共查询到20条相似文献，搜索用时 375 毫秒
1.
利用雷达观测资料和FNL1°×1°再分析资料,采用中尺度WRF模式及其3DVar同化系统,探讨了同化多普勒雷达径向速度和反射率因子对2016年4月3日出现在江西景德镇的一次弓形回波过程模拟的改进效果及其影响途径。结果表明:1)只同化雷达径向速度或反射率因子均能改进模式对弓形回波的模拟效果,但同化雷达径向速度改进效果更好;同时同化两种资料改进效果最佳。2)雷达径向速度同化通过直接调整风场,进而引起水汽输送和水凝物凝结、凝华等微物理过程变化,对动力场和热力场都有一定调整;雷达反射率同化是首先将雷达反射率因子反演成雨水、雪和霰粒子混合比,能够调整水凝物场,但是当没有协调动力条件配合时,模式将不吸收这部分资料,对水汽场和动力场都没有明显改善;同时同化两种资料,能够综合调整动力场、热力场和水汽场,得到动力、热力和水汽协调的最优初始场。3)同化反射率资料只在积分初期模拟效果好,随着积分时间延长,ETS评分迅速降低;同化径向速度资料,积分初期效果不如同化反射率资料,但预报效果稳定;同时同化雷达反射率和径向速度模拟结果最好,在整个积分阶段ETS评分均为最高。 相似文献
2.
多普勒天气雷达资料在暴雨数值模拟中的同化应用 总被引：5，自引：3，他引：2
基于中尺度数值模式WRF及其三维变分同化系统WRF-3DVAR对2008年6月广西地区的一次强降雨过程,进行了多普勒天气雷达的多普勒径向速度和反射率因子的三维变分同化对于暴雨过程模拟效果影响研究。结果表明：(1）同化柳州、桂林和永州多普勒天气雷达观测资料后,模式对广西东北部地区特大暴雨的模拟效果明显改进;(2）WRF-3DVAR能够有效地同化多普勒天气雷达径向速度和雷达反射率因子,同化后使得模式初始场包含有更详尽的中尺度特征信息;(3）在高分辨率中尺度数值模式中有效地利用多普勒天气雷达资料,改善了分析场中尺度结构的描述,从而减轻了spin-up现象,能较好的提高中尺度降雨预报。 相似文献
3.
利用新一代中尺度预报模式WRFV3.6及其三维变分同化系统(WRF-3DVAR),对2012年7月21日北京地区的一次暴雨过程进行多普勒天气雷达径向风和反射率的同化试验研究,检验和探讨高时空分辨率多普勒天气雷达资料在改进模式初始场及提高对暴雨过程预报的准确率等方面的应用效果及意义。结果发现雷达资料同化能在初始场中加入反映产生降水的低层风场辐合的动力和锋前暖区充足的水汽条件的物理信息,可以在模式积分开始后改善初始场中水汽和风的分布,较快地模拟出局地对流系统的发生、发展,改善由于中尺度观测资料不足而造成的模式初始场里中尺度信息缺乏的问题。径向速度的同化增加了中尺度信息,对初始流场的调整较为显著,侧重于改进风场。而雷达反射率资料的同化对初始温、湿度场和强回波位置的调整更明显,侧重于改进湿度场。累计降水的预报结果显示,同化径向风资料对雨带的位置、范围有较好的改进,同化雷达反射率资料对暴雨强度的预报有明显的改善。通过降水ETS评分发现,同化常规观测试验相对于控制实验,对于5、15 mm和25 mm降水评分能增加0.1左右,径向风同化试验能增加0.2左右,反射率同化试验能增加0.3左右,而径向风加反射率试验增加的评分介于0.2～0.3。雷达资料对于提高定量降水预报的精确度有着重要作用。 相似文献
4.
