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H. Jean Thiébaux 《大气与海洋》2013,51(4):291-305
Abstract Data assimilation in numerical weather forecasting corrects current forecast values by subtracting a portion of interpolated forecast‐minus‐observation differences at the points of a three‐dimensional grid. Deviations used in updating a forecast data field are forecast errors obtained or derived from observations available at update time. When observations are missing at mandatory levels, construction of full vertical soundings by interpolation introduces extraneous errors. The present paper is concerned with determination of the error in vertical extrapolations of surface winds, and of aircraft and satellite cloud‐tracked winds. In addition it examines the effect on accuracy of using location‐specific statistics compared to averaged statistics as the basis for the interpolation weighting scheme and compares errors of one‐ and two‐variable interpolations. Interpolation accuracy tests demonstrate the influence of the interpolation scheme on the quality of interpolated information used in forecast updating. The results show that the level of accuracy exceeds the benchmark provided by monthly mean forecast error values only with bivariate interpolation of wind components from off‐level data sources. 相似文献
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利用2016年6—8月华北—东北地区的地基全球卫星导航系统的天顶总延迟（GNSS-ZTD）观测资料、东北区域中尺度数值预报系统,以2016年6—8月的13 d强降水为例,开展基于Desroziers等（2005） 理论的Des方法和传统方法进行观测误差确定的天顶总延迟资料同化对比试验研究,探讨Des方法相对于传统观测误差确定方法对天顶总延迟资料同化预报效果的影响,并以未做天顶总延迟资料同化的试验为对照试验,考察天顶总延迟资料在数值模式中的同化应用效果。结果表明:（1）Des方法得到的天顶总延迟观测误差诊断值较为合理,诊断值站点间差别较大,说明逐站进行观测误差诊断的必要性;（2）天顶总延迟资料同化使强降水的强度、落区预报性能得到提高,使温、湿、风等要素的预报与观测接近,Des方案同化分析、预报效果优于传统方案;（3）对2016年7月25日华北—东北强降水过程进行了同化预报分析,整体而言,天顶总延迟资料同化有效增强了对流层中低层初始湿度场,修正了积分初期水凝物含量与位置,进而改善了降水预报效果,修正了对照试验对辽宁东部地区强降水的明显漏报,且通过降水的反馈作用改进了温度与风场预报效果。基于Des方法逐站诊断观测误差相比传统方法得到的观测误差更为合理,因此能够提高天顶总延迟资料的同化预报效果,同化天顶总延迟资料能够提高降水及温、湿、风等气象要素的预报水平。 相似文献
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不同模式误差方案在集合Kalman滤波土壤湿度同化中的比较试验 总被引：2，自引：2，他引：0
本文主要目的是探讨不同模式误差方案在土壤湿度同化中的性能。基于集合Kalman滤波同化方法和AVIM (Atmosphere-Vegetation Interaction Model) 陆面模式, 利用理想试验对膨胀因子方案 (Covariance Inflation, 简称CI)、 直接随机扰动方案 (Direct Random Disturbance, 简称DRD)、 误差源扰动方案 (Source Random Disturbance, 简称SRD) 等3种模式误差方案的同化效果进行了比较, 讨论了各方案在不同观测误差、 观测层数、 观测间隔情况下的同化性能。试验结果表明在观测误差估计完全准确的情况下, 3种方案都能获得较好的同化效果, 并且SRD方案相对于真值的均方根误差最小。当观测误差估计不准确时, SRD方案的同化效果仍能基本得以保持, 而CI和DRD方案则对观测误差估计更为敏感, 同化效果下降明显。当同化多层观测时, CI和DRD方案由于难以保持不同层观测之间的匹配关系, 同化结果反而变差, 而SRD方案能有效协调同化多层观测, 增加观测层后同化结果有了进一步的改善。当观测时间间隔较大时, CI和DRD方案的同化效果显著下降; 而SRD方案由于包含了一定的误差订正功能, 在观测稀疏时仍能保持较好的同化效果。 相似文献
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冬春季江苏沿海大风的特征 总被引：7，自引：0，他引：7
