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81.
集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter,EnKF)方法已广泛应用于地下水水流和污染物运移模拟相关问题的求解。但前人研究多建立在同化系统预报模型是准确的基础上,忽视了模型概化的不确定性。当模型概化不准确时,将导致预报偏差,可能带来错误的系统估计。因此,文章提出考虑模型预报偏差的迭代式集合卡尔曼滤波(Bias aware Ensemble Kalman Filter with Confirming Option,Bias-CEnKF)方法。以地下水水流数据同化为例,研究模型概化存在不确定条件下,边界条件、初始条件、源汇项概化不准确时新方法的有效性。结果表明,当预报模型概化不准确时,使用标准EnKF方法进行数据同化,可能会导致滤波发散,造成同化失败。Bias-CEnKF方法不仅保留了较好的同化性能,同时减小了参数、变量、偏差项非线性关系带来的不一致性。针对文章中4种情景,Bias-CEnKF同化获得的含水层渗透系数场以及水头场均接近真实场,且预报结果可靠。本研究进一步提升了模型概化不确定时EnKF方法的适用性,为实际野外复杂条件下地下水水流数据同化问题提供了可靠的方法。 相似文献
82.
利用第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)提供的5个气候模式,并结合基于地面气象站的CN05.1气象资料,评估了CMIP6模式对黄河上游地区1961—2014年气温变化的模拟能力。基于7个共享社会经济路径及代表性浓度路径(SSP-RCP)组合情景,结合多模式集合平均预估了2015—2100年黄河上游地区年均气温和季平均气温的时空变化规律。结果表明:多模式集合平均能较好地模拟黄河上游地区历史平均气温的空间分布格局与年变化。7个未来情景一致表明,2015—2100年黄河上游地区年平均气温呈现波动上升趋势[0.03~0.82 ℃?(10a)-1]。其中,低辐射强迫情景下(SSP1-1.9、SSP1-2.6及SSP4-3.4)气温先呈现增加趋势,21世纪中期到达增幅峰值,之后增温呈现放缓趋势;而中、高辐射强迫情景下(SSP2-4.5、SSP3-7.0、SSP4-6.0及SSP5-8.5)气温表现为持续上升态势。空间上,未来气温增幅显著的区域位于黄河上游西部地区;时间上,呈现夏季增温快,春季增温慢。四季增温的空间分布呈现出一致特征,表现为西部增温强于东部,北部增温强于南部。研究结果可为黄河流域水资源管理及气候变化的适应性研究提供科学依据。 相似文献
83.
2015年8月23—24日期间台风天鹅引发华东中部沿海地区出现暴雨或大暴雨天气。基于欧洲中期天气预报中心的集合预报分析导致此次远距离暴雨预报不确定的关键原因,并利用集合敏感性分析方法研究影响此次暴雨过程的主要天气系统的敏感区域,此外对暴雨发生发展的热动力机制展开探讨,主要结论包括:集合预报对此次台风天鹅引起的远距离暴雨的可预报性明显偏低,仅在暴雨发生前24 h才做出较大调整。在不同起报时次下,当台风路径的系统性偏差最小时,台风降水集合预报也最接近实况,但是进一步的分析表明,台风路径误差与降水量级之间的对应关系并不确定。不同雨量成员组间中低层环流场的对比分析表明:高空槽的预报差异是集合预报不确定的主要原因,高空槽东移加深有利于增加暴雨区的斜压不稳定,也有利于增强对流层低层的水汽输送急流带。500 hPa高度场的敏感性分析表明无论是初始场还是预报场,暴雨区平均降雨量均与高空槽的东移和加深显著相关,且随着预报时次的临近,显著相关区域向低槽下游明显扩大。此外还发现高空槽的东移有利于增强(减弱)暴雨区左(右)侧低层冷空气的强度,使得台风右侧更多暖湿气流向暴雨区输送。 相似文献
84.
