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1.
GRAPES地面风场同化方案研究 总被引：3，自引：0，他引：3
随着预报准确度要求以及同化分析循环周期的缩短,具有高时空分辨率的地面观测资料在同化系统中也越来越受到重视,而且一个好的资料同化系统应该能够给出模式近地面动力、热力和湿度状况的合理分析。利用GRAPES区域同化预报系统(GRAPES——Global and Regional Assimilation and Prediction Enhanced System),在近地层Monin_Obukhov相似理论的基础上,考虑了边界层的动力和湿热力约束,建立新的地面风场观测算子。将此新方案与目前GRAPES系统使用的三次样条插值的地面同化方案进行高度场预报试验、统计试验以及降水预报的TS评分比较,结果表明,加入新方案地面风场资料同化后,预报效果和对降水的预报能力都比旧方案有所提高。 相似文献
2.
中国地形复杂，模式地形与实际观测地形存在一定高度差异，因此设计合理的复杂地形下地面观测资料的同化方案有利于使我国目前仅用作探测手段的地面观测资料（常规地面观测站和地面自动站）在中尺度数值模式中得到充分利用。作者在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，并对地面资料同化方案设计中是否需要考虑模式与实际观测站地形高度差异进行探讨研究。研究结果表明：通过近地层相似理论将地面观测资料同化到数值模式能起到一定的作用，并且地面观测资料（温度、 湿度、 风场、 地面气压）中各物理量同化到数值模式都能影响24小时降水数值结果，但各物理量起的作用大小不一样，其中影响最大的是温度，其次为湿度；地面观测资料同化方案设计有必要考虑模式地形与实际观测站地形高度差异，适当考虑这种高度差异能取得较好的结果。 相似文献
3.
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
4.
常规地面观测资料在GRAPES同化系统中的误差控制试验 总被引：1，自引：0，他引：1
利用GRAPES-3Dvar系统,分别对2004年9月3~5日、2005年7月2~4日、2008年7月20~22日的3个降水个例进行了常规地面资料各同化变量误差倍数改变的质量控制试验。结果表明,改变地面同化变量的误差倍数对进入同化系统的资料条目数是有所改变的;H的误差倍数取4时就能保证80%的资料进入同化系统,而U、V、Q的误差倍数取到2时,就能保证90%的资料进入同化系统;通过对目标函数及其梯度随跌代步数下降趋势对比分析,发现同化各变量的误差倍数取4及其以下时,其代价函数就能满足收敛条件,从而得到分析场;随着误差倍数的增加,进入同化的H资料的条目数越多,其对四川境内的降水预报的改善程度越差,而进入同化的U、V、Q条目数越多,其对四川境内的降水预报的改善程度越好,同时当误差倍数取到3以上时,各同化变量在四川境内的降水雨带与各自的误差倍数取3时一致。在既保证最大程度的利用更多同化资料,又保证其同化质量的前提下,H、U、V、Q的误差倍数的取值分别为4、3、3、3。 相似文献
5.
同化不同观测资料数据集得到的模拟结果大有差异,而实际应用中资料的获取及同化前的预处理也是一项耗时的工作,因此针对不同的研究目的,采用适当的观测资料进行同化是必要的。采用WRF模式同化系统,同化收集到的2种观测资料数据集(分别为全国观测资料数据集和NCEP ADP全球地面观测数据集),并将2种同化试验与未同化模拟结果对比得出:同化不同观测资料数据集对模拟效果影响较大,尤其对垂直方向上的模拟效果影响要大于对地面的;同化国家站数据集在垂直方向上优势明显,但在低空的模拟效果不如加入更多观测数据类型的NCEP ADP数据集的模拟效果;对受局地影响较大的要素,同化对模拟的改善作用显著;相比NCEP ADP数据集,WRF模式在同化国家站数据集后需要更长的积分时间来与之协调,因此选择合适的模式积分开始时间与同化资料的有效时间是必要的。 相似文献
6.
《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
7.
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
8.