多普勒雷达资料4DVAR同化反演的模拟研究 总被引：21，自引：5，他引：21
利用Sun等建立的同化模式和四维变分同化方法对多普勒雷达资料反演大气风场、热力场和微物理场进行了模拟试验研究.反演的基本思路是将4DVAR同化方法应用到三维云模式,定义价值函数表征雷达资料与模式预报结果之间的差别,通过极小化价值函数得到反演场,价值函数相对模式控制变量的梯度由伴随模式求取.试验结果表明,4DVAR同化技术能够从单(双)多普勒雷达资料反演大气三维风场、热力场和微物理场.各个变量反演精度高低与同化过程中变量受约束的大小程度呈正相关.速度场和雨水场反演精度较高,温度场、云水和水汽的反演精度次之,温度场的准确反演需要较长的同化时间.价值函数中加入背景场,哪怕是单点探空给出的平均场信息也有利于提高反演精度.在采用单部多普勒雷达资料进行反演时,速度场的反演误差较大.反演区相对雷达站的位置变化对速度场反演结果有一定的影响,而对其他变量的反演影响很小.两个时次的雷达观测资料基本足够提供反演所需的时间演变信息,同化更多时次的雷达资料,反演效果改进很小.雷达观测资料的缺值会显著降低同化效果,甚至可能导致同化失败,引入背景场可以改善这一状况.4DVAR同化技术对于雷达观测资料误差不太敏感.利用双多普勒雷达合成风场提供水平风场边界条件是比较准确可靠的.在反演主体离边界较远时,VAD风场也基本可用作水平风场边界条件.微物理场的反演对模式中的微物理参数化方案较敏感. 相似文献
5.
一次大暴雨过程的多普勒雷达资料同化的敏感性试验 总被引：3，自引：1，他引：2
利用WRF中尺度模式及WRF-3DVAR变分同化系统和LAPS雷达资料前处理模块建立试验平台,直接同化S波段多普勒雷达反射率和径向速度资料,通过对2008年8月15-16日发生在我国长江中游的一次大暴雨过程的各项预报对比试验研究,初步检验和评估不同种类多普勒雷达观测数据同化对改进数值模式初始场及其数值预报能力的影响及作用.初步结果表明:多普勒雷达资料同化对提高暴雨数值预报能力有重要作用.无论在24 h累计降水还是在逐时降水预报方面,同化多普勒雷达资料均可使降水雨带分布和强降水中心预报的准确性得到较大改善;多普勒雷达反射率资料同化对初始水汽场的改变显著,对初始风场影响较小,而同化径向速度对初始水汽场的改变较小,但可增加初始风场的中小尺度信息,使初始风场产生较大变化.总体上看,虽然雷达反射率和径向速度资料同化均可改进强暴雨的数值预报,但雷达反射率资料同化对降水雨带和中心预报的改进更为显著和重要. 相似文献
6.
利用中尺度模式WRF(Weather Research and Forecasting Model)及其资料同化系统3DVAR,将国内多普勒天气雷达(CINRAD)反射率因子及径向风资料直接用于中尺度数值模拟;对安徽梅雨期一次暴雨过程进行模拟试验,经过质量控制后,分析同时同化安徽省内六部多普勒天气雷达观测资料对模拟结果的影响。结果表明:(1)经过质量控制后,同化雷达径向风和反射率因子对初始场的风场和湿度场均有较为明显的改善,说明用该雷达资料质量控制方案同化雷达资料是可行的;(2)同化多部雷达径向速度资料能使风场气旋性增强,同化反射率资料能调整初始水汽场,使对流层中下层水汽含量增加;(3)同化多部雷达径向风和反射率因子资料,能提前模拟出强降水回波结构,且其中尺度特征更清晰,降水落区和强度预报更接近实况,同化雷达资料对降水预报能持续影响到12 h,并提高了12 h降水预报准确率。 相似文献
7.
使用具备多普勒霄达资料直接同化功能的GRAPES-3Dvar同化系统,对2007年7月江淮流域连续性暴雨过程中4个个例进行了数值预报试验,结果表明多普勒径向速度以及基本反射率因子的直接同化可以有效改进中尺度降水数值预报的效果.对7月3 日雷达资料联合同化以及单独同化对分析和预报影响的进一步分析显示,联合同化能够有效改善初始分析场中的风场和湿度信息,激发模式降水,减小SPIN-UP现象,中尺度系统降水的发生发展以及强度、走势和落区的预报得到较为准确的表征,显著改善了中尺度强降水数值预报效果.径向速度的直接同化主要贡献表现在风场上,能够在初始场中增加气旋性涡旋等中小尺度风信息,改善三维风场分析.反射率直接同化的主要影响体现在湿度场上,改进了初始场中的湿度参数,对降水预报影响明显. 相似文献
8.
