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1.
迭代EnSRF方案设计及在Lorenz96模式下的检验 总被引：3，自引：2，他引：1
本文利用非同步 (Asynchronous) 算法设计了一个包含迭代过程的集合平方根滤波方案 (迭代EnSRF),并在Lorenz96模式下详细对比分析了该方案和传统EnSRF方案的同化效果.与传统EnSRF方案不同,迭代EnSRF方案能够同时更新两个时次的背景场并通过迭代过程来改进分析结果.本文不仅检验了迭代EnSRF在同化不同类型观测资料时的效果,还检验了存在模式误差时该方案的同化效果,并且对同化结果的合理性进行了详细分析.试验结果表明:在完美模式下,迭代EnSRF能够显著加快同化常规观测时的收敛速度,并能够更加有效地同化非常规观测资料;在存在模式误差时,迭代EnSRF并不能有效改进分析结果;当对不准确的模式参数进行扰动后,迭代EnSRF能够更好地利用改进后的集合预报系统来提高其对部分类型观测的分析结果.进一步的分析表明,分析结果的改进主要得益于迭代EnSRF改进了背景误差协方差空间结构,并使得EnSRF的线性假设得到更好的满足. 相似文献
2.
集合卡尔曼滤波 (the Ensemble Kalman Filter,简称EnKF) 中将预报集合的统计协方差作为预报误差协方差,但该估计可能严重偏离真实的预报误差协方差,影响同化精度。基于极大似然估计理论,发展了一种优化预报误差协方差矩阵的实时膨胀方法,即MLE (the Maximum Likelihood Estimation) 方法。利用蒙古国基准站Delgertsgot (简称DGS站) 观测资料,基于EnKF方法和MLE方法,在通用陆面模式 (the Common Land Model,简称CoLM) 中同化了地表温度和10 cm土壤温度观测资料,建立了土壤温度同化系统。结果表明:MLE方法对地表温度和各层土壤温度 (尤其深层土壤温度) 的估计比EnKF方法准确。考虑到浅层和深层土壤温度的差别,在实施MLE方法时对浅层和深层土壤温度采用了不同的膨胀因子。对比膨胀因子为单一标量时的结果,多因子膨胀能缓解深层土壤温度的不合理膨胀,改善同化效果。 相似文献
3.
集合卡尔曼平滑和集合卡尔曼滤波在污染源反演中的应用 总被引：7，自引：8，他引：7
此文目的是讨论污染源反演问题的统计方法.基于Bayes估计理论,该文将资料同化中的集合平滑、集合卡尔曼平滑和集合卡尔曼滤波应用在污染源反演问题中.在详细给出污染源反演的集合平滑、集合卡尔曼平滑和集合卡尔曼滤波的严格数学表达后,用一个简单的模型演示了集合卡尔曼平滑和集合卡尔曼滤波在污染源反演中的可行性,并且通过对比理想试验结果比较了集合卡尔曼平滑和集合卡尔曼滤波方法在反演污染源排放的效果,讨论了观测误差和污染源先验误差估计对反演结果的影响.试验结果表明在观测间隔小和观测误差小的情况下,集合卡尔曼滤波和集合卡尔曼平滑都可以有效地反演出随时间变化的污染源排放.当观测误差增大时,集合卡尔曼滤波和集合卡尔曼平滑的反演效果都有一定降低,但是反演误差的增加少于观测误差的增加,同时集合卡尔曼平滑(Ensemble Kalman smoother,简称EnKS)对观测误差比集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman filter,简称EnKF)更为敏感.当观测时间间隔较大时,EnKF不能对没有观测时的污染源排放进行估计,仅能对有观测时的污染源排放进行较好的反演.而EnKS可以利用观测对观测时刻前的污染源排放进行反演,因此其效果明显好于EnKF,并且在观测时间间隔较大的情况下依然可以较好地反演出污染源排放.试验结果还显示污染源排放的先验误差估计对反演的结果有较大影响. 相似文献
4.