利用江苏2005-2006年460个自动站和加密站的风速资料,分析了2005-2006年冬春季发生的大风过程,研究发现冬春季沿海大风多由强冷空气引发,并具有一定的间断性、持续性、突发性和阵性特点,并对典型过程的阵性特征进行了分析.发现冷空气的入侵促使地面风场发展,大风u、v分量的变化与旋转系数具有很好的相关性,旋转系数的逐时波动与v分量的波动基本呈同位相变化趋势,而其与u分量的波动则有反位相关系;在冷空气影响前后,这样的相关特征始终维持. 相似文献
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利用2007年11月—2008年11月美国国家环境预报中心(NCEP)和国家大气中心(NCAR)的全球再分析资料与阜阳和安庆探空站的高空资料,对NCEP资料进行垂直的拉格朗日插值和水平的双线性插值后,对比分析了模式再分析与探空资料的一致性。结果表明:探空资料和NCEP资料中温度、相对湿度、u风和v风4种气象要素的绝对差值随地点、高度和季节变化较小,0.5～8 km基本稳定在一定的范围内:温度相差0.5～1.0℃,相对湿度相差5%～15%,u风和v风分别相差1～3 m/s和1～4 m/s。但值得注意的是近地面(0.5 km以下)二者差异相对较大。对比结果验证了利用模式探空资料来分析无实际探空资料地区上空气象参量变化特征的可行性。 相似文献
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为了进一步提高GRAPES_Meso的分析和预报效果,该文在GRAPES_Meso三维变分同化系统中建立了同化GNSS/RO反演的大气资料的观测算子,实现了对GNSS/RO反演的大气资料的同化应用,并通过2013年7月1个月的同化和预报试验分析了GNSS/RO反演大气资料对GRAPES_Meso模式系统分析和预报的影响。结果表明:增加了GNSS/RO反演大气资料的同化后,GRAPES_Meso位势高度场的分析误差明显减小,平均分析误差减小约8%,预报误差略有减小,平均预报误差减小约1%;湿度场的分析误差和预报误差变化不明显,常规观测资料稀少的青藏高原地区的降水预报技巧有所提高,小雨到大雨的ETS (equitable threat score) 评分提高约0.01,对全国及其他分区的降水预报技巧总体上有正效果。 相似文献
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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
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The use of global Atmospheric Motion Vectors (AMV) satellite observations in the meteorological data assimilation system based on Local Ensemble Transform Kalman Filter (LETKF) algorithm is considered. The height assignment is the most crucial error source for AMV observations. To reduce its impact, the AMV height reassignment method is implemented; it is based on the consistency coefficient bet ween the observed and the background winds. The other way to improve the analysis quality is a more accurate specification of AMV observation errors. This necessitates the use of the nondiagonal observation-error covariance matrix R in the data assimilation scheme. The first results of these studies are presented. It is demonstrated that the use of AMV observations in the data assimilation system reduces the errors of forecasts computed from the initial data of this system. 相似文献
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WRF-DA中地面观测资料同化方案的改进与应用 总被引：1，自引：0，他引：1
为了改善地面自动气象站观测数据在WRF-DA（the Weather Research and Forecasting Model-Data Assimilation）系统中的同化应用效果,提高数值模式的预报性能,对WRF-DA地面资料同化方案中温度和风速订正方案进行改进,形成地面资料同化更新方案。通过考虑地形高度差异对同化效果的影响,调整同化方案中地面要素由实际地形高度订正到模式高度的同化订正方案,提升地面观测温度及风速订正值的合理性。并进一步分析了2017年7月5日个例试验结果及2017年7月整月的批量试验,发现相比于使用原方案同化后的预报效果,选取更新方案同化地面自动气象站观测资料的模式预报效果在前9 h温度和风速的预报误差明显降低,且在24 h预报时效内更新方案对于模式预报均起到改善作用。 相似文献