多普勒雷达资料在冷涡强对流天气中的同化应用试验 总被引：3，自引：0，他引：3
应用WRF模式的三维变分同化系统(WRF-3DVAR),对沈阳多普勒天气雷达资料在东北冷涡暴雨个例中的同化应用进行了试验.研制了多普勒雷达资料质量控制系统,实现了对径向风和反射率因子的直接同化,不但可以反演中尺度三维气象要素场,而且可以为模式提供初始场.以天气尺度资料为背景场同化多普勒雷达资料,WRF-3DVAR可以较好地反演冷涡中尺度对流系统的三维结构,反演的地面强对流辐散气流及在对流层中层涡旋都符合中尺度系统概念模型,通过与实际地面探测资料进行了对比,风场环流基本接近,同化了雷达资料的气象要素场可为预报业务提供较好的包含中小尺度系统的实时三维分析场.通过冷涡个例同化试验,应用WRF-3DVAR同化雷达资料后,中尺度模式对对流降水的预报总体有正的影响,对强对流中的一些中小尺度雨团的预报也略有改善. 相似文献
9.
针对2008年6月广东地区的一次强降雨过程,利用WRF中尺度数值模式及其三维变分同化系统(WRF-3DVAR),进行了多普勒雷达径向速度变分同化对暴雨过程模拟效果影响研究。结果表明:WRF-3DVAR能够有效地同化多普勒雷达径向速度,同化后的主要影响在于改进了初始动力场,使得初始场包含有更详尽的中尺度特征信息,进而显著提高模式对广东局地暴雨过程的模拟效果。在高分辨率中尺度数值模式中有效地利用多普勒天气雷达资料,是提高中尺度降雨预报的关键。 相似文献
10.
利用中尺度非静力WRF(Weather Research and Forecasting)模式及其三维变分同化系统,对2007年7月淮河流域的一次强降雨过程进行多普勒雷达径向速度资料的三维变分同化试验,重点考察雷达资料的不同稀疏化方式对同化结果以及对暴雨数值模拟的影响。结果表明:同化多普勒雷达径向速度资料使得模式初始风场包含了更丰富的中尺度特征信息,有效调整了初始场的环流结构,能够改善模式对暴雨过程的模拟效果;以不同的稀疏化处理方式同化多普勒雷达径向速度资料对分析场会产生不同的影响,进而影响模式的降水预报效果,本次试验中当极坐标网格径向分辨率取10 km的时候降水过程的预报效果最好。 相似文献
11.
Mesoscale Structure of Rainstorm Retrieved from Dual-Doppler Radar Observations Using the 4DVAR Assimilation Technique 总被引：1，自引：0，他引：1 
下载免费PDF全文
下载免费PDF全文 The four-dimensional variational (4DVAR) data assimilation method was applied to dual-Doppler radar data about two Meiyu rainstorms observed during CHeRES (China Heavy Rain Experiment and Study). The purpose of this study is to examine the performance of the 4DVAR technique in retrieving rainstorm mesoscale structure and to reveal the feature of rainstorm mesoscale structure. Results demonstrated that the 4DVAR assimilation method was able to retrieve the detailed structure of wind, thermodynamics, and microphysics fields from dual-Doppler radar observations. The retrieved wind fields agreed with the dual-Doppler synthesized winds and were accurate. The distributions of the retrieved perturbation pressure, perturbation temperature, and microphysics fields were also reasonable through the examination of their physical consistency. Both of the two heavy rainfalls were caused by merging cloud processes. The wind shear and convergence lines at middle and lower levels were their primary dynamical characteristics. The convective system was often related to low-level convergence and upper-level divergence coupled with up-drafts. During its mature stage, the convective system was characterized by low pressure at lower level and high pressure at upper level, associated with warmer at middle level and colder at lower and upper levels than the environment. However, a region of cooling and high pressure occurred in the lower and middle levels compared to warming and low pressure in the upper level during its dissipating stage. The water vapor, cloud water, and rainwater corresponded to the convergence, the updraft and the intensive reflectivity, respectively. 相似文献
12.