基于WRF模式构建了Hybrid En SRF-En3DVar同化系统,该系统使用En SRF方案直接更新集合扰动。利用构建的同化系统针对台风"桑美"分别进行集合协方差权重敏感性试验和同化雷达不同观测资料的敏感性试验。集合协方差权重敏感性试验发现:当集合协方差权重分别为0.25、0.5和0.75时,同化效果优于3DVar试验,其中0.75的集合协方差权重试验得到了分析场的最优估计;当集合协方差权重为1.0时,分析场最差。同化雷达不同观测资料的敏感性试验表明,联合同化雷达径向风及反射率能有效改善大气湿度场和风场,但对风场的改善效果不如仅同化雷达径向风好。将En SRF集合扰动更新方案与扰动观测方案综合分析发现,扰动观测方案集合离散度较小,计算代价大,En SRF方案优于扰动观测方案。 相似文献
5.
复杂地形下地面观测资料同化III. 两种解决模式地形与观测站地形高度差异方法的对比分析 总被引：2，自引：1，他引：1
模式地形与观测站地形高度差异是地面资料同化方案设计中的一大难点。本文通过个例和单点试验对第I和第II部分 (徐枝芳等, 2007a, 2007b) 中涉及的两种解决模式地形与观测站地形高度差异的地面资料同化方法 (即增加温度地形代表性误差和温度订正方法) 进行对比分析, 并将这两种方法应用于WRF_3DVAR, 进行3个月的连续数值试验。研究结果表明: 随着地形高度差异的增加, 采用增加观测误差方法得到的估计值向其它资料同化分析值 (背景场值) 靠近, 在一定的高度差异下则失去了同化分析地面资料的意义; 温度订正方法对温度递减率的取值较为敏感, 在有探空资料参与同化分析时, 温度递减率取值敏感性相对减弱。当采用的订正值较为准确时, 采用温度订正方法较增加观测误差方法能更好地处理两种地形高度差异, 地面资料信息应用更充分, 得到的估计值最有可能接近真实值。当模式地形与观测站地形高度差异较小 (小于100 m) 时, 两种解决模式地形与观测站地形高度差异的方法达到的效果基本一致。单点及个例试验表明, 有探空资料等高质量观测参与同化分析时, 采用增加观测误差方法得到分析场更接近真实场。三个月连续试验也表明有探空资料参与同化分析时, 采用增加观测误差方法比温度订正法改进的郭永润同化方案 (Guo et al., 2002) 同化地面资料效果好, 且加入地面资料同化对所有量级降水预报都有所改善。当地面资料同化方案没处理好时, 加入地面资料同化的效果反而不如不加地面资料同化。 相似文献
6.
第I部分研究结果(徐枝芳等,2007)表明模式与实际观测站地形高度差异对地面观测资料同化效果有较大影响。此文在MM5_3DVAR同化系统中利用近地层相似理论将地面观测资料进行直接三维变分同化分析,考虑模式与实际观测站地形高度差异对同化效果的影响,提出在地面观测误差中增加地形代表性误差来解决这个问题。研究结果表明:地面资料同化分析时,在其观测误差中加入一项新的误差——地形代表性误差,能较好地解决地面资料同化分析中模式与观测站地形高度差异问题;地面资料参与同化分析,在观测误差中加入与模式和实际观测站地形高度差异大小相关的地形代表性误差时,地面观测值对分析值的影响随着地形高度差异代表性误差的加入而减小,同时又部分地将地面观测信息通过变分分析融进分析场,使得低层分析更接近真实场,且地面资料利用率更高,24小时降水数值预报(模拟)的效果较好。 相似文献
7.
第Ⅰ部分研究结果 (徐枝芳等, 2007) 表明模式与实际观测站地形高度差异对地面观测资料同化效果有较大影响.此文在MM5_3DVAR同化系统中利用近地层相似理论将地面观测资料进行直接三维变分同化分析, 考虑模式与实际观测站地形高度差异对同化效果的影响, 提出在地面观测误差中增加地形代表性误差来解决这个问题.研究结果表明: 地面资料同化分析时, 在其观测误差中加入一项新的误差--地形代表性误差, 能较好地解决地面资料同化分析中模式与观测站地形高度差异问题; 地面资料参与同化分析, 在观测误差中加入与模式和实际观测站地形高度差异大小相关的地形代表性误差时, 地面观测值对分析值的影响随着地形高度差异代表性误差的加入而减小, 同时又部分地将地面观测信息通过变分分析融进分析场, 使得低层分析更接近真实场, 且地面资料利用率更高, 24小时降水数值预报 (模拟) 的效果较好. 相似文献
8.
