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线性化物理过程能够改善四维变分同化中极小化收敛的稳定性和增加极小化过程中对大气物理过程和动力更加精确的描述,它是四维变分同化中非常重要的一部分。通过在GRAPES全球模式中研究线性化物理过程,尤其是两个湿线性化物理过程,改善切线性模式预报精度,来提高GRAPES全球四维变分同化的分析和预报效果。线性化物理过程的开发首先需要简化原非线性化物理过程中的强非线性项,然后对线性化物理过程进行规约化,以抑制切线性扰动的异常增长。目前GRAEPS全球模式中的线性化物理过程主要包括次网格尺度地形参数化、垂直扩散、积云深对流和大尺度凝结。线性化物理过程预报精度的检验方法是通过选择合适大小的初始扰动（同化分析增量）,来比较非线性模式和切线性模式中的扰动演化的纬向平均误差。然后以绝热版本的切线性模式为基础,通过冬、夏两个个例试验来分别检验4个线性化物理过程的12 h预报效果。试验结果表明,通过添加次网格地形参数化和垂直扩散两个干线性化物理过程方案,可以有效抑制住绝热版本切线性模式低层扰动的异常增长,大幅度改善切线性模式预报效果。通过添加积云深对流和大尺度凝结两个湿线性化物理过程,可以在热带区域和中、高纬度地区提高切线性模式中湿变量和温度变量的近似精度,提高GRAPES全球四维变分同化的分析和预报效果。 相似文献
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为考察GRAPES全球四维变分同化（4DVar）的分析增量在谱空间的时间演变特征,分析当同化时间窗起始时刻与终止时刻背景误差水平相关特征明显不一致时对分析与预报造成的影响,对GRAPES全球4DVar的背景误差水平相关采用二阶自回归模型（SOAR）、集合资料同化生成扰动样本估计的水平相关模型以及基于这两者的背景误差谱空间融合模型进行比较。结果表明,SOAR的分析增量在20波以上的天气尺度波动的分析信息明显不足,而将集合资料同化样本所计算的水平相关的功率谱方差与SOAR功率谱方差进行融合,水平相关特征呈现出多尺度水平相关的特点,可以更好地吸纳观测信息,显著改善北半球形势场、温度与风场预报效果,南半球也有改善,对赤道地区的影响中性。表明研究发展的融合水平相关方案合理、实用。 相似文献
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利用HYSPLIT(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory)模型和ERA_INTERIM数据,计算2013—2017年北京奥林匹克体育中心(以下简称奥体中心)2月期间抵达的72 h后向轨迹,并结合聚类分析方法和污染物浓度数据,分析2月不同轨迹对奥体中心污染物浓度的影响,采用四种不同的轨迹分析方法分析奥体中心污染物来源特征,并通过实例分析了不同轨迹分析方法的优缺点和适用性。结果表明:奥体中心2月主导气流明显,为西北路径,出现概率为55.85%;清洁通道为北向气流,污染来源为南向路径和偏东路径,对应颗粒物浓度最高;通过轨迹统计方法得到奥体中心2月颗粒物主要污染来源为河北地区、山东半岛、黄渤海区域、新疆北部与河西走廊。此外,研究发现潜在源贡献函数和浓度权重轨迹方法适用于近距离污染源的识别;停留时间浓度加权方法采用确定性办法通过迭代可以精准识别出北京奥体中心主要污染物来源;定量传输偏差分析方法引入不确定性概念,适用于大范围确定性污染源识别,但同时会产生虚假的污染物来源。不过,采用RTWC方法和QTBA方法相结合可消除QTBA方法带来的虚假污染源。 相似文献
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同化青藏高原地区GPSPW数据对长江中下游地区降水预报的影响评估 总被引：3，自引：1，他引：2
长江中下游地区位于东亚季风区,其夏季降水的水汽部分来源于孟加拉湾的水汽输送。本文利用青藏高原地区全球定位系统（GPS）站点观测到的大气可降水量（PW）资料,采用WRF模式（Weather Research and Forcasting Model）的同化模块（WRFDA）,将这支水汽输送带的信息同化进数值模式,并用WRF模式对长江中下游地区的7月份降水预报进行批量试验和个例分析。批量试验和个例分析采用3种方案：无资料同化的控制试验（NoDA）,冷启动同化试验（Cold）和循环同化试验（Cycling）。此外,还针对Cycling方案进行延长预报时长的补充试验以探究同化带来正效果最明显的时段。同时为了探究同化正效果的来源,针对Cycling方案进行只同化被主要水汽输送带覆盖的GPS站点的补充试验（Cycling_less_a）以及只同化不被主要水汽输送带覆盖的GPS站点的补充试验（Cycling_less_b）。试验结果表明：同化青藏高原地区的GPS数据能在一定程度上改善长江中下游地区的降水预报,对于48～72小时的降水预报改善效果尤为明显,且Cycling方案在整体上优于Cold方案。对于Cycling方案,在120小时预报时长内,同化正效果最明显时段为48～72小时。当水汽输送带较多地经过同化区域时,降水的TS评分能得到明显改善,而当水汽输送带较少地经过同化区域时,降水的TS评分改善效果不明显。如果只同化被水汽输送带覆盖到的GPS站点的GPSPW数据,仍然可以保留住大部分的同化正效果,因此,针对性地同化GPSPW数据是可行的。 相似文献