基于雷达资料快速更新四维变分同化 (RR4DVar) 技术和三维数值云模式,初步研发了一个针对对流尺度数值模拟的快速更新雷达四维变分分析系统。系统通过对京津冀6部多普勒天气雷达资料进行RR4DVar同化,并融合5 min自动气象站观测和中尺度数值模式结果,可快速分析得到12~18 min更新的低层大气三维动力、热力场的对流尺度结构特征。针对2009年7月22日发生在京津冀的一次强风暴个例,通过一系列敏感性试验,并利用局地加密资料进行检验对比,表明有效的雷达资料RR4DVar同化及自动气象站和中尺度模式资料融合方案、恰当的中尺度背景场设置和动力约束方法是获得合理结果的关键。研究也表明:恰当的系统配置能够模拟出与对流生消发展密切相关的近风暴环境特征,包括低层入流、垂直风切变、低层辐合上升和暖舌等,以及风暴自身形成的冷池、出流等与风暴演变密切相关的对流尺度结构。 相似文献
13.
本文在假定模式无偏差的情况下, 利用一次风暴过程的模拟多普勒雷达资料进行一系列风暴天气尺度的集合卡尔曼滤波资料同化试验, 检验集合卡尔曼滤波在风暴天气尺度资料同化方面的效果, 并验证各集合卡尔曼滤波参数对同化效果的影响。试验结果表明, 集合卡尔曼滤波能有效地应用于风暴尺度的资料同化; 40个集合成员以及6 km的局地化尺度能较好地滤除采样误差造成的虚假相关, 同时可以将观测信息传递到无观测的模式格点; 利用背景场加上空间平滑的高斯型随机扰动生成初始成员的方式较未经过平滑的方式有更好的分析效果; 背景场扰动方法能够提高样本的离散度; 只同化反射率的同化试验表明, 反射率的同化效果较明显, 也证明了集合卡尔曼滤波在非常规资料同化中的作用; 增加径向风资料同化的效果优于只进行反射率同化的结果。 相似文献
14.
针对2018年9月17日发生在广东省佛山市的一次台风龙卷过程,对比分析了EnKF和变分方法同化X波段相控阵雷达得到的风场结构。结果表明,EnKF方法和变分方法在同化了X波段相控阵雷达资料之后,都可以得到龙卷母体风暴的涡旋特征。相比之下,EnKF同化分析的涡旋强度更强,台风龙卷母体风暴及其周边三维风场的结构更加完整,与回波结构匹配更好。变分方法同化得到的流场不够连续,台风龙卷母体风暴的涡旋强度偏弱,弱回波区入流也明显偏弱,并不符合概念模型。而两种方法在没有同化相控阵雷达数据时,都无法产生龙卷母体风暴的流场特征。总体而言,相对于变分方法,EnKF同化系统在同化X波段相控阵雷达数据后可以产生更为合理的涡旋结构,台风龙卷母体风暴及其周边动力场结构更合理,这为以后X波段相控阵雷达的业务应用提供了思路。 相似文献
15.