《大气科学》2009,33(6)
模式地形与观测站地形高度差异是地面资料同化方案设计中的一大难点.本文通过个例和单点试验对第Ⅰ和第Ⅱ部分(徐枝芳等,2007a,2007b)中涉及的两种解决模式地形与观测站地形高度差异的地面资料同化方法(即增加温度地形代表性误差和温度订正方法)进行对比分析,并将这两种方法应用于WRF_3DVAR,进行3个月的连续数值试验.研究结果表明:随着地形高度差异的增加,采用增加观测误差方法得到的估计值向其它资料同化分析值(背景场值)靠近,在一定的高度差异下则失去了同化分析地面资料的意义;温度订正方法对温度递减率的取值较为敏感,在有探空资料参与同化分析时,温度递减率取值敏感性相对减弱.当采用的订正值较为准确时,采用温度订正方法较增加观测误差方法能更好地处理两种地形高度差异,地面资料信息应用更充分,得到的估计值最有可能接近真实值.当模式地形与观测站地形高度差异较小(小于100 m)时,两种解决模式地形与观测站地形高度差异的方法达到的效果基本一致.单点及个例试验表明,有探空资料等高质量观测参与同化分析时,采用增加观测误差方法得到分析场更接近真实场.三个月连续试验也表明有探空资料参与同化分析时,采用增加观测误差方法比温度订正法改进的郭永润同化方案(Guo et al.,2002)同化地面资料效果好,且加入地面资料同化对所有量级降水预报都有所改善.当地面资料同化方案没处理好时,加入地面资料同化的效果反而不如不加地而资料同化. 相似文献
9.
迭代集合平方根滤波在风暴尺度资料同化中的应用 总被引：2，自引：1，他引：1
本文根据最新的非同步(Asynchronous)算法设计了一个迭代EnSRF(iterative Ensemble Square Root Filter,简称iEnSRF)方案。在这个迭代方案中,同化时刻的背景场和一个较早时刻的背景场将被同时更新,得到两个时刻的分析场,然后预报模式从较早时刻的分析场再次进行集合预报到同化时刻,最后重复前面两个步骤,实现对同化时刻背景场的迭代分析。在一个理想风暴个例上,本文通过模拟雷达资料同化对这一方案进行了检验,对比了传统EnSRF方案和iEnSRF方案的同化效果。此外,本文还讨论了只在同化时刻一个时间层上进行迭代的情况。同化单部模拟雷达资料的试验表明iEnSRF方案能够在初始估计缺少风暴信息的情况下较好地还原风暴中垂直运动和潜热释放之间的正反馈关系,显著提高初始分析的质量并加快随后同化的收敛速度。而传统EnSRF在这一初始估计较差的情况下不能在初始分析中有效估计这一相关关系并导致其收敛速度较慢且收敛误差较大。当只涉及一个时间层时,迭代算法并不能取得比传统EnSRF更好的效果。这一结果表明重复使用观测的算法只有在涉及两个时间层时才能改进最终的分析结果。在同化两部模拟雷达资料的试验中,iEnSRF的初始分析仍然优于传统EnSRF的初始分析,并在对流层高层取得显著改进。单双雷达资料同化的试验结果对比表明,单纯增加观测数量并不能显著改进传统EnSRF对非观测变量(比如温度)的分析,而iEnSRF则能够更加充分地利用更多的观测进一步提升初始分析的效果。 相似文献
10.
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
11.