数值模式直接输出和经模式后处理得到的预报误差比较,是延伸期逐日要素预报应用基础。针对中国2 583个站点在2020年春季11~30天的日最高温度预报,根据欧洲数值中心的集合预报输出,首先,使用BP-SM(Back-Propagation - Self memory)法和回归法,进行确定性预报订正效果比较;结果表明BP-SM法和回归法都明显降低了预报绝对误差;在11~14天预报中,BP-SM法得到的平均绝对误差为3.3~3.6 ℃,预报准确率超过35%,订正效果更优。其次,基于模式直接输出和BP-SM法获得的概率预报,使用CRPSS (continuous ranked probability skill score)进行了可预报性分析。结果表明,在地形复杂地区,经过订正,预报准确率明显改善。对于延伸期逐日要素预报,合理的模式后处理方法是降低预报误差和提高预报能力的重要环节。 相似文献
85.
利用江西省93个国家气象观测站降水量资料,对2014年ECMWF集合预报降水统计量进行逐6 h和24 h晴雨检验、降水分级检验及区域性暴雨检验。结果表明:1)10%、25%、Mode、融合、最小值在晴雨预报准确率方面较控制预报更有参考价值。2)对于全年降水分级检验,10%、25%、Mode、融合、最小值这5个统计量在小雨的预报方面较控制预报更有参考价值;中位数、概率对中雨的ETS评分要略高于控制预报;90%、75%、概率对大雨预报比控制预报好。对于暴雨预报,最大值、90%、融合比控制预报好;融合、最大值对大暴雨落区的指示意义不大,但对大暴雨量级降水的可能性可以供预报员参考。3)对于区域性暴雨预报,90%、融合、最大值的预报技巧比控制预报高,最大值虽然空报较严重,但对降水量级有一定的指示意义。集合预报各统计量对于强降水过程爆发或发展阶段的预报效果不如降水过程成熟期或末期好。 相似文献
86.
降水数值预报有很大的不确定性,与降水预报密切相关的物理过程参数化方案中关键参数的不确定性是降水数值预报误差来源之一,对这些参数引入随机扰动的随机参数扰动方法(Stochastically Perturbed Parameterization,简称SPP方法)可以代表模式降水预报的不确定性,是国际集合预报前沿研究领域。为了认识该方法能否代表中国冬季降水数值预报的不确定性,为业务应用提供科学依据,基于中国气象局中尺度区域集合预报模式(Global/Regional Assimilation and Prediction System-Regional Ensemble Prediciton System,简称GRAPES-REPS),从对模式降水预报不确定性有较大影响的积云对流、云微物理、边界层及近地面层等四个参数化方案中选取了16个与降水密切相关的关键参数,引入了随机参数扰动方法,并通过2018年12月12日至2019年1月12日总计31天的冬季集合预报试验,对比分析了SPP方法对等压面要素及降水的集合预报效果。结果显示:在冬季应用SPP方法时,等压面要素的概率预报技巧总体来说优于无SPP方法扰动的对比试验,且对于低层、近地面要素的改进效果优于对中高层等压面要素的改进;但对降水概率预报而言,尽管检验评分数值略优于对比预报试验,但并未通过显著性检验,这表明,在东亚冬季风影响下,随机参数扰动方法对中国冬季降水概率预报技巧没有明显的改进。究其原因,可能是由于SPP方法主要代表对流性降水预报的不确定性,而中国冬季降水过程主要与斜压不稳定发生发展有关,模式降水以大尺度格点降水为主,对流性降水较少,故对冬季降水预报改进不明显,这为业务集合预报模式中应用随机参数扰动方法提供了科学依据。 相似文献
87.
