看,24 h预报的降水中心位置和强度与实况更接近,48 h的预报明显偏大、偏强;汛期总体降水检验表明,该模式的降水预报以偏大为主,随着降水量级的增大,TS和ETS评分逐渐减小,且ETS评分逐渐靠近TS;逐月降水检验结果发现,该区域汛期月晴雨预报正确率与雨日率呈正相关;通过梅雨期WRF与GRAPES_Meso的预报对比检验可见,两个模式都表现出了较好的预报性能。值得指出的是,随着降水量级的增大,WRF模式降水预报优势逐渐显现。总的来说,该模式的降水预报产品具有一定的参考价值。 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