在四维变分同化中运用集合协方差的试验 总被引：1，自引：1，他引：1
利用浅水方程模式和模式模拟资料进行数值试验比较3种不同的背景误差协方差矩阵处理方法对四维变分(4DVAR)资料同化的影响.3种背景误差协方差矩阵分别是:(1)对单一变量将背景误差协方差矩阵简化为对角矩阵;(2)将背景误差协方差矩阵的作用简化为高斯过滤;(3)由预报集合生成背景误差协方差矩阵并利用奇异值分解技术解决矩阵的求逆.通过一系列数值试验,比较不同观测密度、不同观测误差下3种背景误差协方差处理方法对4DVAR同化效果的影响.结果表明,背景误差协方差的结构对4DVAR有重大影响.当观测资料的空间密度不够高时,采用对角矩阵得不到满意的结果.高斯过滤方案可以明显改善同化结果,但是对背景误差特征长度比较敏感.第3种方法采用的背景误差协方差矩阵是流型依赖的,而且并不以显式的方式出现在目标函数中.避免了对它求逆的复杂运算.由于做了降维处理,在观测点的密度较低和观测误差较大时可望取得较好的同化结果,同化效果较为稳定. 相似文献
12.
随着气象观测手段的进步,各种气象观测资料在数值预报模式中的应用不断发展.然而由于观测资料存在观测误差,尤其一些非常规资料存在系统性偏差,且难以对此类误差进行充分订正,使得观测资料在数值预报模式同化应用过程中的作用没有被充分发挥.文中提出一种消去此类误差的时间及空间梯度信息变分同化方法,其特点在于不需要知道系统性偏差的具体估计,而是用一个梯度信息算子对原变量进行变换从而隐性回避此类误差.通过浅水波模式四维变分同化理想试验结果表明,此同化方法完全消除平整性系统性偏差对同化结果的影响,本身数值较小的模式变量更能够获得好的同化效果,大数值变量则可通过估算来确定适用范围.由于最优解不唯一性质的存在,同化效果更多的吸收观测场的整体时空梯度分布趋势而非观测量值本身,这对具有较低可信度的观测资料是适用的. 相似文献
13.
两种四维奇异值分解同化方法的比较及误差分析 总被引：1，自引：1，他引：0
4DSVD是最近提出的一种新的资料同化方法。目前还存在一些需要解决的问题,比如如何选取样本,如何得到支撑大气吸引子的基向量以及选取基向量的个数问题等等。作者利用奇异值分解(SVD)与经验正交函数分解(EOF)两种方法来获得支撑大气吸引子的基向量,推导了基于这两种方法的4DSVD分析场的理论公式,并用简单的数值试验比较了基于这两种方法的4DSVD分析场的空间相关系数和误差,初步分析了分析场与基向量个数的关系以及与样本选取的关系和分析误差的来源及各种误差对分析误差影响的相对大小。结果表明,用SVD方法作为获得支撑大气吸引子基向量的方法得到的分析场较EOF方法稳定,分析场与基向量个数有密切关系,观测误差、模式误差和观测代表性误差是分析误差的主要来源,且其引起的分析误差随着基向量个数增多而增大。 相似文献
14.
Aircraft Meteorological Data Relay (AMDAR) observations have been widely used in numerical weather prediction (NWP) because of its high spatiotemporal resolution. The observational error of AMDAR is influenced by aircraft flight altitude and atmospheric condition. In this study, the wind speed and altitude dependent observational error of AMDAR is estimated. The statistical results show that the temperature and the observational error in wind speeds slightly decrease as altitude increases, and the observational error in wind speed increases as wind speed increases. Pseudo single AMDAR observation assimilation tests demonstrate that the wind speed and altitude dependent observational error can provide more reasonable analysis increment. Furthermore, to assess the performance of wind speed and altitude dependent observational error on data assimilation and forecasting, two-month 3-hourly cycling data assimilation and forecast experiments based on the Weather Research and Forecasting Model (WRF) and its Data Assimilation system (WRFDA) are performed for the period during 1 September-31 October, 2017. The results of the two-month 3-hourly cycling experiments indicate that new observational error improves analysis and forecast of wind field and geo-potential height, and has slight improvements on temperature. The Fractions Skill Score (FSS) of the 6-h accumulated precipitation shows that new wind speed and altitude dependent observational error leads to better precipitation forecast skill than the default observational error in the WRFDA does. 相似文献
15.
