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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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GRAPES区域集合预报模式的初值扰动增长特征 总被引：4，自引：1，他引：3
基于GRAPES-REPS（Global and Regional Assimilation and Prediction Enhanced System-Regional Ensemble Prediction System）区域集合预报模式和集合变换卡尔曼滤波（Ensemble Transform Kalman Filter,ETKF）初值扰动方法,对2015年6月1~15日10 km与15 km水平分辨率分别进行集合预报试验,通过分析ETKF初值扰动分量、初值扰动方差准确率、动能谱、扰动能量演变、日变化及集合离散度、均方根误差等特征,揭示GRAPES-REPS区域集合预报ETKF初值扰动结构及增长特征。结果表明:（1）ETKF初值扰动方案产生的扰动能够保持所有正交、不相关方向的误差方差,且ETKF分量α参数值及放大因子具有较好的稳定性。（2）ETKF初值扰动方法生成的扰动场以大尺度扰动为主,扰动结构及能量具有随流型依赖特征,低层以内能扰动为主,高层以动能扰动为主,且集合扰动可以有效捕捉预报误差的结构。（3）GRAPES区域集合预报初值扰动总能量和集合离散度随预报时效的延长均呈发展趋势,但离散度增长率小于均方根误差增长率,即集合预报总体存在集合离散度不足的问题。（4）水平分辨率提高可以增加中高层大尺度扰动波谱能量,明显改进等压面及近地面风场及温度场的集合预报效果。值得指出的是,GRAPES-REPS区域集合预报低层内能扰动能量存在明显的日变化特征,特别是青藏高原地区更加显著,需要进一步研究青藏高原初值扰动结构的合理性。 相似文献
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目前国家气象中心业务GRAPES区域集合预报系统中集合变换卡尔曼滤波（ETKF）方法采用的是模拟观测信息，为进一步完善ETKF方法，拟对ETKF初值扰动通过引入真实探空观测资料，使扰动场能够代表真实观测的不确定信息，改善区域集合预报技巧。真实观测资料的引入会使得每日的观测数目和分布发生变化，这对ETKF方法而言可能会引起扰动振幅的不稳定，因此在引入真实观测资料的基础上设计了新的扰动振幅调节因子，通过格点空间中离散度和均方根误差关系来对初值扰动振幅进行自适应调整。从初值扰动结构、概率预报技巧以及降水预报效果等方面对比分析了基于模拟观测、真实观测以及真实观测结合新型调节因子的ETKF方案的差异，结果表明:真实探空资料能够有效应用于GRAPES区域集合预报系统中，真实观测资料与模拟观测资料相比较为稀疏，可以获得更大量级的初值扰动振幅；真实观测资料有助于提高区域集合的离散度，但对集合预报准确度以及概率预报结果的提高有限，对于降水预报效果提高也有限；新型的扰动振幅调节因子可以有效获得稳定的初值扰动振幅，并保持ETKF扰动结构，真实观测资料与扰动振幅自适应调节因子相结合，可以有效提高区域集合的概率预报结果，并有效提高降水预报效果。 相似文献
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为描述GRAPES全球模式初始条件的不确定性,基于适合集合预报应用的GRAPES全球奇异向量技术,依据大气初始误差符合正态分布的特征,采用高斯取样奇异向量来构造全球集合预报初始扰动,在此基础上建立了GRAPES全球集合预报系统(GRAPES-GEPS)。利用GRAPES全球同化分析场,对采用初始扰动的GRAPES-GEPS连续试验预报结果进行检验和分析。结果表明:GRAPES-GEPS中高度场、风场及温度场预报的集合离散度能有效快速增加,集合平均均方根误差与集合离散度的关系合理;相对控制预报的均方根误差,集合平均的预报优势在预报中期非常显著。为进一步体现GRAPES-GEPS中模式物理过程的不确定性,发展了模式物理过程倾向随机扰动技术(SPPT)。试验结果表明:SPPT方案的应用有效提高了GRAPES-GEPS在南、北半球和热带地区等压面要素预报的集合离散度,同时一定程度减小了集合平均误差,进而改进了集合平均误差与集合离散度的关系,其中SPPT方案在热带地区的改进最为显著。本文发展的基于奇异向量的初始扰动方法和模式扰动SPPT方案在中国气象局2018年12月业务化运行的GRAPES-GEPS中得到了应用。 相似文献
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克拉玛依气象局研发了区域集合预报系统并已实现业务运行,该系统仅采用了集合变换卡尔曼滤波(ETKF)初值扰动,导致离散度发展受到限制,为改善区域集合预报的离散度,本文尝试在初值扰动基础上引入随机物理过程倾向(SPPT)模式扰动方案。通过开展SPPT方案关键参数的敏感性试验,确定了适用于本系统的参数设置,构建了初值-物理过程扰动方案(ETKF-SPPT),并与仅采用初值扰动的集合方案(ETKF)进行了对比。结果表明:ETKF初值扰动方法能够产生具有动力学结构的初值扰动,但是随着预报时效的延长,集合离散度增长很快达到饱和,并在侧边界约束下逐渐减小;ETKF初值扰动结合SPPT模式扰动可使集合离散度在各个预报时效均保持增长状态;集合预报检验结果表明,仅采用ETKF初值扰动的集合预报概率分布可靠性较低,概率预报准确性也较差;ETKF-SPPT方法可获得更好的概率预报结果,可靠性更好,均方根误差更低。对克拉玛依城区一次大风预报个例表明,ETKF方案对大风起风时间和量级把握较差,而ETKF-SPPT可以增加集合离散度,起风时间和风速预报更准确。综合而言,增加SPPT扰动可以有效改善克拉玛依区域集合预报系统的预报技巧。 相似文献
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集合预报最优ETKF初始扰动方法设计及其在暴雨中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
