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目前多数快速更新循环同化系统在各分析时刻常使用固定的背景场误差协方差。为在快速更新循环同化系统中采用日变化的背景场误差协方差,基于RMAPS-ST系统分析了其夏季和冬季日变化背景场误差协方差特征,并进行了同化及预报对比试验。结果表明,该系统夏、冬两季的背景场误差协方差均呈现出明显的日变化特征,且夜间各变量(U、V、T、RH)的误差标准差与特征值均大于日间,反映模式系统夜间的预报误差大于日间;而夏季各变量误差标准差和特征值大于冬季,也说明系统在夏季的模式预报误差比冬季大;连续3 d的循环同化试验初步表明,采用日变化背景场误差协方差可以提高同化及预报效果。 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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构造合理的背景场误差协方差是做好资料同化的关键。分析了背景误差协方差中变量相关关系在台风季节和非台风季节隐含的不同动力平衡特征,并讨论其对台风同化和预报的影响。分析发现,与非台风季节相比,在台风季节温度与非平衡速度势具有更强的动力相关性,拟相对湿度与其他控制变量的相关性也更显著。这些动力相关性在背景场误差中协方差的引入,将在同化分析过程中使得观测信息可以合理地对同化分析场产生影响。台风循环同化和预报的结果验证了对变量平衡特征的分析:背景误差协方差中新平衡关系的建立,对同化和预报有较大的正面影响,尤其是相对湿度和其他控制变量相关的建立,明显改善了台风路径、强度和降水的预报效果。 相似文献
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基于资料同化集合设计了流依赖球面小波背景场误差协方差模型中背景误差方差和局地垂直相关协方差的统计计算方法。为了提高背景误差方差的估计精度,采用客观滤波技术来减少因集合样本个数不足而引入的随机取样噪声。最后在银河四维变分同化业务系统(YH4DVar)上设计了集合资料同化的试验系统,以流依赖背景误差方差为重点验证了模型的有效性。结果表明:基于流依赖球面小波背景误差协方差模型能够有效估计出随天气状态变化的背景场误差方差,对台风等剧烈变化的天气过程的同化分析和预报都具有一定的正效果。 相似文献
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集合最优插值中的样本选取 总被引：1，自引：0，他引：1
背景误差协方差控制了分析向观测调整的幅度以及调整的结构,所以其对同化分析的质量起着至关重要的作用。对于集合同化方法而言,样本决定了背景误差协方差的分布。基于HYCOM海洋数值模式结果,针对集合最优插值方法,探讨了静态样本的选取和更新对背景误差协方差结构分布的影响,研究结果表明：由变量的原始状态数据估计的静态样本会夸大样本相关性,由扣除季节变化得到的距平数据统计出的静态样本能比较合理地反映背景误差协方差的结构;在季风控制区,具有季节变化的样本比静态样本更能适应背景误差协方差随流形分布的特征。同时一系列的同化试验也被实施来进一步调查不同样本对同化分析的影响。 相似文献
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集合变分混合同化背景误差协方差流依赖性分析 总被引：4，自引：2，他引：2
通过单点观测试验的方法,对集合变分混合同化背景误差协方差的流依赖特征、流依赖性影响因子、产生原因,以及集合预报方法对流依赖性的影响进行了研究。结果表明:由于引入了集合信息,集合变分混合同化的分析增量与天气系统的分布有关,具有非均匀、各向异性的特征;这种流依赖特征对混合系数敏感,当集合协方差所占权重很小时,分析增量仍呈现出均匀、各向同性特征;混合同化背景误差协方差的流依赖特征不仅与集合样本有关,还与构造集合协方差的ETKF方法有关,只引入与环流形势密切相关的集合样本并不能使分析增量表现出显著的流依赖性,集合样本和ETKF方法共同作用才能将流依赖信息引入到混合协方差中,使分析增量出现流依赖特征;不同集合预报方法对混合协方差的流依赖特征有显著影响,考虑初值和物理过程的超级集合,以及在超级集合样本上再进行ETKF更新扰动后样本构造的混合协方差流依赖特征更加显著。 相似文献
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基于背景误差的特征长度理论,研究调整背景误差水平分辨率对多普勒雷达资料三维变分同化的影响。首先利用NMC方法针对暴雨落区统计不同水平分辨率的背景误差协方差,分析两种不同分辨率的背景误差的结构特征,研究水平分辨率对背景误差特征长度的影响。将其应用于雷达资料同化中,研究背景误差水平分辨率变化对雷达资料同化的影响。结果表明:背景误差水平分辨率由27 km提高到3 km时,在大气低层体现出更细致的动力场信息,其动力场水平特征长度按水平分辨率的二次根递减,而温度场与水汽场水平特征长度变化不明显。在将不同分辨率的背景误差用于三维变分同化时,更高分辨率的背景误差可以在分析场增量中体现更细致的中小尺度信息,能够明显改善雷达径向速度资料同化效果,并在随后的暴雨数值模拟中雨量及其分布形态更接近实况。 相似文献
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对于中尺度数值天气预报来说,初始条件的准确与否已成为影响预报技巧的主要因素之一。现有的大气观测资料在时空分布上的不均匀,以及存在的观测误差,使得我们必须引进资料同化方法,为中尺度数值模式提供最优的初始场。由于传统的三维变分同化(3DVar)方法缺乏模式约束以及背景误差协方差矩阵(B矩阵)不具有流依赖性,因此本文提出一种基于历史样本投影的3DVar(HSP-3DVar)方法,它不仅具有流依赖的B矩阵,而且比传统的3DVar简单易行。为了评价HSP-3DVar的同化性能,我们基于区域暴雨预报模式AREM(Advanced Regional Eta Model)对其进行了观测系统模拟试验(OSSE),结果表明:HSP-3DVar能够有效融合观测信息,模式初值在各层的均方根误差都显著地降低。 相似文献
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Using analysis state to construct a forecast error covariance matrix in ensemble Kalman filter assimilation 总被引：1，自引：0，他引：1
