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GRAPES集合卡尔曼滤波资料同化系统Ⅰ:系统设计及初步试验 总被引：5，自引：0，他引：5
集合卡尔曼滤波资料同化方法,可以用集合样本统计出随天气形势变化的误差协方差,是当前资料同化领域的研究热点。主要介绍了GRAPES集合卡尔曼滤波资料同化系统的设计以及初步的试验结果。针对集合卡尔曼滤波同化实际观测资料难以实施的问题,采用成批观测同化的顺序同化方法进行多变量的集合卡尔曼滤波同化;为了滤除有限集合数造成的误差相关噪音和缓解求逆矩阵不满秩的问题,在水平和垂直方向都采用了Schur滤波;建立了与GRAPES预报模式的垂直坐标和预报变量一致的模式面集合卡尔曼滤波系统;集合样本的生成考虑了模式变量的空间相关和模式变量之间的相关,通过利用三维变分分析中的控制变量变换得到模式变量扰动场。通过比较GRAPES集合卡尔曼滤波资料同化系统和GRAPES区域三维变分资料同化系统的单点观测资料同化分析结果,对比背景误差相关系数的分布,验证了GRAPES集合卡尔曼滤波系统的正确性。此外,同化区域探空观测资料试验结果表明,GRAPES集合卡尔曼滤波资料同化系统能够得到合理的分析,并且具有实际运行能力。对分析结果进行12h预报表明,GRAPES集合卡尔曼滤波资料同化系统的分析协调性不如三维变分资料同化系统。 相似文献
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集合预报初始扰动能否准确反映预报误差的结构特征是决定区域集合预报质量的关键因素之一。本文针对GRAPES区域数值预报模式,发展设计了一种基于资料同化思想的混合尺度初始扰动构造新方案。该方案以全球大尺度信息为背景场,区域模式预报作为观测资料,借助GRAPES三维变分同化系统,将高质量的全球大尺度信息与区域模式预报中质量较高的中小尺度信息有效融合,构造混合尺度区域集合预报初始扰动,并通过个例试验和批量试验,比较分析了新方案和原区域集合预报的性能。试验结果表明,基于资料同化构造的初始扰动能够有效融合全球大尺度信息和中小尺度天气系统的信息,其降水概率预报更具参考价值。总体上看,区域集合预报混合初始扰动新方案能够较好地改进区域集合预报质量,尤其是对高度场和温度场效果更为显著,但对风场的集合预报性能影响略小。 相似文献
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GRAPES全球集合预报的集合卡尔曼变换初始扰动方案初步研究 总被引：11，自引：5，他引：6
初始扰动方案是集合预报研究的核心问题之一.文中根据最新提出的基于集合卡尔曼变换(ETKF)理论的集合初始扰动方案,利用模拟观测系统及其调整的观测误差与放大因子的方案,研究发展了针对中国GRAPES全球预报系统的集合初始扰动方案,建立了GRAPES全球集合预报系统.利用14个集合成员进行了近两个月的集合预报试验,重点研究了初始扰动的结构特征、扰动振幅以及扰动增长特征,分析了集合扰动初始场的质量与性能.初步试验结果表明,基于ETKF初始扰动方案的GRAPES全球集合初始扰动能够较好地反映分析误差方差的主要模态结构和扰动振幅,并具有比较合理的集合离散度.分析误差方差能够准确地反应模拟观测资料的空间分布特征.初始扰动方差近似等于预报误差方差,并对全球观测系统的空间变化具有准确的响应.集合扰动具有合适的增长率,在96 h的预报时效内可以有效地保持适当的集合离散度.52 d集合预报统计分析显示,北半球集合平均的预报质量评分相对于控制预报具有较明显的优势,副热带高压特征线的个例预报也表明GRAPES全球集合预报在短期预报时效内具有很好的预报效果.基于ETKF初始扰动方案的GRAPES全球集合预报系统显示出良好的发展前景和应用潜力. 相似文献
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集合变换卡尔曼滤波(ensemble transform Kalman filter, ETKF)是一种有效的集合预报初始扰动构造方案。但是,有限的集合样本、相同的集合成员设置以及预报模式误差等可能会使两个距离较远的状态变量产生虚假相关,从而影响ETKF集合扰动的质量。为了有效解决远距离虚假相关问题,将局地化思想引入ETKF方案。本文针对GRAPES区域集合预报系统(GRAPES REPS),对ETKF初值扰动局地化方案的效果进行了试验分析,为进一步改善和优化局地化方案(LETKF方案)提供依据。通过一周的连续试验,从暴雨个例、集合预报多种评分检验等方面分析了LETKF初始扰动方案所产生的集合预报质量。