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基于WRF（Weather Research and Forecasting）模式及其3DVAR（3-Dimentional Variational）资料同化系统,采用36 km、12 km 、4 km三层嵌套网格进行逐3 h资料同化和快速更新循环预报,对2011年5月8日鲁中一次局地大暴雨过程进行了资料同化敏感性试验。试验结果表明,地面观测资料同化和快速更新循环对本次降水的预报起到了关键性作用。在快速更新循环预报时不同化地面观测资料,或同化全部观测资料进行冷启动预报,模式均不能预报出山东的降水。同化地面观测资料后,显著改进了模式降水落区预报。地面观测资料同化可以影响到700 hPa高度以上温压湿风要素的变化,从而改变了大气初始场的温湿结构,导致模式预报的700 hPa附近高空大气湿度和热力不稳定增强,700 hPa以下低层风场更强,850 hPa鲁中以南风速较无观测资料同化的偏强2～4 m·s-1,低层风场的动力作用触发高空的不稳定大气,降水出现在山东。 相似文献
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探空加密观测资料对西南地区数值预报的影响分析 总被引：1，自引：0，他引：1
应用2013年6月逐日全国探空气象加密观测资料和常规观测资料,WRF模式模拟资料,西南地区地面自动站资料等,采用数值模拟、统计方法和天气学方法,分析了探空气象加密观测资料对数值模拟效果的影响。研究得到:(1)探空资料同化,总体上提高了降水的TS评分值,一定程度降低了降水预报空报率,提高了中雨和大雨的6h累积降水预报准确率。(2)探空资料同化主要使降水区上空位势高度增加,气旋环流减弱,从而影响降水落区和降水强度。(3)探空资料同化减小气象要素分析场和预报场的均方根误差,对高空要素预报的改进在前24h较明显,尤其是前6h,对地面气象要素预报在整个积分时段内总体呈现正效果作用。 相似文献
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地面观测资料在西南地区数值预报中的敏感性试验 总被引：1，自引：0，他引：1
利用3.0版的GRAPES同化系统,针对西南地区2005年7月的夏季降水,开展地面观测资料的同化敏感性试验,对整月天气进行了每日一次的48小时预报,并对该月发生在川渝地区"7.8"大暴雨过程进行对比分析.试验结果表明,在地形复杂的西南地区,利用等压面的GRAPES 3DVAR同化系统同化地面观测资料对降水预报的影响随进入同化系统的地面观测资料疏密程度和同化内容的不同而不同;当模式采用较高分辨率时,同化的地面观测资料越多,对降水预报的改善作用越明显;同化地面观测资料的风速信息可以降低降水预报的空报率,但对漏报率和TS评分改善作用不明显;在几种同化方案中,利用GRAPES 3DVAR同化系统同化地面观测资料的相对湿度和位势高度信息,对降水预报的改善效果最明显. 相似文献
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地面加密自动站资料同化和数值模拟 总被引：7，自引：5，他引：2
采用美国多部门研制的WRF模式及其四维变分同化系统,对2008年5月长江中下游地区一次强对流暴雨天气过程进行了数值模拟试验;并分别将质量控制前和质量控制后的华东地区地面加密自动站资料加入模式进行四维变分同化试验,与实况进行了对比。结果表明:模拟试验能较好的模拟此次降水过程;而采用四维变分同化经质量控制后的地面加密资料,模式效果最好,使降水预报在降水落区和降水量上都获得较为明显的改善;但质量控制前四维同化改善效果不明显。这说明地面资料的质量控制很重要,它能去伪存真。有效地利用地面加密自动站资料,能使资料的加入与模式更协调,从而得到了最佳的模拟效果。 相似文献
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为评价静止卫星大气温度廓线产品资料同化对飓风预报的影响,以2018年飓风“迈克尔”为例,选用GOES-16温度廓线产品,开展静止卫星资料同化及其对飓风预报影响的研究。首先,通过评估温度廓线产品精度,选取质量较好的高度层并以统计的各层均方根误差作为观测误差用于同化试验;然后,利用WRF-3DVar系统进行不同稀疏化及不同同化频次的循环同化敏感性试验;最后,利用WRF模式开展24 h数值预报。试验结果表明,在飓风“迈克尔”期间温度廓线在200~1 000 hPa之间的误差在2 K以内,将水平分辨率稀疏化为模式分辨率的6倍且循环同化频次为6 h时同化该资料对模式的初始场有最为合理的改进,从大尺度环境场上看使模式具备更合理的环流形势,能够有效提高对飓风的路径及强度的预报效果,更准确地模拟降水落区及美国佛罗里达州等降水关键区域的雨强。 相似文献
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地面报中高山站资料的应用分析 总被引：3，自引：2，他引：1
无线电探空仪观测和地面观测资料作为天气分析和数值预报最常用、最重要的两种资料数据源,两者时空分辨率有着明显的差异。如何利用地面观测资料的高时空分辨率特点来补充探空观测资料在一些地区的欠缺和不足,特别是地面高山站资料的使用对对流层底层环流场的影响及对精细化数值天气预报风场分析指示意义等都需要进一步的探究。文章通过对地面高山站资料在资料同化中不同的使用方式的分析,探索其作为探空资料的补充在资料同化中的贡献。个例试验选取2013年6月29日00时地面资料和探空观测资料进行资料同化,试验方法:分别将地面高山站资料作为探空资料和地面资料应用于同化分析中,结果表明:地面高山站资料当探空资料使用时对850和925 hPa风场同化分析有正效果。在地面高山站资料当探空资料使用和当地面资料使用的对比中,其24 h 850和700 hPa高度和风场预报试验差异不显著;但24 h降水预报结果显示:地面高山站资料当探空资料使用对降水强度和位置的预报都有弱的正贡献。连续试验的降水预报检验证明:在地面高山站较多的西南区,高山站资料当探空资料使用在小雨、中雨、暴雨等量级的预报评分要优于高山站资料当地面报使用,且其预报偏差也较小;在中国区降水预报检验高山站资料当探空资料和地面报使用差异不大。 相似文献