Correctly estimating the forecast error covariance matrix is a key step in any data assimilation scheme. If it is not correctly estimated, the assimilated states could be far from the true states. A popular method to address this problem is error covariance matrix inflation. That is, to multiply the forecast error covariance matrix by an appropriate factor. In this paper, analysis states are used to construct the forecast error covariance matrix and an adaptive estimation procedure associated with the error covariance matrix inflation technique is developed. The proposed assimilation scheme was tested on the Lorenz-96 model and 2D Shallow Water Equation model, both of which are associated with spatially correlated observational systems. The experiments showed that by introducing the proposed structure of the forecast error covariance matrix and applying its adaptive estimation procedure, the assimilation results were further improved. 相似文献
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在集合卡尔曼滤波方法中, 根据预报集合统计提供的依流型而变的预报误差协方差对同化起到决定性的作用。但在集合样本容量不足及模式存在系统误差时, 由预报集合估计的预报误差协方差会出现明显偏差。既要减小这种估计偏差对同化产生的影响而又不增加计算量, 一种可供选择的方法是将定常或准定常的高斯型预报误差协方差和由预报集合估计的预报误差协方差加权平均用于集合卡尔曼滤波同化。利用浅水方程模式, 通过观测系统模拟试验检验在不同的模式误差、 集合成员数以及观测密度条件下, 将这种混合预报误差协方差矩阵用于在集合平方根滤波的效果。试验结果表明, 当预报集合成员数较多而模式又无误差时, 不必采用混合的预报误差协方差矩阵, 否则, 采用混合的预报误差协方差矩阵都有可能改进分析和预报。混合预报误差协方差的最优的权重系数与模式误差关系密切, 模式误差越大, 定常预报误差协方差的权重越大。最优的权重系数与集合成员数及观测密度也有一定关系。 相似文献
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利用中尺度WRF数值模式及WRF三维变分同化系统,在对比试验的基础上,选取了适合本地的积云过程、微物理过程和辐射过程的方案组合;选择了NCEP/GFS作为模式的背景场;统计计算了以云南为中心的区域背景误差协方差并替换了三维变分同化系统中原有的背景误差协方差;同时,考虑模式底层高度与地面观测站高度的差异,进行了地面资料地形订正.通过上述试验研究,建立了本地化的中尺度WRF数值预报业务系统,该系统能较好地刻画本地下垫面的动力和热力状况,预报能力有明显改善. 相似文献
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Representations of inverse covariances by differential operators 总被引：2，自引：1，他引：1
In the cost function of three- or four-dimensional variational data assimilation, each term is weighted by the inverse of its associated error covariance matrix and the background error covariance matrix is usually much larger than the other covariance matrices. Although the background error covariances are traditionally normalized and parameterized by simple smooth homogeneous correlation functions, the covariance matrices constructed from these correlation functions are often too large to be inverted or even manipulated. It is thus desirable to find direct representations of the inverses of background error correlations. This problem is studied in this paper. In particular, it is shown that the background term can be written into f dx|Dv(x)|^2, that is, a squared L2 norm of a vector differential operator D, called the D-operator, applied to the field of analysis increment v(x). For autoregressive correlation functions, the D-operators are of finite orders. For Gaussian correlation functions, the D-operators are of infinite order. For practical applications, the Gaussian D-operators must be truncated to finite orders. The truncation errors are found to be small even when the Gaussian D-operators are truncated to low orders. With a truncated D-operator, the background term can be easily constructed with neither inversion nor direct calculation of the covariance matrix. D-operators are also derived for non-Gaussian correlations and transformed into non-isotropic forms. 相似文献
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VARIATIONAL DATA ASSIMILATION USING WAVELET BACKGROUND ERROR COVARIANCE: INITIALIZATION OF TYPHOON KAEMI (2006) 总被引：4，自引：1，他引：3