Assimilating Best Track Minimum Sea Level Pressure Data Together with Doppler Radar Data Using an Ensemble Kalman Filter for Hurricane Ike (2008) at a Cloud-Resolving Resolution 下载免费PDF全文
下载免费PDF全文 Extending an earlier study, the best track minimum sea level pressure (MSLP) data are assimilated for landfalling Hurricane Ike (2008) using an ensemble Kalman filter (EnKF), in addition to data from two coastal ground-based Doppler radars, at a 4-km grid spacing. Treated as a sea level pressure observation, the MSLP assimilation by the EnKF enhances the hurricane warm core structure and results in a stronger and deeper analyzed vortex than that in the GFS (Global Forecast System) analysis; it also improves the subsequent 18-h hurricane intensity and track forecasts. With a 2-h total assimilation window length, the assimilation of MSLP data interpolated to 10-min intervals results in more balanced analyses with smaller subsequent forecast error growth and better intensity and track forecasts than when the data are assimilated every 60 minutes. Radar data are always assimilated at 10-min intervals. For both intensity and track forecasts, assimilating MSLP only outperforms assimilating radar reflectivity (Z) only. For intensity forecast, assimilating MSLP at 10-min intervals outperforms radar radial wind (Vr) data (assimilated at 10-min intervals), but assimilating MSLP at 60-min intervals fails to beat Vr data. For track forecast, MSLP assimilation has a slightly (noticeably) larger positive impact than Vr(Z) data. When Vr or Z is combined with MSLP, both intensity and track forecasts are improved more than the assimilation of individual observation type. When the total assimilation window length is reduced to 1h or less, the assimilation of MSLP alone even at 10-min intervals produces poorer 18-h intensity forecasts than assimilating Vr only, indicating that many assimilation cycles are needed to establish balanced analyses when MSLP data alone are assimilated; this is due to the very limited pieces of information that MSLP data provide. 相似文献
16.
雷达反射率资料的三维变分同化研究 总被引：6，自引：3，他引：3
应用天气研究和预报模式(WRF)三维变分系统中一种新的雷达反射率资料间接同化方法来进行反射率资料的三维变分同化研究,评估雷达反射率资料对夏季短时定量降水预报的作用.该方法不直接同化雷达反射率资料,而是同化由反射率资料反演出的雨水和估计的水汽.以2009年夏季北京地区发生的4次强降水过程为例,考察了北京市气象局业务运行的快速更新循环同化预报系统对京津冀地区雷达网的雷达反射率资料的同化性能以及雷达反射率资料和径向风资料同时同化的效果.数值试验结果表明:(1)同化反演雨水或水汽都能改善降水预报,但同化反演水汽对降水预报效果的改善起了更重要的作用;(2)同化反射率资料能极大地提高短时降水预报的效果,其稳定的正面效果可以延伸到6h的预报时效,而同化径向风资料不能得到稳定的正效果;(3)同化雷达资料时,应用快速更新循环同化预报系统是提高短时定量降水预报的一个有效途径. 相似文献
17.
Assimilation of Hourly Surface Observations with the Canadian High-Resolution Ensemble Kalman Filter
An hourly-cycling ensemble Kalman filter (EnKF) working at 2.5?km horizontal grid spacing is implemented over southern Ontario (Canada) to assimilate Meteorological Terminal Aviation Routine Weather Reports (METARs) in addition to the observations assimilated operationally at the Canadian Meteorological Centre. This high-resolution EnKF (HREnKF) system employs ensemble land analyses and perturbed roughness length to prevent an ensemble spread that is too small near the surface. The HREnKF then performs continuously for a four-day period, from which twelve-hour ensemble forecasts are launched every six hours. The impact on analyses and short-term forecasts of assimilating METAR data is given special attention.It is shown that using ensemble land surface analyses increases near-surface ensemble spreads for temperature and specific humidity. Perturbing roughness length enlarges the spread for surface wind. Given sufficient ensemble spread, the four-day case study shows that the near-surface model state is brought closer to surface observations during the cycling process. The impact of assimilating surface data can also be seen at higher levels by using aircraft reports for verification. The ensemble forecast verification suggests that METAR data assimilation improves ensemble forecasts of air temperature and dewpoint near the surface up to a lead time of six hours or even longer. However, only minor improvement is found in surface wind forecasts. 相似文献
18.