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地基GPS天顶总延迟由于其解算误差来源少于目前广泛应用的可降水量资料,其同化应用将会为数值预报初值场更好地提供大气信息。面向同化应用的天顶总延迟观测质量控制方案的研发将会有效推进该资料在中国数值预报中的广泛应用。基于2013-2014年华北地区天顶总延迟观测资料,发展了一套针对数值预报同化应用的天顶总延迟观测质量控制方案。该方案从测站稳定性和解算精度、离群值、系统偏差及标准差等考察点切入,从不同角度检查和标记出致使观测序列统计特性偏离高斯分布特征的样本。质量控制后序列统计特征量更接近三维变分系统对观测资料的性质假设,表明了所建立质量控制方案的合理性。基于北京市气象局数值预报业务系统BJ-RUC开展了连续11 d的快速更新循环预报试验。评估结果表明：同化质控后天顶总延迟试验的降水预报效果明显优于同化未质控天顶总延迟试验,表明所建立质量控制方案的有效性。同化质控后天顶总延迟试验的降水预报效果优于未同化GPS资料试验,表明天顶总延迟资料的同化应用可以有效提升预报系统的降水预报效果,特别是在无探空资料参加同化的预报时次;同化质控后天顶总延迟资料试验的降水预报效果也优于同化可降水量的试验,表明使用天顶总延迟资料代替可降水量资料在数值预报业务中开展同化应用是可行的。在天顶总延迟观测质量控制方案研发和同化应用得到了一些有意义的结果,有助于推进该观测资料在数值预报科研和业务中的应用,为提升预报性能提供技术支撑。 相似文献
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通过2008年梅雨季内的一次暴雨过程来着重研究WRF模式中四维测站同化技术的应用情况以及不同的同化策略对模拟结果的影响,使用的同化资料包括常规高空和地面探测资料。结果表明:高空探测资料的同化能够较好地修正中α尺度系统的移动发展速度,从而有效地改进强降雨带的落区位置;湿度观测资料的同化反而降低了强降雨带的降水强度,这可能因为同化湿度观测量可能减小近饱和区域内的水汽混合比,从而导致这些区域内的潜热加热减小,对流强度变弱,降水减少;地面观测资料的同化能够对模式行星边界层进行修正,这种同化影响通常在模式最低层上表现得较为明显,向上逐渐减小,而边界层模拟质量对降水至关重要,因此地面观测资料的加入使得模拟降水更加接近于实况。区域嵌套模拟试验表明对粗网格区域进行四维分析同化处理可以有效抑制中α尺度模式误差的增长,对细网格区域进行四维测站同化处理则可以进一步抑制中β尺度模式误差增长。 相似文献
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卫星辐射率资料EnSRF同化及暴雨模拟应用 总被引：6，自引：4，他引：2
基于自主构建的WRF—EnSRF（Weather Researchand Forecasting—Ensemble Square—Root Filter）同化系统,同化了ATOVS（Advanced TIROS Operational Vertical Sounder）辐射率资料,以检验该系统同化卫星资料的能力及其在暴雨过程模拟中的效能。对2008年6月6—7日广东地区一次大暴雨过程进行了同化及数值模拟试验,结果表明,同化ATOVS辐射率资料得到的分析场,丰富了对流层高层的大气温度和对流层中低层的大气湿度信息,对风场也有一定的改进。控制试验和同化试验都较好地模拟出了降水的主要落区和发生时段,但控制试验对暴雨、大暴雨的雨区和雨强的模拟效果欠佳;相比而言,同化试验对强降水中心的位置、范围的模拟均有更好的反映,模拟的暴雨强度也与实际降水量级基本一致,同化改进效果明显。 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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FY-3A卫星微波资料的集合变分混合同化试验 总被引：1，自引：0，他引：1
以2012年"北京7.21暴雨"为例,实现了集合变分混合同化方法对FY-3A的微波温度仪和微波湿度仪资料的直接同化,并与三维变分方法进行了比较。结果表明:虽然两种同化方法同化FY-3A微波资料都能改进降水模拟效果,但是与实况相比,集合变分混合同化方法改进效果更为明显,其能有效减少虚假强降水的模拟,改进强降水中心位置的模拟,SAL评分定量检验也同样表明,集合变分混合同化方法对暴雨的模拟效果要优于三维变分同化方法;无论是热力学变量还是动力学变量,集合变分同化得到的初始场均方根误差均显著小于三维变分同化的结果;两种方法同化FY-3A微波资料均能改变初始场中的各种物理量信息,但不同方法得到的同化增量大小和分布却有明显的差异:三维变分同化方法对初始场的调整区域和强度都要大于混合同化方法,且其同化增量表现出均匀和各向同性的分布特点;而利用集合信息的混合同化方法得到的同化增量分布表现为非均匀性和各向异性,具有"流依赖性"的特征,这使得初始场的分布更合理,有利于改善降水的模拟效果。 相似文献
