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111.
集合卡尔曼滤波同化多普勒雷达资料的数值试验   总被引:35,自引:10,他引:25  
利用集合卡尔曼滤波(EnKF)在云数值模式中同化模拟多普勒雷达资料,并考察了不同条件下EnKF同化方法的性能.结果显示,经过几个同化周期后,EnKF分析结果非常接近真值.单多普勒雷达资料EnKF同化对雷达位置不太敏感,双雷达资料同化结果在同化的初期阶段比单雷达资料同化结果准确.同化由反射率导出的雨水比直接同化反射率资料更有效,联合同化径向速度和雨水有利于提高同化分析效果.协方差对EnKF同化效果起着非常重要的作用,考虑模式全部预报变量与径向速度协方差的同化效果比仅考虑速度场与径向速度协方差的同化效果好.雷达资料缺值降低了同化效果,此时增加地面常规观测资料的同化可以明显提高同化分析效果.EnKF同化技术对雷达观测资料误差不太敏感.初始集合对同化分析有较大影响.EnKF同化受集合大小和观测资料影响半径.同化对模式误差较敏感.利用EnKF同化双多普勒雷达资料,分析了一次梅雨锋暴雨过程的中尺度结构.结果表明,EnKF同化技术能够从双多普勒雷达资料反演暴雨中尺度系统的动力场、热力场和微物理场,反演的风场是较准确的,反演的热力场和微物理场分布也是基本合理的.中低层切变线是此次暴雨的主要动力特征,对流云表现为低层辐合、高层辐散并有垂直上升运动伴随,其热力特征表现为低层是低压区,高层为高压区,中部为暖区而上、下部为冷区,水汽、云水和雨水分别集中在对流云体内、上升气流区和强回波区.  相似文献   
112.
杨绚  李栋梁  汤绪 《中国沙漠》2014,34(3):795-804
选用国际耦合模式比较计划第五阶段(CMIP5)提供的30个全球大气-海洋耦合模式(AOGCMs)在典型浓度路径(RCPs)情景下气温和降水量的预估结果,采用扰动法,用站点观测资料作为气候背景场替代AOGCM模拟的气候平均,尝试校正气候预估结果的系统性偏差。通过集合方法,用概率的形式给出中国平均气温升高1 ℃,2 ℃和3 ℃以及降水量增加10%,20%和30%概率的空间分布,讨论了中国未来平均气温和降水量可能的变化。结果表明:经过扰动法处理后的气温和降水量预估集合保留了当前气候的局地信息。预估平均气温在中国均有上升,北方地区尤其是青藏高原地区变暖的程度大于南方地区,北方大部分地区平均气温升高的趋势为0.28 ℃/10a。在21世纪初,中国北方地区年平均气温升高1 ℃的可能性超过50%。到了21世纪末期,中国大部分地区平均气温升高2 ℃的可能性超过60%,新疆北部以及青藏高原南部地区气温升高3 ℃的可能性超过50%。预估中国降水量普遍增多,中国北方地区降水量增多的程度要明显大于江淮流域及其以南地区,尤其是西北地区降水量增多非常显著,降水量增多30%的可能性超过70%以上。  相似文献   
113.
从初值扰动的生成方法、数值预报模式的建立、输出产品的提炼应用等方面简要概括了集合预报的最新进展。指出,运用BGM法生成初值扰动效果较好,多模式集合预报正成为天气预报的发展趋势;集合概率预报是集合预报的最佳结果,但发布还需要做大量的普及推广和培训工作;集合预报正在被越来越多的国家投入准业务运行和业务运行.有可能成为新的主流预报方式。  相似文献   
114.
加强目标观测,服务防灾减灾   总被引:3,自引:0,他引:3  
以深入浅出的方式介绍了目标观测的定义、历史、确定目标观测敏感区的方法,以及实施目标观测与防灾减灾的关系;并以欧洲中期天气预报中心目标观测业务化为例,简明地概括了目标观测的实施过程;结合国内目标观测研究现状,对中国目标观测的未来提出了看法。  相似文献   
115.