This paper examines how assimilating surface observations can improve the analysis and forecast ability of a fourdimensional Variational Doppler Radar Analysis System(VDRAS).Observed surface temperature and winds are assimilated together with radar radial velocity and reflectivity into a convection-permitting model using the VDRAS four-dimensional variational(4DVAR) data assimilation system.A squall-line case observed during a field campaign is selected to investigate the performance of the technique.A single observation experiment shows that assimilating surface observations can influence the analyzed fields in both the horizontal and vertical directions.The surface-based cold pool,divergence and gust front of the squall line are all strengthened through the assimilation of the single surface observation.Three experiments—assimilating radar data only,assimilating radar data with surface data blended in a mesoscale background,and assimilating both radar and surface observations with a 4DVAR cost function—are conducted to examine the impact of the surface data assimilation.Independent surface and wind profiler observations are used for verification.The result shows that the analysis and forecast are improved when surface observations are assimilated in addition to radar observations.It is also shown that the additional surface data can help improve the analysis and forecast at low levels.Surface and low-level features of the squall line—including the surface warm inflow,cold pool,gust front,and low-level wind—are much closer to the observations after assimilating the surface data in VDRAS. 相似文献
19.
以业务应用为目标,开展雷达反射率三维拼图观测资料在北方区域数值预报系统中的同化应用研究。采用雷达反射率间接同化方法同化北方雷达反射率拼图观测资料,重点关注其对降水、湿度、温度及风的预报能力影响。首先,基于2017年8月雷达拼图观测资料批量同化和对比试验,对雷达拼图资料同化应用效果进行定量评估,结果表明雷达拼图资料同化虽然加大了地面风场预报误差,但在降水预报和湿度、温度预报等方面有明显的改善作用。其次,选择在业务中预报难度较大的强降水个例开展分析研究,分析表明:（1）同化雷达拼图观测资料有效提高了模式降水预报性能,临近降水发生的循环起报时次预报效果更好;（2）对于短时间多次强降水过程发生的预报,循环同化雷达拼图资料可及时弥补模式中由于前次降水导致的水汽、能量等消耗及热/动力条件削弱,持续支持降水系统发展。最后,通过考察雷达反射率的不同同化方案,发现同化反演水凝物或者估计水汽均能改善模式降水预报性能,但是同化估计水汽对降水预报性能的改善更为明显,联合使用两方案能同时对水凝物分布、热力场等进行调整,可提高模式降水预报性能。 相似文献
20.
Dynamical and Microphysical Retrieval from Simulated Doppler Radar Observations Using the 4DVAR Assimilation Technique 总被引：3，自引：0，他引：3
Based on a cloud model and the four-dimensional variational (4DVAR) data assimilation method developed by Sun and Crook (1997), simulated experiments of dynamical and microphysical retrieval from Doppler radar data were performed. The 4DVAR data assimilation technique was applied to a cloud scale model with a warm rain parameterization scheme. The 3D wind, thermodynamical, and microphysical fields were determined by minimizing a cost function, defined by the difference between both radar observed radial velocities and reflectivities and their model predictions. The adjoint of the numerical model was used to provide the gradient of the cost function with respect to the control variables. Experiments have demonstrated that the 4DVAR assimilation method is able to retrieve the detailed structure of wind, thermodynamics, and microphysics by using either dual-Doppler or single-Doppler information. The quality of retrieval depends strongly on the magnitude of constraint with respect to the variables. Retrieving the temperature field, cloud water and water vapor is more difficult than the recovery of the wind field and rainwater. Accurate thermodynamic retrieval requires a longer assimilation period. The inclusion of a background term, even mean fields from a single sounding, helped reduce the retrieval errors. Less accurate velocity fields were obtained when single-Doppler data were used. It was found that the retrieved velocity is sensitive to the location of the retrieval domain relative to the radars while the other fields have very little changes. Two radar volumetric scans are generally adequate for providing the evolution, although the use of additional volumes improves the retrieval. As the amount of the observations decreases, the performance of the retrieval is degraded. However, the missing observations can be compensated by adding a background term to the cost function. The technique is robust to random errors in radial velocity and calibration errors in reflectivity. The boundary conditions from the dual-Doppler synthesized winds are sufficient for the retrieval. When the retrieval is mainly controlled by the observations in the regions away from the boundaries, the simple boundary conditions from velocity azimuth display (VAD) analysis are also available. The microphysical retrieval is sensitive to model errors. 相似文献