结果表明,区域集合预报中集合变换卡尔曼滤波初始扰动的局地化方案能够更加合理地捕捉到快速增长的分析误差的物理结构,更准确地再现数值模式预报误差的线性与非线性传播和演变特征。该局地化方案可以较好地改进预报质量,提高降水预报的准确率,尤其是针对小雨、中雨、暴雨量级的预报。相对于现有区域集合预报的业务系统GRAPES REPS,基于局地化ETKF初始扰动方案的区域集合预报具有较明显的优势。总体来看,LETKF初始扰动方案可更好地改善区域集合预报的质量。 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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GRAPES区域集合预报系统应用研究 总被引：17，自引：3，他引：17
为发展GRAPES(Global and Regional Assimilation and Prediction System)区域集合预报系统(GRAPES Regional Ensemble Prediction System,GRAPES-REPS),采用集合变换卡尔曼滤波(ETKF)初值扰动方法以及多物理过程组合的模式扰动方法,基于业务区域模式GRAPES_MesoV3.3.2.4构建了区域集合预报系统,进行了连续40 d的批量试验,重点分析了ETKF初值扰动的结构及其演变特征,并通过概率预报检验方法对GRAPES-REPS进行了集合预报系统性能检验和降水预报检验,分析了该系统对强降水个例的预报效果。试验结果表明,GRAPES-REPS能产生较合理的集合预报初值扰动,扰动结构随流型依赖并对观测有较好的响应,且扰动成员相互正交。扰动总能量分析表明集合扰动能够随预报时效保持合理增长状态。集合预报检验表明集合预报结果优于控制预报,集合成员间在72 h预报时效内能保持合理的集合离散度。将该区域集合预报系统与业务上基于WRF模式的区域集合预报系统WRF-REPS进行了降水预报对比,表明GRAPES-REPS的降水预报能力表现要优于业务WRF-REPS。强降水个例分析表明集合预报能较好预报出强降水中心,预报效果明显优于控制预报。 相似文献
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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
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基于北京市气象局快速循环同化系统RMAPS-ST以及对流尺度集合预报系统RMAPS-EN,构建了En-3DVAR集合变分混合同化系统,将该系统应用到业务快速循环同化系统中并进行试验,分别在冷启动与循环启动环境下对比了混合同化系统（Hybrid）与三维变分（3DVAR）的同化预报效果。获得的结论如下:单点试验结果表明,混合同化系统分析增量的分布与集合预报离散度分布具有较好的对应关系;在冷启动和循环启动中,三维变分的分析增量都表现出各向同性的特点,混合同化分析增量均表现出一定的流依赖特征;降水个例分析表明,在冷启动环境中,Hybrid与3DVAR效果相当,而在循环启动中,Hybrid的降水预报相对于3DVAR有较明显的改进效果;批量试验检验结果表明,冷启动中,Hybrid与3DVAR的评分大致相当,而在循环启动中,Hybrid相对于3DVAR的评分有明显改进;集合离散度和背景场误差的相关性分析表明二者在循环启动环境下具有更好的相关性。 相似文献
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为了把反映天气形势变化的背景误差协方差引入到变分分析系统中来提高分析质量,本文在GRAPES区域三维变分框架的基础上通过扩展控制变量方法实现动态与静态背景误差协方差耦合,建立混合三维变分分析系统（GRAPES Hybrid-3DVar）。通过控制变量扰动产生的集合样本进行单点观测分析试验验证Hybrid-3DVar及其局地化方案的合理性,并针对台风苏迪罗进行实际观测资料同化和数值预报试验,结果表明:用集合样本描述的背景误差协方差是随着天气流型变化的,动力场和质量场的离散度在台风中心处最大,因而混合同化的分析增量包含更多细微结构和中小尺度信息;其分析和24 h内预报要素质量优于3DVar,24 h内降水强度和落区预报也更准确,混合同化分析改善了3DVar分析的降水空报问题;同时混合同化分析的24 h内台风路径预报也最接近实况,台风强度预报在48 h之内都比3DVar更接近观测。 相似文献
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GRAPES非静力数值预报模式的三维变分资料同化系统的发展 总被引：21，自引：3，他引：18