为改进集合转换卡尔曼滤波方法(Ensemble Transform Kalman Filter,ETKF)在初始扰动中离散度偏小的问题,考虑引入物理不确定性。使用初始时刻离散度检验两种ETKF初始扰动方案改进的程度,通过动力和水汽条件分析探求改进机制。利用WRF模式构建更新预报系统,选取2014年5月一次暴雨个例进行集合降水预报试验,通过ETKF方法设计两种不同的初始扰动方案。结果表明:在分析循环中引入多物理扰动的初始扰动方案(multi)相比单一物理过程的初始扰动方案(mono)在初始时刻离散度和模拟动力水汽条件以及降水评分上均有较大改进。初始扰动中multi的离散度相比mono整体更优,显然添加了多物理扰动方案的试验对结果有改进作用;在对两种方案的机理分析中,multi对于降水位置的明显改善主要取决于散度及水汽通量散度模拟能力的提高;在离散度分析中,multi方案在强对流区域的改进效果比在整个区域中的更好,而对各变量的离散度和均方根误差之比相当,说明集合预报系统的合理性;对各量级预报结果评分显示,multi方案均呈现较好表现能力。 相似文献
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集合预报初始扰动准确描述大气运动的不确定性是集合预报研究的核心问题,合理的扰动结构及振幅应能更好地反映大气运动状态的预报误差特征。随着集合扰动和资料同化的深入研究和理解,集合初始扰动方案与集合同化紧密结合协同发展。本文基于中国气象局数值预报中心自主研发的GRAPES-REPS集合预报系统,针对其初始扰动的结构和振幅与预报误差一致性较差的不合理问题,结合不同空间尺度天气系统预报误差特征,将表征预报不确定性的集合扰动与表达观测和预报不确定性的资料同化分析增量有效结合,研究提出了一种改善集合初始扰动质量的分析约束方案,以实现对集合初始扰动质量进一步改善。分析约束方案充分考虑资料同化分析增量的空间结构和量值特征,分别构造了单一定常和具有一定适应能力的两种分析约束函数,实现对初始扰动中不合理信息的识别和约束调整。试验结果表明,具有适应能力的分析约束方案对集合初始扰动具有良好的调整能力,约束后集合扰动的结构和振幅与中小尺度天气系统的预报误差更为吻合,其集合离散度和扰动能量的空间结构与演变特征更加趋于合理。分析约束方案可有效改善集合初始扰动质量及其预报性能。 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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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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A method for selecting optimal initial perturbations is developed within the framework of an ensemble Kalman filter (EnKF). Among the initial conditions generated by EnKF, ensemble members with fast growing perturbations are selected to optimize the ENSO seasonal forecast skills. Seasonal forecast experiments show that the forecast skills with the selected ensemble members are significantly improved compared with other ensemble members for up to 1-year lead forecasts. In addition, it is found that there is a strong relationship between the forecast skill improvements and flow-dependent instability. That is, correlation skills are significantly improved over the region where the predictable signal is relatively small (i.e. an inverse relationship). It is also shown that forecast skills are significantly improved during ENSO onset and decay phases, which are the most unpredictable periods among the ENSO events. 相似文献
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基于大气的混沌特性,单一的确定性预报逐步向多值的不确定性概率预报转化已成为一种趋势。本文系统地评述了概率天气预报产生的背景,介绍了概率预报的相关概念及国内外的研究状况,着重讨论了多模式集成的概率预报的两种集成方法,即贝叶斯模式平均(Bayesian model averaging,BMA)和多元高斯集合核拟合法(Gaussian ensemble kernel dressing,GEKD),并给出了两个例子的概率预报试验结果。利用BMA方法制作的概率预报的方差较小,减小了预报的不确定性,因此预报结果更接近大气的真实值。作为另一种多模式集成方法,多元高斯集合核拟合法回报的地面气温距平均值及趋势的概率预测结果与实测结果基本一致。利用此方法建立了地面气温年代际变化的概率多模式集合预测模型,并从中提取年代际气候变化特征,对东亚季风区年代际预测具有重要应用价值。 相似文献