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The ensemble Kalman filter (EnKF), as a unified approach to both data assimilation and ensemble forecasting problems, is used to investigate the performance of dust storm ensemble forecasting targeting a dust episode in the East Asia during 23–30 May 2007. The errors in the input wind field, dust emission intensity, and dry deposition velocity are among important model uncertainties and are considered in the model error perturbations. These model errors are not assumed to have zero-means. The model error me... 相似文献
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为了更加有效地同化地面自动气象站观测资料,针对模式地形与观测站地形存在的高度差异对同化效果的影响,提出了相应的解决方案。在同化系统的位温和露点观测误差中分别引入位温和露点地形代表性误差,在WRF模式中应用集合均方根滤波方法（EnSRF）同化地面自动气象站观测资料,并对2016年一次京津冀暴雨个例进行数值试验。研究结果表明,同化地面资料后,同化阶段的均方根误差、预报阶段的降水TS评分和前13个时次各要素预报均有整体改进。在观测误差中引入地形代表性误差与引入前相比,风场均方根误差得到整体改进;位温和露点的均方根误差在前期表现并不稳定,在后期有所改进;预报阶段前24 h累计降水与后24 h累计降水TS评分在整体上均有所提高。新方案能够减少高度差异对同化效果的影响。 相似文献
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集合均方根滤波同化地面自动站资料的技术研究 总被引：3，自引：1，他引：2
模式地形与观测站地形高度差异一直是地面资料同化面临的棘手问题,合理的同化方案能够将地面自动站资料有效的同化到中尺度数值模式中。本文首先采用Guo et al.(2002)的方案实现了在WRF模式中应用集合Kalman滤波方法同化地面自动站资料;然后对方案进行调整,对10 m高度风场、2 m高度位温、2 m高度露点和地表气压进行同化。通过均方根误差分析,模拟结果和同化增量分析来确定集合平方根滤波(EnSRF)同化地面自动站资料的有效性,并进行敏感性试验分析检验模式对各要素物理量的响应状况。结果表明:在EnSRF同化系统中应用Guo et al.(2002)的方案将地面自动站资料进行同化到数值模式中,能够部分改善模拟结果;地面观测资料(温度、湿度、风场、地表气压)中各物理量分别同化到数值模式都能影响18小时降水预报,但各物理量所起作用大小不同,其中对结果影响最大的是露点;使用位温、露点分别代替温度、比湿进行同化模拟效果更好,对自动站资料的同化也更加有效。 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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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
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马秀梅 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2015,9(6):19-26
基于新疆区域数值预报系统（Desert Oasis Gobi Rapid Analysis Forecast System,下称DOGRAFS）,开展了同化C波段雷达资料对2010年10月6日发生在新疆的一次强降水过程预报结果影响的试验分析。其中设计包括不同化任何资料、同化常规资料、同化雷达反射率因子、同化雷达径向风、同时同化反射率因子和径向风五组试验,重点分析了雷达资料同化对此次天气过程降水、温度以及风速模拟效果的影响。结果表明：（1）同化雷达径向风和同时同化径向风和反射率因子相对于其他三组试验,对降水预报的TS和ETs评分更高;（2）相对于其他三组试验,同化雷达径向风和同时同化径向风和反射率因子对模式垂直方向上的温度、风速预报偏差具有一定的改善效果;（3）对于地面2 m温度和10 m风速而言,同化常规观测资料比其他四组试验预报的平均偏差和均方根误差更小;其它四组试验误差相当,差别不明显,表明同化雷达对近地面层温度和风的影响不明显。本研究旨在探索C波段雷达观测资料在新疆区域数值预报系统中的适用性,为今后雷达观测资料在业务系统中的应用提供参考。 相似文献
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全球资料同化中误差协方差三维结构的准确估计与应用Ⅰ:观测空间协方差的准确估计 总被引：3，自引：0，他引：3
观测误差与背景误差协方差在四维资料同化和业务资料分析系统中起到决定性作用,它决定着观测信息与背景初猜值信息的相对重要性以及这些信息在空间及不同变量间的扩展方式。由于实际大气的真值并不知道,需要发展不同的技巧来估计观测误差与背景误差协方差,其中在观测空间利用观测与背景初猜值之差来分离观测误差与背景误差协方差的方法估计出的结果较为准确,其估计出的观测误差可直接用于资料分析系统中,背景误差可作为标尺来度量其他方法估计结果的可靠性。文章采用国家气象中心T213L31全球中期分析预报系统的6 h预报作为背景初猜场及同时段冬夏两个季节的北半球探空,利用贝塞尔函数拟合方法来分离观测误差与背景误差协方差,并比较了东亚区、北美区、欧洲区3个探空资料均匀密集区的区域与季节变化结果。结果表明,观测空间拟合方法所要求的水平均质、各向同性在欧洲区和北美区成立程度较好,在东亚区略差,使用时需要斟酌。此外均方差区域间差别较大,在冬季明显大于夏季,温度场偏大0.2 K,风场偏大0.9 m/s。温度场在400 hPa以下与150 hPa以上,背景误差略小于观测误差,而在200—300 hPa,背景误差略大一些。风场的特点与温度场比较一致。温度与风场背景误差主要集中在前40波,并在20波左右达到最大,水平相关季节区域差别不大,而温度垂直相关比风场窄,两者相关范围比较大的波数主要集中在前20波。此外利用贝塞尔函数拟合方法获得结果的分析表明,在质量场中不同区域季节间温度误差的稳定性要明显好于高度场,涡度散度的稳定性要明显好于流函数和势函数,特别是对于特征长度更为明显。这表明利用贝塞尔函数拟合方法获得的结果对校准在全球资料同化中采用温度、涡度散度作为资料同化的分析变量具有一定的优势。 相似文献