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Radar data, which have incomparably high temporal and spatial resolution, and lightning data, which are great indicators of severe convection, have been used to improve the initial field and increase the accuracies of nowcasting and short-term forecasting. Physical initialization combined with the three-dimensional variational data assimilation method(PI3 DVar_rh) is used in this study to assimilate two kinds of observation data simultaneously, in which radar data are dominant and lightning data are introduced as constraint conditions. In this way, the advantages of dual observations are adopted. To verify the effect of assimilating radar and lightning data using the PI3 DVar_rh method, a severe convective activity that occurred on 5 June 2009 is utilized, and five assimilation experiments are designed based on the Weather Research and Forecasting(WRF) model. The assimilation of radar and lightning data results in moister conditions below cloud top, where severe convection occurs; thus, wet forecasts are generated in this study.The results show that the control experiment has poor prediction accuracy. Radar data assimilation using the PI3 DVar_rh method improves the location prediction of reflectivity and precipitation, especially in the last 3-h prediction, although the reflectivity and precipitation are notably overestimated. The introduction of lightning data effectively thins the radar data, reduces the overestimates in radar data assimilation, and results in better spatial pattern and intensity predictions. The predicted graupel mixing ratio is closer to the distribution of the observed lightning,which can provide more accurate lightning warning information. 相似文献
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风廓线雷达资料质量控制及其同化应用 总被引：6，自引：0，他引：6
为更好地同化风廓线雷达观测资料开展了相应的质量控制与同化应用研究。针对2013年5月广东地区13部风廓线雷达的观测数据,采用经验正交函数(EOF) 分析方法对其进行质量控制。相比原始观测,经过质量控制的风场提高(降低)了来自时空大(小)尺度的贡献,较好地滤除了小尺度高频脉动,也较好地保留了大尺度平均状态与局地中小尺度系统的共同影响,并且更加接近ECMWF再分析场。此外,还对质量控制后的数据进行了垂直稀疏化。分别计算了质量控制前、后风廓线雷达观测与NCEP 6 h预报场的差值,对比差值的特征发现,经过质量控制的数据的观测增量更好地满足了高斯分布与无偏假设。针对一个实际天气个例,基于GRAPES 3D-Var同化系统,分析了质量控制后的风廓线雷达资料对模式分析与预报的影响。试验表明,在循环同化过程中加入风廓线雷达资料可以更好地描述模式初始场低层风场的特征,从而对强降水的位置与强度做出更好的预报。针对2013年5月的批量试验表明,同化风廓线雷达资料使短期降水预报有明显的改善。 相似文献