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GRAPES全球四维变分资料同化系统需要积云深对流参数化方案的线性化与伴随方案,直接采用原始复杂参数化方案进行线性化并不可行,需要发展简化光滑方案来减缓非线性与非连续性特征。GRAPES全球模式采用NSAS积云对流参数化方案,积云深对流对环境的反馈主要通过补偿下沉来实现,研究突出补偿下沉作用,忽略降水蒸发、动量反馈等贡献,形成简化方案。采用输入温、湿度廓线加入不同幅度小扰动方法,评估参数化方案计算的温度、比湿时间倾向对输入扰动的敏感性,检验非线性与非连续特征。提出避免或减缓非连续“开关”的方法,在简化方案的基础上发展了简化光滑方案。简化光滑方案与原始积云深对流方案相比,在对流触发上一致,在对流的位温与比湿倾向、降水的时序模拟等方面相似,而在减缓非线性、避免非连续性方面显著优于原始方案。基于简化光滑方案发展的线性化方案表明,对小于2倍分析增量幅度的扰动,线性化方案可以较好地模拟非线性方案的扰动发展。发展的简化光滑方案具有合理性和实用性。 相似文献
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青藏高原地形重力波拖曳的初步分析及数值模拟研究 总被引：2，自引：0，他引：2
针对目前对青藏高原大地形激发的重力波拖曳相关问题还不十分清楚,在GRAPES_Meso模式中引入次网格地形重力波拖曳参数化方案,通过数值试验初步研究了青藏高原地区次网格地形重力波拖曳的一些相关参数,结果指出:(1)沿30°N地形重力波拖曳的垂直分布显示,阻塞拖曳主要存在于模式的低层(第1—5层),重力波拖曳主要存在于模式的第5—10层;从水平分布看,模式第3层以阻塞拖曳为主,主要位于青藏高原边缘地区,阻塞拖曳大值区沿喜马拉雅山脉走向和青藏高原东坡;模式第5层以重力波拖曳为主,主要位于青藏高原东部地区和云贵高原的北部边缘。(2)弗劳德数和气流绕流高度分析表明,在青藏高原喜马拉雅山脉一带和高原东部边缘地区,气流爬坡能力强,同时在这一地区绕流高度最高;弗劳德数越大的地区绕流高度距离地表越高。(3)采用次网格地形重力波拖曳参数化方案后,对于低层和高层地形重力波破碎的发生有更准确的描述,地形重力波是向上垂直传播的。(4)个例和批量试验检验结果表明,采用次网格地形重力波拖曳参数化方案对于风场和降水模拟有正效果,提高了模式预报的准确率。 相似文献
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使用GRAPES中尺度模式对中国新疆南部的塔里木盆地2013年1、4、7、10月逐日的天气过程进行数值模拟,并与站点的实况资料对比分析,结果表明,GRAPES模式对沙漠地区的温度、风场、降水都有一定的预报能力,但也存在较明显的预报误差。GRAPES模式可以大致的预报出塔里木盆地地区2 m温度的日变化趋势,但GRAPES模拟的温度极值还存在较明显的误差;GRAPES模式对10m风场的预报,在风速较大的1月、4月和10月预报效果较好,基本可以预测出沙漠地区的风速和风向,但在风速很小的7月,模式的预报效果不理想;GRAPES模式对沙漠地区的降水预报与实况相比还存在明显的偏差,主要表现为降水空报率较高,降水中心也存在一定的偏差;GRAPES模式在沙漠地区对高空温度的预报呈现出低层温度预报误差较大,高空相对较小的特征。 相似文献
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利用GRAPES云分析系统,对2019年8月4—5日发生在山西省中北部的太行山区域强对流降水过程进行了分析和数值试验,重点分析引入FY-4A的闪电成像仪(lightning mapping imager event,LMIE)资料对模式计算的雷达反射率、云微物理变量和降水预报的影响。试验结果表明:加入LMIE资料计算得到的雷达回波更接近实测雷达回波,并且对云水、云冰和雪等云微物理要素进行了调整,使发生闪电区域的云微物理要素的含量显著增加,云微物理要素的极值中心一般与闪电活跃区域分布一致。云信息初始化可以有效提高24 h以内的降水预报准确率,减弱数值模式的spin-up现象;加入LMIE资料后,可以进一步提高1～12 h降水预报准确率。 相似文献
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利用美国NCEP全球集合预报系统(GEFS)历史回算资料和中国均一化格点观测数据,分析了我国近30 a来极端温度变化特征,重点考察了该模式预报系统对这一变化特征的刻画性能。通过估算格点观测和模式资料中2 m温度的历史气候百分位,分析了我国冬夏两季极端温度的气候特征以及极端温度日数的气候分布和多年变化趋势。结果表明,我国冬季极端低温和夏季极端高温的空间分布表现出较强区域性特征:东北、华北和青藏高原区域冬季极端低温的百分位阈值对应的温度较低,而华南、西北和长江流域夏季极端高温的阈值温度则较高;近30 a来我国夏季平均温度和极端高温日数几乎都呈现上升趋势,冬季平均温度则在我国大部分区域呈上升趋势、西北和东北部分地区呈下降趋势,相应地冬季极端低温日数在大部分区域呈下降趋势、仅在西北、东北和华南部分地区略有上升。NCEP-GEFS回算资料能较好地再现我国冬夏两季平均气温、冬季极端低温和夏季极端高温日数的气候趋势和年际变化,但在各区域都有不同程度的冷偏差,冬季偏差明显大于夏季,并随着预报时长的增加,冬季冷偏差逐渐增强,而夏季冷偏差则逐渐减弱。因此,本文建议采用基于百分位阈值的相对极端性定义,可自动修正模式分析场和预报场中的系统性偏差。 相似文献