Two sets of assimilation experiments on a landfalling typhoon—Typhoon Dan(1999)over the western North Pacific were designed to compare the performances of two kinds of variational data assimilation schemes that are the 3-Dimensional Variational data assimilation of Mapped observation(3DVM)and the 4-dimensional variational data assimilation(4DVar).Results show that:(1)both the 3DVM and 4DVar successfully improved the simulations of typhoon intensity and track incorporating the satellite AMSU-A retrieved temperature and wind data into the initial conditions,and the 3DVM more significantly due to the flow-dependent of background error covariance matrix and observation error covariance matrix like 3-dimensional variational data assimilation(3DVar)circle;(2)inclusions of extra model integration iterations at each observation time in the 3DVM make it more consistent with prediction model;(3)the 3DVM is much more time-saving due to the exclusion of the adjoint technique in it. 相似文献
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针对青藏高原地区气象观测站点稀少和模式同化分析质量较低的问题,将GRAPES区域集合变分(En-3DVAR)混合同化系统应用于青藏高原地区,进行了单点理想试验和真实观测资料同化分析预报试验,分析评估青藏高原混合同化分析增量及预报误差的水平垂直结构特征及其合理性,并与中国东部平原地区进行比对。单点理想试验表明,En-3DVAR混合同化系统中背景误差协方差具备流依赖属性。真实资料混合同化试验结果表明,基于集合预报估计的分析增量具有流依赖的特征,特别是在高原地区和槽脊系统附近;青藏高原地区分析场的绝对误差总体低于3DVAR系统,其平均绝对误差在中层和高层低于平原地区,说明在青藏高原地区的改进效果略优于平原地区。需要关注的是,青藏高原地区En-3DVAR混合同化分析增量总体大于3DVAR,特别是近地面层u风分量分析增量明显偏大,这可能与青藏高原复杂地形有关。 相似文献
10.
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
11.
地面观测资料在快速更新同化系统中的敏感性试验 总被引：2，自引：2，他引：0
通过对2011年7月31日发生在上海的局地强对流过程,利用快速更新同化系统(SMS-WARR),设计了四个试验,对地面观测资料(常规地面观测资料、加密自动气象站资料)进行敏感性数值试验。结果表明:不同地面观测资料同化对模式初始场的调整作用不同,地面观测资料的疏密影响模式初始场预报,加密自动站气象资料同化对初始温度场、风场的影响最明显;所有试验中,同化所有观测资料的模式能较好地模拟出此次强降水过程,且模拟的地面温度场、风场以及辐合线的演变与实况基本一致;通过分析、比较各试验初始场和预报结果的影响发现,同化所有地面观测资料能改善模式的初值,且观测资料通过循环同化的方式融合进模式,提高了模式对强对流中尺度结构特征的刻画,改善了对局地强对流天气系统的预报效果。 相似文献
12.
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
13.
为了提高CMA-MESO （China Meteorological Administration Mesoscale model）（原GRAPES）三维变分同化系统中2 m相对湿度资料的应用效果,改善模式中相对湿度的分析和降水预报效果,分析了2015年6—8月T639（T639L60全球中期数值预报系统,0.28125°×0.28125°）分析场低层相对湿度和2 m相对湿度之差与表征稳定度的理查森数（Ri）的关系,发现二者有很好的相关,Ri＜0时,模式低层相对湿度与2 m相对湿度的差异较小,基本在同化观测误差范围内。依据该统计结果,对CMA-MESO同化系统中2 m相对湿度同化方案进行优化,Ri＜0时,将观测站地形低于模式地形的2 m相对湿度观测由观测站高度改为模式最低层高度进行同化,形成新的2 m相对湿度同化方案,旨在解决2 m相对湿度资料同化时模式地形高度与观测站高度不同的影响。2018年7月CMA-MESO三维变分同化系统（3DVar）个例和连续试验结果显示:新的2 m相对湿度同化方案同化分析资料数量明显增加,且08时多于20时（北京时）,新增观测点新息向量（背景减观测）与周围原有观测新息向量保持基本一致,分析残差偏差和均方根误差减小,降水预报效果明显改善。新2 m相对湿度同化方案通过提高观测站低于模式地形高度的观测资料合理应用,从而改善了3 km模式系统同化分析和预报效果。 相似文献
14.