为了减少分析变量与模式状态变量之间的插值误差,改善业务预报模式的初值质量,在GRAPES等压面三维变分资料同化系统的基础上,研究发展了针对GRAPES区域模式的非静力模式变量三维变分资料同化系统(GRAPES m3DVAR).该资料同化系统的垂直坐标及其分析变量的水平分布格式、垂直跳点方案与GRAPES预报模式保持完全一致.由于垂直坐标的变化和非静力关系,m3DVAR分析系统中设计了求解动力学约束方程的新方案.通过有效的高精度数学方案,避免了地形追随坐标下平衡方程的非线性项造成的复杂计算,有效解决了非静力平衡条件下求解平衡方程中非线性项的切线性方程和伴随方程引起的困难.重新构造各种观测算子,并考虑了质量场和风场之间的平衡约束关系、背景误差协方差结构,实现对探空、地面资料、船舶报等常规观测的同化.理想单点试验和实际资料的多变量资料同化分析结果表明,非静力模式变量三维变分资料同化系统能够正确地描写多变量之间的相互作用以及物理约束关系,分析结果合理,能够有效减少原等压面三维变分资料同化系统的分析与模式变量之间需要相互插值、变换产生的误差,在一定程度上提高了分析场质量,对预报模式的初值具有一定改善. 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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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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一种新的COSMIC大气折射率资料观测误差估计方法及在GRAPES全球三维变分同化中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
观测误差协方差是变分同化系统中决定分析及预报效果的关键参数之一,观测误差的估计精度直接影响变分同化分析和预报效果。分析了新息增量法(H-L法)估计全球定位系统无线电掩星这类观测点不固定资料的观测误差的适用条件,并利用1年的气象、电离层及气候星座观测系统(COSMIC)折射率资料,针对局地观测算子,估计了COSMIC折射率在南、北半球高、中、低6个纬度带四季的观测误差,分析了COSMIC折射率观测误差的纬度、高度和季节变化的特点,并将估计的折射率观测误差应用于GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction Enhanced System)三维变分同化系统。结果表明,折射率观测误差随高度和纬度有明显变化;在中、高纬度带,折射率观测误差有显著的季节变化:夏季折射率的观测误差约为冬季2倍,春、秋两季折射率误差具有较好的南北对称性,冬、夏两季折射率观测误差南、北半球差异较大。与GRAPES原来使用的全球平均单一的折射率观测误差相比,在GRAPES全球三维变分同化系统中使用本研究估计的较高精度的随纬度变化的COSMIC折射率观测误差能够提高GRAPES全球变分同化系统的预报水平。 相似文献
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较系统地概述了中国气象局全球/区域集合预报系统及描述模式初值和模式自身不确定性的集合预报扰动技术发展历程,回顾了GRAPES(Global/Regional Assimilation Pr Ediction System)全球集合预报的奇异向量初值扰动方法、GRAPES区域集合预报的集合变换卡尔曼滤波初值扰动方法和多尺度混合初值扰动方法、GRAPES全球/区域集合预报模式不确定性的随机物理过程倾向项扰动方法和动能后向散射随机补偿方法等研究成果,介绍了GRAPES全球/区域集合预报业务系统构建参数设置和预报性能,最后分析了GRAPES全球/区域集合预报中存在的问题,展望了未来发展方向。 相似文献
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GRAPES全球三维变分同化中卫星微波温度计亮温的背景误差及在质量控制中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