基于黄河源区8个站点的年平均气温序列,利用集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)方法,揭示了以玛多站为代表的黄河源区1953~2017年气温演变的多时间尺度特征,探讨不同时间尺度上的周期振荡对气温变化总体特征的影响程度,分析了黄河源区不同时间尺度的气温变化与海温指数,尤其是与北大西洋多年代际振荡(Atlantic Multidecadal Oscillation,AMO)间的关系。结果表明:(1)1953年以来黄河源区玛多站年平均气温以0.31 ℃/10 a的变化率表现为明显的增暖趋势,20世纪80年代后期开始转暖,尤其是进入20世纪90年代后期变暖更加明显。(2)1953~2017年,黄河源区年平均气温呈现3 a、6 a、11 a、25 a、64 a及65 a以上时间尺度的准周期变化,其中以准3 a和65 a以上时间尺度的振荡最显著,准3 a的年际振荡在21世纪以前振幅较大,而进入21世纪后年际振荡振幅减弱,65 a以上时间尺度的年代际振荡振幅明显加大。(3)1998年气候显著变暖以前,以准3 a周期为代表的年际振荡在气温演变过程中占据主导地位,1998年气候显著变暖以后,65 a以上时间尺度周期振荡的贡献率增加近5倍,与准3 a周期振荡的贡献相当。(4)气温与Nino3.4指数和PDO(Pacific Decadal Oscillation)指数的同期相关均不显著,但当气温领先PDO指数22 a时正相关最大且显著,不同于PDO指数,气温原始序列及其3个年代际尺度分量滞后AMO指数3~7 a或二者同期时相关性最高,这就意味着AMO对黄河源区气温具有显著影响。(5)AMO的正暖位相对应着包括中国的整个东亚地区偏暖,黄河源区只是受影响区域的一部分,20世纪60年代至90年代初期AMO的负冷位相期、20世纪90年代中后期至今AMO的正暖位相与黄河源区气温距平序列的负距平、正距平相对应,气温在65 a以上时间尺度的变化与AMO指数相关性更高,可见,AMO是影响黄河源区气温变化的一个重要的气候振荡,这种影响主要表现在年代际时间尺度上。 相似文献
88.
利用全球气候模式、多模式集合和辽宁省气象观测数据,评估了不同典型浓度路径下19个全球气候模式和多模式集合对辽宁省气温变化模拟能力和可信度。结果表明:最优模式模拟结果优于多模式集合,具有较高的可信度。随着全球二氧化碳排放浓度增加,气温变化率和可信度呈增加趋势,首次达到2℃年份呈提前趋势,大部分站点出现在2011年之前,且出现年份越晚,升幅往往越高,反之亦然。大部分站点首次稳定到达2℃阈值开始年份在2022年之前,结束年份出现在2019—2026年,持续时间在13 a以下,开始年份均呈西早—东晚分布形势,结束时间和持续时间分布较均匀,且随着全球二氧化碳排放浓度增加,升温幅度呈上升趋势。不同典型浓度路径下各区域最高温、最低温和平均气温出现年份和变化特征均比较一致。 相似文献
89.
由陆面信息系统 (Land Information System, 简称LIS) 通过NOAH陆面过程模型使用集合卡尔曼滤波开展AMSR-E (Advanced Microwave Scanning Radiometer-Earth Observing System) 土壤湿度同化试验,得到2003年中国区域垂直深度为4层、水平空间分辨率为0.25°×0.25°的土壤湿度试验数据。使用农业气象观测站土壤相对湿度和国家生态系统野外科学观测研究站土壤体积含水量对试验结果进行检验,结果表明:同化过程整体上提高了陆面模型的模拟精度,草地生态系统模拟精度高于作物和森林生态系统;有效的同化过程依赖于AMSR-E土壤湿度的准确性;模拟出的土壤湿度空间分布特征与实际相符。同化试验得到的时空相对连续且精度相对准确的土壤湿度数据是气候变化和干旱监测的重要数据基础。 相似文献
90.
基于TIGGE多模式集合的24小时气温BMA
概率预报 总被引:7,自引:1,他引:6
利用TIGGE(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble)单中心集合预报系统(ECMWF、United Kingdom Meteorological Office、China Meteorological Administration和NCEP)以及由此所构成的多中心模式超级集合预报系统24小时地面日均气温预报,结合淮河流域地面观测率定贝叶斯模型平均(Bayesian model averaging,BMA)参数,从而建立地面日均气温BMA概率预报模型.由此针对淮河流域进行地面日均气温BMA概率预报及其检验与评估,结果表明BMA模型比原始集合预报效果好;单中心的BMA概率预报都有较好的预报效果,其中ECMWF最好.多中心模式超级集合比单中心BMA概率预报效果更好,采用可替换原则比普通的多中心模式超级集合BMA模型计算量小,且在上述BMA集合预报系统中效果最好.它与原始集合预报相比其平均绝对误差减少近7%,其连续等级概率评分提高近10%.基于采用可替换原则的多中心模式超级集合BMA概率预报,针对研究区域提出了极端高温预警方案,这对防范高温天气有着重要意义. 相似文献