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This paper introduces a new approach for the initialization of ensemble numerical forecasting: Dynamic Analogue Initialization (DAI). DAI assumes that the best model state trajectories for the past provide the initial conditions for the best forecasts in the future. As such, DAI performs the ensemble forecast using the best analogues from a full size ensemble. As a pilot study, the Lorenz63 and Lorenz96 models were used to test DAI’s effectiveness independently. Results showed that DAI can improve the forecast significantly. Especially in lower-dimensional systems, DAI can reduce the forecast RMSE by ～50% compared to the Monte Carlo forecast (MC). This improvement is because DAI is able to recognize the direction of the analysis error through the embedding process and therefore selects those good trajectories with reduced initial error. Meanwhile, a potential improvement of DAI is also proposed, and that is to find the optimal range of embedding time based on the error’s growing speed. 相似文献
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Multiple windbreaks: An aeolean ensemble 总被引：1，自引：0，他引：1
Near-neutral measurements of the turbulent wind field within and above a sequence of 15 parallel windbreaks on a flat pastoral site are presented. The windbreak fences each had a porosity of 60% and were equally-spaced at 6 times their height (h = 2 m). The following conclusions seem justified for wind directions within 10 ° of the normal to the array:
- Above the windbreaks (2h), mean windspeeds first decreased and then increased asymptotically to a value in equilibrium with the new surface roughness. At 0.5h, windspeeds exhibited a slow increase down the entire array.
- Reflecting differences in approach flows, the drag on the initial fence was almost twice that on barriers farther downstream. This reduction in momentum extraction per windbreak was associated with an elevation in the zero-plane displacement to a level equal to 0.8h.
- At positions well-removed from the initial fences, mean windspeeds were reduced throughout the entire region below shelter height. In this region, the flow became increasingly dominated by downward moving air with velocities much greater than the local average. The zone of reduced turbulence was small, extending only 2h downstream of a barrier at a height of 0.25h. This corresponded with the region excluded from smoke trails released at the top of windbreaks.
- An approximate TKE budget mid-way between windbreaks 7 and 8 suggests that shear and wake production peak near z = h and that production is balanced by dissipation and vertical transport components. Advective and inertial interaction terms are negligible at this midway position but are likely to be major sources of TKE closer to the windbreak. Local equilibrium is attained above z = 1.5h implying the existence of a constant-stress layer.
