IAU-Replay初始化方法在华南暖区暴雨模拟中的应用研究     

陈浩伟  徐道生  高翠翠  乐迁  刘涛  张邦林 《气象科学》2023,43(5):600-611

基于TRAMS (Tropical Regional Atmospheric Model System)区域模式和ECMWF (European Centre for Medium-range Weather Forecasting)全球分析场资料,对一次华南暖区暴雨过程进行IAU-Replay模拟试验。由于本次个例模拟试验的分析时刻ECMWF分析场和TRAMS模式正好处于比较协调的状态,直接使用全球分析场进行冷启动也不会激发虚假高频短波,因此IAU-Replay方法对于模拟结果的初始平衡性影响较小。从动力场和水物质场的对比可以发现,IAU-Replay方法通过提前启动模式有效避免了Spin-up过程的影响,这对于降水预报具有明显的改进效果。对IAU-Replay中不同预热时间的敏感性进行测试,发现当预热时间从6 h延长至12 h后模式可以更加合理地模拟出与对流系统中直接相关的中小尺度信息,从而使降水预报效果更接近实况。连续一周的预报结果评估进一步验证了IAU-Replay技术的有效性。  相似文献   

GRAPES的新初始化方案   总被引：5，自引：2，他引：3       下载免费PDF全文

刘艳  薛纪善 《气象学报》2019,77(2):165-179

四维变分同化由于引入预报模式作为一项约束,理论上它的分析场已经具有较好的平衡性,但实施时还会有诸多因重力波导致的高频振荡过程,因此,四维变分同化(4DVar)分析仍需要初始化。文中描述了GRAPES全球四维变分同化系统(GRAPES-4DVar)的新初始化方案的科学设计、公式演绎以及试验结果。GRAPES-4DVar的新初始化方案采用数字滤波方案作为代价函数的一项约束控制重力波引发的不平衡结构,约束强加在分析增量上与极小化迭代过程同步进行。新的初始化方案是变分同化系统的一部分,数字滤波的积分时间与4DVar的同化时间窗一致,不会对4DVar产生额外的计算资源消耗;并能适应长时间窗的同化,不会因为时间窗的延长而削弱慢波过程。新初始化方案中,模式轨迹的光滑程度可在变分同化中通过重力波控制项的权重系数方便控制。GRAPES全球四维变分同化的理想和循环同化批量试验都表明,在四维变分同化中,重力波的控制依然非常重要,具有初始化的GRAPES试验,无论分析还是预报技巧都较无初始化的有明显优势。与以前分析和滤波独立实施的旧初始化方案相比,新方案的分析和预报效果略优,同时有效地节省循环同化系统的运行时间,这对四维变分同化来说非常重要。  相似文献   

CMA-BJ 2.0版逐时快速更新追赶循环同化预报系统研发及应用Ⅰ：资料同化及系统构建     

陈敏  仲跻芹  卢冰  童文雪  冯琎  张舒婷  黄向宇  范水勇 《气象学报》2023,(6):911-925

介绍了CMA-BJ 2.0版区域逐时快速更新循环同化分析及短时预报业务系统在逐时更新循环和资料同化方面的关键技术特点。该系统采用分析增量更新作为初始化方案,有效抑制了初始噪声累积问题;通过充分考虑各类观测资料实际到报截断时长的差异,发展了包括循环分析和更新预报两个部分耦合的逐时追赶循环运行框架,实现了对各类观测资料充分高效的利用,也较好地兼顾了短临预报服务对逐时更新循环预报产品的时效性要求;通过在分析循环的同化背景场部分应用动态混合方案,实现了全球模式大尺度场对区域模式中小尺度热动力场发展的动态约束,有效抑制了快速更新循环预报误差累积导致的大尺度预报场变形的问题;在资料同化方面,实现了中国全国雷达反射率因子拼图资料的同化应用,并通过仅在更新预报部分开展雷达反射率资料同化以规避连续循环同化造成的水汽正向过量累积、调整雷达同化时的背景场误差的方差和长度尺度两方面的策略优化有效提升了雷达同化的应用效果;此外,在CMA-BJ 2.0版系统中实现了中国全国风廓线雷达观测资料的实时同化应用。  相似文献   

应用粒子群算法的遥感信息与水稻生长模型同化技术   总被引：4，自引：0，他引：4  

朱元励  朱艳  黄彦  姚霞  刘蕾蕾  曹卫星  田永超 《遥感学报》2010,14(6):1233-1249

在研究遥感信息和水稻生长模型的同化过程中, 最小化遥感反演与生长模型(RiceGrow)输出的水稻生长 信息差值绝对值时引入了一种新的优化算法-粒子群算法(PSO), 并对比了其与模拟退火算法(SA)的优缺点; 探讨 了叶面积指数(LAI)和叶片氮积累量(LNA)分别作为同化参数时的同化效果。结果表明, PSO 无论是从同化效率还是 反演精度上都要好于SA, 粒子群优化算法是一种可靠的遥感与模型同化算法; LAI 和LNA 作为外部同化参数时各 有优势, LAI 作为同化参数可获得较准确的播期及播种量, 而LNA 作为同化参数可获得更为准确的施氮量信息。但 是LAI 作为外部同化参数时的反演结果总体要优于利用LNA 作为同化参数时的反演结果。利用试验资料对该技术 进行了测试和检验, 结果显示反演的模型初始参数的平均值与真实值的相对误差(RE)均小于2.5%, 均方根误差 (RMSE)为0.7—2.2, 产量模拟值与实测值之间的相对误差为5%左右, 模拟与实测相关指标值吻合度较高, 该同化 技术具有较好的适用性。从而为生长模型从单点扩展到区域尺度应用奠定了基础。  相似文献