A conceptual coupled ocean-atmosphere model was used to study coupled ensemble data assimilation schemes with a focus on the role of ocean-atmosphere interaction in the assimilation. The optimal scheme was the fully coupled data assimilation scheme that employs the coupled covariance matrix and assimilates observations in both the atmosphere and ocean. The assimilation of synoptic atmospheric variability that captures the temporal fluctuation of the weather noise was found to be critical for the estimation of not only the atmospheric, but also oceanic states. The synoptic atmosphere observation was especially important in the mid-latitude system, where oceanic variability is driven by weather noise. The assimilation of synoptic atmospheric variability in the coupled model improved the atmospheric variability in the analysis and the subsequent forecasts, reducing error in the surface forcing and, in turn, in the ocean state. Atmospheric observation was able to further improve the oceanic state estimation directly through the coupled covariance between the atmosphere and ocean states. Relative to the mid-latitude system, the tropical system was influenced more by ocean-atmosphere interaction and, thus, the assimilation of oceanic observation becomes more important for the estimation of the ocean and atmosphere. 相似文献
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基于集合卡尔曼滤波的土壤水分同化试验 总被引：20，自引：2，他引：20
集合卡尔曼滤波是由大气数据同化发展的新的顺序同化算法,它利用蒙特卡罗方法计算背景场的误差协方差矩阵,克服了卡尔曼滤波需要线性化的模型算子和观测算子的难点。我们发展了一个基于集合卡尔曼滤波和简单生物圈模型(SiB2,Simple Biosphere Model)的单点陆面数据同化方案。利用1998年7月6日至8月9日青藏高原GAME-Tibet实验区MS3608站点的观测数据进行了同化试验。结果表明,利用集合卡尔曼滤波的数据同化方法可以明显地提高表层、根区、深层土壤水分的估算精度。 相似文献
16.
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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经验正交函数分解质量控制法在地面观测资料变分同化中的个例研究与应用 总被引：1，自引：1，他引：0
同化地面观测资料能够获得丰富的地面大气信息,这对于大气边界层的准确模拟尤为重要。由于地面观测资料同化一直受到地面观测资料质量较差的影响,因此,地面观测资料的质量控制是提高地面资料同化效果的重要方法之一。为了分析基于经验正交函数分解质量控制方法(Empirical Orthogonal Function quality control,EOF-QC)对地面资料同化效果的影响,并进一步检验该方法在实际同化试验中的应用效果,在WRF的三维变分同化系统中引入了经验正交函数分解质量控制法,同时通过一系列同化试验比较了经验正交函数分解质量控制法与原系统自带的基于观测与模拟偏差质量控制法(Observation Minus Background quality control,OMB-QC)的差异。2008年1和7月的多个强降水预报试验结果表明,经验正交函数分解质量控制法能够保留更多天气系统的有效观测信息,更为客观准确地反映大气真实状态;同化经过经验正交函数分解质量控制法后的观测资料,模式预报的温度降低,在北部形成一个气旋性环流,该环流底部的偏西气流带动北部冷空气东移入海,同时冷空气南下也削弱了带有丰富水汽的西南气流,从而使模式预报的降水范围和强度更加合理。降水的空间分布对比结果也表明,经验正交函数质量控制法改善了模式对降水落区和强度的预报能力,各个量级的降水评分有明显提高,模拟结果更接近于实况。各组数值模拟试验结果表明,经验正交函数分解质量控制法在WRF-3DVAR中具有较高的应用潜力。 相似文献
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TOPEX/Poseidon高度计资料在全球海洋环流模式中的同化及分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用一个新的四维变分海洋资料同化系统LICOM-3DVM对TOPEX／Poseidon高度计资料进行了同化。该同化系统是在LASG／IAP气候海洋模式LICOM1．0的基础上建立起来的,所用的同化方法为三维变分映射资料同化方法3DVM。高度计观测资料是采取间接的方式进行同化,即先建立起二维海面高度距平场与三维温度场的统计关系,并由此通过观测的海面高度距平信息反演出“观测”的三维温度场,然后利用LICOM-3DVM四维变分同化系统将此反演的温度场同化到海洋模式中。作者设计了两组试验并对结果进行了比较分析,积分时间从1993年1月至2001年12月共9年时间。结果表明,由于上混合层相关系数较小,因此同化后海温没有改进;而在温跃层以及更深层次,同化后的海温均有很大程度的改善。从对赤道太平洋地区海温的气候态、季节变化和年际变化以及Nino3区的Nino指数的模拟情况来看,由于同化时将海面高度异常和海温异常之间的相关参数取为常数,没有考虑其季节和年际变化,因此,同化后对于赤道太平洋的年际变化没有改善。对于黑潮地区,由于模式的分辨率较低,同化之前没有很好地模拟出温度锋面,温度和盐度梯度都偏小,流速也偏弱;而同化后使得温度锋面和盐度梯度与WOA01更加吻合,流速增强。 相似文献