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Through a series of model simulations with an atmospheric general circulation model coupled to three different land surface models, this study investigates the impacts of land model ensembles and coupled model ensemble on precipitation simulation. It is found that coupling an ensemble of land models to an atmospheric model has a very minor impact on the improvement of precipitation climatology and variability, but a simple ensemble average of the precipitation from three individually coupled land-atmosphere models produces better results, especially for precipitation variability. The generally weak impact of land processes on precipitation should be the main reason that the land model ensembles do not improve precipitation simulation. However, if there are big biases in the land surface model or land surface data set, correcting them could improve the simulated climate, especially for well-constrained regional climate simulations. 相似文献
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基于北京“7.21”特大暴雨个例,设计了一种考虑地形不确定性对降水影响的集合预报方案,在对该方案进行初步评估的基础上,重点通过计算相关系数、扰动总能量和尺度分解,对包括地形扰动方案在内的4种集合预报方案（初值、多物理、地形、初值-多物理混合）中离散度演变的异同性进行了分析。结果表明：（1）考虑模式地形不确定性的扰动方案,在不影响集合平均降水预报质量的基础上,对集合降水预报的离散度和概率预报略有正贡献。（2）离散度空间结构的演变与天气形势的演变密切相关。不同扰动方案产生的离散度在初始时刻的空间分布各不相同,但随模式向前积分其离散度的相似度快速增大,其中0-6 h内增长速度最快,离散度场之间的相关系数可以超过0.6。混合方案与单一扰动方案相比,对离散度空间结构的贡献不大。（3）虽然不同方案的离散度空间结构相似,但其幅度却存在明显的差异,如地形扰动方案的离散度幅度明显小于初值扰动和物理过程扰动方案。混合方案可以增加原单一扰动方案的离散度振幅,但这种增加在高层明显,而在近地面层并不明显,因而增加降水和其他近地面大气变量的离散度要比增加上层大气变量的离散度更困难。（4）尺度分离的结果表明,随着空间尺度的增大和积分时间的延长,不同扰动方法产生的离散度结构会逐渐变得相似,但在积分早期（<12 h）和较小的空间尺度（<448 km）上离散度结构的差异仍明显,并且在较小的空间尺度（<448 km）上,不同扰动方法产生的离散度幅度有明显的差异。所以对于小空间尺度系统或甚短期预报,选择扰动方案比大尺度和较长期的预报更重要。以上研究可为集合预报如何合理采用不同扰动方案或不同方案的组合提供科学依据。 相似文献
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Sangwook Park Dong-Joon Kim Seung-Woo Lee Kie-Woung Lee Jongkhun Kim Eun-Ji Song Kyong-Hwan Seo 《Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences》2017,53(3):393-401
This article describes a three way inter-comparison of forecast skill on an extended medium-range time scale using the Korea Meteorological Administration (KMA) operational ensemble numerical weather prediction (NWP) systems (i.e., atmosphere-only global ensemble prediction system (EPSG) and ocean-atmosphere coupledEPSG) and KMA operational seasonal prediction system, the Global Seasonal forecast system version 5 (GloSea5). The main motivation is to investigate whether the ensemble NWP system can provide advantage over the existing seasonal prediction system for the extended medium-range forecast (30 days) even with putting extra resources in extended integration or coupling with ocean with NWP system. Two types of evaluation statistics are examined: the basic verification statistics - the anomaly correlation and RMSE of 500-hPa geopotential height and 1.5-meter surface temperature for the global and East Asia area, and the other is the Real-time Multivariate Madden and Julian Oscillation (MJO) indices (RMM1 and RMM2) - which is used to examine the MJO prediction skill. The MJO is regarded as a main source of forecast skill in the tropics linked to the mid-latitude weather on monthly time scale. Under limited number of experiment cases, the coupled NWP extends the forecast skill of the NWP by a few more days, and thereafter such forecast skill is overtaken by that of the seasonal prediction system. At present stage, it seems there is little gain from the coupled NWP even though more resources are put into it. Considering this, the best combination of numerical product guidance for operational forecasters for an extended medium-range is extension of the forecast lead time of the current ensemble NWP (EPSG) up to 20 days and use of the seasonal prediction system (GloSea5) forecast thereafter, though there exists a matter of consistency between the two systems. 相似文献