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To improve the accuracy of short-term(0–12 h) forecasts of severe weather in southern China, a real-time storm-scale forecasting system, the Hourly Assimilation and Prediction System(HAPS), has been implemented in Shenzhen, China. The forecasting system is characterized by combining the Advanced Research Weather Research and Forecasting(WRF-ARW)model and the Advanced Regional Prediction System(ARPS) three-dimensional variational data assimilation(3DVAR) package. It is capable of assimilating radar reflectivity and radial velocity data from multiple Doppler radars as well as surface automatic weather station(AWS) data. Experiments are designed to evaluate the impacts of data assimilation on quantitative precipitation forecasting(QPF) by studying a heavy rainfall event in southern China. The forecasts from these experiments are verified against radar, surface, and precipitation observations. Comparison of echo structure and accumulated precipitation suggests that radar data assimilation is useful in improving the short-term forecast by capturing the location and orientation of the band of accumulated rainfall. The assimilation of radar data improves the short-term precipitation forecast skill by up to9 hours by producing more convection. The slight but generally positive impact that surface AWS data has on the forecast of near-surface variables can last up to 6–9 hours. The assimilation of AWS observations alone has some benefit for improving the Fractions Skill Score(FSS) and bias scores; when radar data are assimilated, the additional AWS data may increase the degree of rainfall overprediction. 相似文献
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利用中尺度WRF模式及其3DVAR同化系统对2014年3月30日发生在我国华南地区的一次飑线过程展开多普勒天气雷达资料的同化效果试验研究。首先对雷达资料进行去地物杂波、退速度模糊等预处理,后设计了基于不同雷达观测量的同化试验及同化频次的敏感性试验。结果表明:直接循环同化雷达径向风资料和雷达反射率因子能够增加数值模式中的中小尺度信息,提供可靠的水汽分布;不同的同化频次对同化结果影响显著,每12 min同化间隔的结果略优于30 min、60 min同化间隔;同化雷达反射率因子和径向风资料分别对模式的总水场和风场有显著调整,联合同化雷达反射率因子和径向风资料比单独同化反射率因子或径向风更能改善飑线垂直结构配置,促使地面冷池和雷暴高压配合,进一步改善模式对大雨和暴雨量级降水预报效果。 相似文献
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采用不同样本集合同化地面观测对一次飑线过程的影响 总被引：2，自引：1，他引：1
针对夏季黄淮地区一次飑线过程,利用WRF (Weather Research and Forecasting) 模式及其Hybrid ETKF-3DVAR同化系统,考察不同生成方案的样本对同化地面观测的影响。集合样本创建方式包括3类:扰动初始背景场的方案 (RCV)、使用不同的物理参数化方案 (PPMP) 以及前两者集成方案 (BLE)。基于增量场分析,同化地面观测主要调整850 hPa以下水平风和水汽混合比的空间结构,其中RCV方案侧重于改变水平风的空间分布,PPMP方案侧重于改变水汽混合比的空间结构,BLE方案兼具二者特征。同化地面观测可以间接改善6 h降水预报,其中PPMP试验的降水预报最好,尤其是对降水位置和强度的预报。对比雷达回波观测,RCV试验和BLE试验对弓状回波模拟得较好,BLE试验的模拟较多体现RCV特征。PPMP试验和RCV试验还可改变冷池的位置和强度,同时影响飑线出现和消亡时间,相对而言,PPMP试验影响更大。 相似文献
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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