在中尺度WRF-EnSRF系统中最新引入的采样误差订正局地化方法不仅考虑了回归系数偏差,而且计算量较小。该方法基于状态变量和对应观测值的相关系数的分布关系,根据离线蒙特卡洛技术制作的关于集合数和样本相关系数的查找表格确定局地化系数因子,进而订正由集合数选取有限造成的背景误差协方差被低估引起的采样误差。本文利用风暴过程的雷达观测资料做了一系列风暴尺度的资料同化理想试验,探讨了采样误差订正局地化方法在风暴尺度集合卡尔曼滤波同化中的技术特点和同化效果。结果表明:相比于经验局地化方法,采样误差订正局地化方法能够有效地改善集合同化的效果,对距离的敏感度更低,尤其在天气系统发展变化较快的阶段,新方法优势更大。并且,对不同观测变量以及在风暴发展的不同阶段使用不同的局地化方法,所得的结果都存在一定的差异,因此需要根据同化对象合理地选择局地化方法。 相似文献
16.
在分析美国局地分析预报系统 (LAPS) 和GRAPES_Meso数值预报系统,实现GRAPES-LAPS接口的基础上,通过两种数据融合方案,即GRAPES/LAPS方案 (简称LAPS方案) 和GRAPES/3DVAR方案 (3DVAR方案),对2008—2010年华南地区的28个个例的地面、探空常规和加密资料,以及多部多普勒天气雷达数据等融合、同化,开展两种方案的对比模拟试验。结果表明:LAPS方案获得的初始场,水汽条件有所改善,其辐合辐散相耦合触发中小尺度系统发展加强的中尺度环境场,有助于提高模式对强对流天气的预报能力。两种方案的24 h要素场均方根误差检验结果和降水TS评分大体相当,但28个个例中,LAPS方案报出了10个暴雨,而3DVAR方案只报出了5个,LAPS方案的中雨、大雨和暴雨的24 h降水预报TS评分要略好于3DVAR方案相应预报的TS评分,表明LAPS方案对强降水的预报较3DVAR方案有一定改进。 相似文献
17.
This paper tests the idea of substituting the atmospheric observations with atmospheric reanalysis when setting up a coupled data assimilation system.The paper focuses on the quantification of the effects on the oceanic analysis resulted from this substitution and designs four different assimilation schemes for such a substitution.A coupled Lorenz96 system is constructed and an ensemble Kalman filter is adopted.The atmospheric reanalysis and oceanic observations are assimilated into the system and the analysis quality is compared to a benchmark experiment where both atmospheric and oceanic observations are assimilated.Four schemes are designed for assimilating the reanalysis and they differ in the generation of the perturbed observation ensemble and the representation of the error covariance matrix.The results show that when the reanalysis is assimilated directly as independent observations,the root-mean-square error increase of oceanic analysis relative to the benchmark is less than 16%in the perfect model framework;in the biased model case,the increase is less than 22%.This result is robust with sufficient ensemble size and reasonable atmospheric observation quality(e.g.,frequency,noisiness,and density).If the observation is overly noisy,infrequent,sparse,or the ensemble size is insufficiently small,the analysis deterioration caused by the substitution is less severe since the analysis quality of the benchmark also deteriorates significantly due to worse observations and undersampling.The results from different assimilation schemes highlight the importance of two factors:accurate representation of the error covariance of the reanalysis and the temporal coherence along each ensemble member,which are crucial for the analysis quality of the substitution experiment. 相似文献
18.
Zhu Jiang 《Acta Meteorologica Sinica》1996,10(1):73-80
Using the variational four-dimensional (4-D) data assimilation technique (the adjoint method), we defined the error/mean-error ratios (EMER) of observational data. The plausibility of marking the gross error using the EMER is investigated theoretically under some assumptions.Idealized numerical experiments are carried out using the simple Lorenz model to test the quality control scheme. 相似文献
19.
朱江 《Acta Meteorologica Sinica》1996,(1)
Using the variational four-dimensional (4-D) data assimilation technique (the adjointmethod), we defined the error/mean-error ratios (EMER) of observational data. The plausibilityof marking the gross error using the EMER is investigated theoretically under some assumptions.Idealized numerical experiments are carried out using the simple Lorenz model to test the qualitycontrol scheme. 相似文献