西北太平洋(含南海)热带气旋路径集成预报分析   总被引:2,自引:1,他引:1  
基于2004—2009 年中国中央气象台、日本气象厅、美国联合台风警报中心、欧洲中心对西北太平洋和南海编号热带气旋主客观预报资料,利用算术平均、多元回归以及历史平均误差等三种集成方法,建立了热带气旋路径集成预报业务化系统。通过2007—2009 年的业务运行结果分析发现,欧洲中心客观预报参与的24、48 和72 h 集成比主观预报三个成员集成预报水平分别提高约2%、3%~5%和3%~5%,减小误差2.5 km左右、6~9 km 和10~12 km。技巧分析发现,24~72 h 集成预报有正技巧,多元回归集成技巧相对稍低,而算术平均和以各成员平均误差的平方倒数为权重系数的集成技巧对于各集成成员来说技巧差异不大。96 h 集成预报对欧洲中心的客观预报没有正技巧。   相似文献   
116.
117.
ABSTRACT

There is great potential in Data Assimilation (DA) for the purposes of uncertainty identification, reduction and real-time correction of hydrological models. This paper reviews the latest developments in Kalman filters (KFs), particularly the Extended KF (EKF) and the Ensemble KF (EnKF) in hydrological DA. The hydrological DA targets, methodologies and their applicability are examined. The recent applications of the EKF and EnKF in hydrological DA are summarized and assessed critically. Furthermore, this review highlights the existing challenges in the implementation of the EKF and EnKF, especially error determination and joint parameter estimation. A detailed review of these issues would benefit not only the Kalman-type DA but also provide an important reference to other hydrological DA types.
Editor D. Koutsoyiannis; Associate editor F. Pappenberger  相似文献   
118.
An unprecedented heavy rainfall event occurred in Henan Province, China, during the period of 1200 UTC 19 -1200 UTC 20 July 2021 with a record of 522 mm accumulated rainfall. Zhengzhou, the capital city of Henan, received 201.9 mm of rainfall in just one hour on the day. In the present study, the sensitivity of this event to atmospheric variables is investigated using the ECMWF ensemble forecasts. The sensitivity analysis first indicates that a local YellowHuai River low vortex (YHV) in the southern part of Henan played a crucial role in this extreme event. Meanwhile, the western Pacific subtropical high (WPSH) was stronger than the long-term average and to the west of its climatological position. Moreover, the existence of a tropical cyclone (TC) In-Fa pushed into the peripheral of the WPSH and brought an enhanced easterly flow between the TC and WPSH channeling abundant moisture to inland China and feeding into the YHV. Members of the ECMWF ensemble are selected and grouped into the GOOD and the POOR groups based on their predicted maximum rainfall accumulations during the event. Some good members of ECMWF ensemble Prediction System (ECMWF-EPS) are able to capture good spatial distribution of the heavy rainfall, but still underpredict its extremity. The better prediction ability of these members comes from the better prediction of the evolution characteristics (i.e., intensity and location) of the YHV and TC In-Fa. When the YHV was moving westward to the south of Henan, a relatively strong southerly wind in the southwestern part of Henan converged with the easterly flow from the channel wind between In-Fa and WPSH. The convergence and accompanying ascending motion induced heavy precipitation.  相似文献   
119.
以贵州六枝特区兴旺煤矿地表塌陷为例,采用概率积分法作为地表移动及变形预测的模式,选取下沉系数、主要影响角、主要影响半径和水平移动系数为地表移动参数,计算得出井田开采后地表最大下沉值为1425.3mm,影响面积约1.85km^2。并比较说明除移动参数外各类煤柱的留设也是其中需要考虑的因素。  相似文献   
120.
Satellite data obtained over synoptic data-sparse regions such as an ocean contribute toward improving the quality of the initial state of limited-area models. Background error covariances are crucial to the proper distribution of satellite-observed information in variational data assimilation. In the NMC (National Meteorological Center) method, background error covariances are underestimated over data-sparse regions such as an ocean because of small differences between different forecast times. Thus, it is necessary to reconstruct and tune the background error covariances so as to maximize the usefulness of the satellite data for the initial state of limited-area models, especially over an ocean where there is a lack of conventional data. In this study, we attempted to estimate background error covariances so as to provide adequate error statistics for data-sparse regions by using ensemble forecasts of optimal perturbations using bred vectors. The background error covariances estimated by the ensemble method reduced the overestimation of error amplitude obtained by the NMC method. By employing an appropriate horizontal length scale to exclude spurious correlations, the ensemble method produced better results than the NMC method in the assimilation of retrieved satellite data. Because the ensemble method distributes observed information over a limited local area, it would be more useful in the analysis of high-resolution satellite data. Accordingly, the performance of forecast models can be improved over the area where the satellite data are assimilated.  相似文献   
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