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To investigate the impact of various types of data on medium-range forecasts, observing system experiments are performed using an assimilation algorithm based on the National Centers for Environmental Prediction (NCEP)/Department of Energy (DOE) reanalysis system. Data-denial experiments for radiosonde, satellite, aircraft, and sea surface observations, and selected data experiments for radiosonde and surface data, are conducted for the boreal summer of 1997 and the boreal winter of 1997/1998. The data assimilation system used in this study is remarkably dependent on radiosonde data, which provides information about the three-dimensional structure of the atmosphere. As expected, the impact of radiosonde observations on medium-range forecasts is strongly positive over the Northern Hemisphere and tropics, whereas the satellite system is most beneficial over the Southern Hemisphere. These results are also found in experiments simulating historical changes in observation systems. Over the tropics, assimilation without radiosonde observations generates unbalanced analyses resulting in unrealistic forecasts that must be corrected by the forecast model. Forecasts based on analysis from the observation data before the era of radiosonde observation are found to be less meaningful. In addition, the impacts on forecasts are closely related to the geographical distribution of observation data. The memory of observation data embedded in the analysis tends to persist throughout forecasts. However, cases exist where the effect of forecast error growth is more dominant than that of analysis error, e.g., over East Asia in summer, and where the deficiency in observations is supplemented or the imbalance in analysis is adjusted by the forecast model during the period of forecasts. Forecast error growth may be related to the synoptic correction performed by the data assimilation system. Over data-rich areas, analysis fields are corrected to a greater extent by the data assimilation system than are those over data-poor areas, which can cause the forecast model to produce more forecast errors in medium-range forecasts. It is found that even one month per season is sufficient for forecast skill verification in data impact experiments. Additionally, the use of upper-air observations is found to benefit areas that are downstream of observation data-rich areas. 相似文献
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A New Global Four-Dimensional Variational Ocean Data
Assimilation System and Its Application 总被引：1，自引：0，他引：1
A four-dimensional variational data assimilation （4DVar） system of the LASG/IAP Climate Ocean Model, version 1.0 （LICOM1.0）, named LICOM-3DVM, has been developed using the three-dimensional variational data assimilation of mapped observation （3DVM）, a 4DVar method newly proposed in the past two years. Two experiments with 12-year model integrations were designed to validate it. One is the assimilation run, called ASSM, which incorporated the analyzed weekly sea surface temperature （SST） fields from Reynolds and Smith （OISST） between 1990 and 2001 once a week by the LICOM-3DVM. The other is the control run without any assimilation, named CTL. ASSM shows that the simulated temperatures of the upper ocean （above 50 meters）, especially the SST of equatorial Pacific, coincide with the Tropic Atmosphere Ocean （TAO） mooring data, the World Ocean Atlas 2001 （WOA01） data and the Met Office Hadley Centre＇s sea ice and sea surface temperature （HadISST） data. It decreased the cold bias existing in CTL in the eastern Pacific and produced a Nifio index that agrees with observation well. The validation results suggest that the LICOM-3DVM is able to effectively adjust the model results of the ocean temperature, although it＇s hard to correct the subsurface results and it even makes them worse in some areas due to the incorporation of only surface data. Future development of the LICOM-3DVM is to include subsurface in situ observations and satellite observations to further improve model simulations. 相似文献