Background error covariance plays an important role in any variational data assimilation system, because it determines how information from observations is spread in model space and between different model variables. In this paper, the use of orthogonal wavelets in representation of background error covariance over a limited area is studied. Based on the WRF model and its 3D-VAR system, an algorithm using orthogonal wavelets to model background error covariance is developed. Because each wavelet function contains information on both position and scale, using a diagonal correlation matrix in wavelet space gives the possibility to represent some anisotropic and inhomogeneous characteristics of background error covariance. The experiments show that local correlation functions are better modeled than spectral methods. The formulation of wavelet background error covariance is tested with the typhoon Kaemi (2006). The results of experiments indicate that the subsequent forecasts of typhoon Kaemi’s track and intensity are significantly improved by the new method. 相似文献
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通道选择是红外高光谱探测资料同化的关键技术。为了最大限度提取红外高光谱探测资料观测信息,减少模式在青藏高原等常规观测稀少地区的初始场的误差,不同区域需要选取不同通道进行同化。基于信号自由度的通道选择方法提出一种面向资料同化的红外高光谱资料的局地综合通道选择方案,该方案综合考虑了局地的大气温度垂直分布特征、背景误差协方差、仪器通道的雅克比函数、权重函数和其他影响红外高光谱模拟和同化的因素。针对CMA_GFS（原GRAPES_GFS）全球背景误差协方差,在高原和海洋两个典型区域对FY-3D/HIRAS红外高光谱资料的温度通道进行局地综合通道选择,并通过一维变分同化评估了局地综合通道选择方案对分析场的影响。结果表明,高原和海洋两个典型区域的大气温度垂直分布特征、背景误差协方差、模式垂直分层以及各通道的雅克比函数和权重函数均有明显的差异,选出的敏感通道也明显不同,相比较在其他区域选择出的通道,在对应地区选择的通道能够显著提高红外高光谱资料的同化效果。 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Ⅱ:背景误差协方差调整与数值试验分析 总被引：6，自引：1，他引：6
利用NMC方法针对背景误差协方差的方差、三维相关与特征长度来揭示T213L31模式的误差主要特点,并与传统更新矢量方法的计算结果进行了对比与调整。结果表明NMC方法结果与更新矢量方法结果在大体特征上基本吻合,但细节上的差异不可忽视,特别是对背景误差方差与特征长度的估计存在显著的差异,其主要原因是NMC方法倾向于高估天气尺度波的背景误差,而低估次天气尺度到中尺度波的背景误差。通过对背景误差方差、特征长度的调整,显著改善了背景误差功率谱的分布特点,使得NMC方法结果与更新矢量方法结果更为吻合。通过三维变分同化与最优插值中观测与背景误差相对重要性的比较,发现两者结果基本一致,但三维变分同化在850 hPa以下的温度场和300 hPa以上的风场统计结果都表现出背景误差相对于观测误差偏小的特点。背景误差相对于观测误差偏小有助于保证分析场中质量场与风场平衡,消除了大气底层和高层质量场与风场不匹配现象。在数值试验中,针对不同的背景误差均方差与特征长度的特点,分析了分析增量和预报效果的差异,结果表明,准确的背景误差估计与优化工作改善了预报效果,使得北半球三维变分同化的120 h预报效果整体好于现有最优插值。 相似文献
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WRF-Hybrid背景误差协方差调整在台风同化及预报中的应用研究 总被引：3，自引：1，他引：2
利用雷达径向风单点试验和2006年8月超强台风"桑美"个例,首先研究了静态背景误差协方差的尺度化因子和方差在台风系统雷达资料同化中对台风路径和强度预报的影响。结果表明:在高时空分辨率的雷达资料同化中,较小的尺度化因子能显著改进对台风路径的预报;尺度化因子的影响比方差的影响更为显著。基于上述实验结果,进一步研究了WRFDA-Hybrid系统中"流依赖"控制变量的水平局地化和垂直局地化对台风预报的影响。试验结果表明:当"流依赖"的水平局地化距离与静态背景误差协方差的尺度化因子具有等效影响范围的时候,WRFDA-Hybrid能够得到比较合理的分析结果。同时针对雷达观测资料的空间分布特征,本文提出了一种新的基于雷达探测高度的垂直局地化方案,对台风的强度和路径预报均有显著的改进。 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
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GPS/PWV资料在梅雨锋暴雨个例中的同化试验 总被引：1，自引：0，他引：1
基于WRF(Weather Research and Forecasting Model,天气预报模式)及其三维变分同化系统3DVAR,利用江苏省GPS/PWV(PWV:Precipitable Water Vapor,GPS反演得到可降水量)资料,并将其与探空资料比对订正,针对2011年6月18日梅雨锋暴雨进行3 h循环同化模拟。在降水参数化方案敏感性试验与单点同化试验基础上,设计多组试验对6 h降水量进行TS(Threat Score)评估。结果表明:(1)同化订正GPS/PWV资料对降水预报能力显著提高,特别是大雨、暴雨量级以上的预报能力;(2)降水量的RMSE(Root Mean Squared Error,均方根误差)相比控制试验均减小,CC(Correlation Coefficient,相关系数)均增大,最显著试验RMSE从19.1 mm下降到12.6 mm,CC从0.45上升到0.74;(3)NMC方法统计的背景误差协方差条件下中雨至暴雨量级TS评分均有一定程度提高,默认的背景误差协方差在大雨以上量级TS评分大幅提高。 相似文献