模式变量背景误差在观测空间的投影,也即观测变量的背景误差包含了变分同化系统的重要信息,其在诊断和分析变分同化系统中资料的影响等方面具有重要作用,特别是在背景场检查质量控制中。在GRAPES全球三维变分同化(3DVar)系统中仅给定了控制变量的背景误差,并未直接给定观测变量的背景误差。为了能够对GRAPES全球3DVar进行全面的诊断和分析,改进卫星微波温度计资料的质量控制,推导出GRAPES全球3DVar同化系统控制变量随机扰动方法估计观测变量的背景误差的公式,为分析和改进GRAPES全球3DVar提供了一个有力工具,并进而估计了AMSU-A亮温的背景误差,分析了AMSU-A不同通道亮温的背景误差特征,将其应用于GRAPES全球3DVar的AMSU-A亮温的背景场检查质量控制中。结果表明,控制变量随机扰动方法估计的GRAPES全球3DVar同化系统AMSU-A亮温的背景误差正确合理。同化循环预报试验结果表明,亮温的背景误差在背景场检查中的应用显著提高了GRAPES全球3DVar同化的亮温资料的数量,显著提高了GRAPES南半球对流层中高层位势高度场的预报技巧。在GRAPES全球3DVar同化系统中推导和实现的控制变量扰动方法为诊断和分析GRAPES全球3DVar观测资料同化效果提供了有力工具。 相似文献
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中国气象局数值预报中心新近升级的GRAPES全球三维变分同化系统的大气基本状态变量在物理属性与定义的网格和坐标上与预报模式保持一致,是一个完全针对GRAPES预报模式的同化系统。该系统不仅有利于减小分析误差,也是构建GRAPES四维变分同化系统的基本环节之一。该文通过与观测资料的对比、与国际其他业务中心分析场的对比,以及中期数值预报的检验,对新的GRAPES全球三维变分同化系统性能进行较全面讨论,并通过对这一系统的检验,探索资料同化系统性能的检验方法,尤其是观测资料同化效果的定量评价方法。诊断结果表明:在宏观特征上,GRAPES变分同化系统的分析场与欧洲中期数值预报中心和美国国家环境预测中心的分析场十分相似, 但细节上仍有差别。这些差别主要源自GRAPES同化系统中探空、地面报、掩星以及飞机报观测的贡献偏大,而卫星垂直探测仪观测资料的作用尚未充分发挥。从探测单要素来讲,风及湿度观测的作用发挥不够。此外,青藏高原周围地区、模式高层及赤道地区分析场偏差较大,它们与模式地形及高层的处理等有关系,这些问题有待进一步改进。 相似文献
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针对对流尺度集合卡尔曼滤波（EnKF）雷达资料同化中雷达位置对同化的影响进行研究。为了考察强对流出现在雷达不同方位时集合卡尔曼滤波同化雷达资料的能力,以一个理想风暴为例,设计了8个均匀分布在模拟区域周围的模拟雷达进行试验。单雷达同化试验中,初期同化对雷达位置较敏感,而十几个循环后对雷达方位的敏感性降低。造成初期同化效果较差的雷达观测位于模拟区域正南和正北方向,这两部雷达与模拟区域中心的连线垂直于风暴移动方向（即环境气流的方向）。双雷达试验的结果表明,正东、正南、正西和正北方向的雷达组合观测会使同化初期误差较大,这说明并不是所有与风暴连线成90°的雷达组合都能在短时同化中得到合理的分析结果,还需要都处于模拟区域对角线上（即与环境气流成45°夹角）,同化效果才较好。短时同化后的确定性预报结果表明,较大分析误差也会导致较大预报误差。这些分析误差主要是由于同化初期不准确的集合平均场驱动出的不合理的背景误差协方差造成的。当背景场随着同化循环得到改进后,驱动出的合理的背景误差协方差使得不同位置雷达同化造成的差异逐步减小。基于上述结果,引入迭代集合均方根滤波（iEnSRF）算法,结果显示使用该算法后,雷达位置对同化效果的影响减小,同化不同位置的雷达资料均能有效降低分析和预报误差。 相似文献
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在集合卡尔曼滤波方法中, 根据预报集合统计提供的依流型而变的预报误差协方差对同化起到决定性的作用。但在集合样本容量不足及模式存在系统误差时, 由预报集合估计的预报误差协方差会出现明显偏差。既要减小这种估计偏差对同化产生的影响而又不增加计算量, 一种可供选择的方法是将定常或准定常的高斯型预报误差协方差和由预报集合估计的预报误差协方差加权平均用于集合卡尔曼滤波同化。利用浅水方程模式, 通过观测系统模拟试验检验在不同的模式误差、 集合成员数以及观测密度条件下, 将这种混合预报误差协方差矩阵用于在集合平方根滤波的效果。试验结果表明, 当预报集合成员数较多而模式又无误差时, 不必采用混合的预报误差协方差矩阵, 否则, 采用混合的预报误差协方差矩阵都有可能改进分析和预报。混合预报误差协方差的最优的权重系数与模式误差关系密切, 模式误差越大, 定常预报误差协方差的权重越大。最优的权重系数与集合成员数及观测密度也有一定关系。 相似文献