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A new forecasting system—the System of Multigrid Nonlinear Least-squares Four-dimensional Variational (NLS-4DVar) Data Assimilation for Numerical Weather Prediction (SNAP)—was established by building upon the multigrid NLS-4DVar data assimilation scheme, the operational Gridpoint Statistical Interpolation (GSI)?based data-processing and observation operators, and the widely used Weather Research and Forecasting numerical model. Drawing upon lessons learned from the superiority of the operational GSI analysis system, for its various observation operators and the ability to assimilate multiple-source observations, SNAP adopts GSI-based data-processing and observation operator modules to compute the observation innovations. The multigrid NLS-4DVar assimilation framework is used for the analysis, which can adequately correct errors from large to small scales and accelerate iteration solutions. The analysis variables are model state variables, rather than the control variables adopted in the conventional 4DVar system. Currently, we have achieved the assimilation of conventional observations, and we will continue to improve the assimilation of radar and satellite observations in the future. SNAP was evaluated by case evaluation experiments and one-week cycling assimilation experiments. In the case evaluation experiments, two six-hour time windows were established for assimilation experiments and precipitation forecasts were verified against hourly precipitation observations from more than 2400 national observation sites. This showed that SNAP can absorb observations and improve the initial field, thereby improving the precipitation forecast. In the one-week cycling assimilation experiments, six-hourly assimilation cycles were run in one week. SNAP produced slightly lower forecast RMSEs than the GSI 4DEnVar (Four-dimensional Ensemble Variational) as a whole and the threat scores of precipitation forecasts initialized from the analysis of SNAP were higher than those obtained from the analysis of GSI 4DEnVar. 相似文献
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利用变分方法反演单多普勒雷达资料,得到风矢量场。同时,利用MM5伴随模式同化系统,结合一次暴雨过程,设计四种方案,进行数值模拟试验。结果表明,通过变分方法反演的雷达资料的应用对于暴雨的分布预报有明显的改善作用;运用伴随方法同化雷达资料后可改善对暴雨中心的预报;对于各个物理量误差的减少,雷达资料的应用也起到重要作用,尤其是对于风场作用较为明显;雷达资料的应用可加快伴随模式同化系统目标函数的收敛,得到最优初始场。 相似文献
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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