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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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基于总能量模的奇异向量扰动常用于构造集合预报的初始条件。以建立GRAPES（Global and Regional Assimilation PrEdiction System）全球集合预报系统为目的,基于前期研发的GRAPES全球模式奇异向量方法,在GRAPES全球切线性模式和伴随模式2.0版的框架下,开展了引入线性化边界层方案来改善奇异向量结构,并提高奇异向量计算效率的研究。通过连续试验,从奇异向量的扰动能量结构、扰动能量谱及扰动空间分布等方面,综合分析改进GRAPES全球奇异向量的结构及演变特征。试验结果表明,改进后的GRAPES奇异向量方法有效抑制了之前扰动能量在近地面层不合理的快速增长,同时,奇异向量最优扰动的结构更客观地体现了中高纬度区域大气初始条件中的斜压不稳定扰动及其演变,如在初始时刻奇异向量扰动能量主要位于对流层中层,并呈现出随高度向西倾斜的大气斜压特征;经过线性化演变,扰动能量向较大水平尺度转移,并在垂直结构上表现出向对流层高层上传及向对流层低层下传的特征等。针对GRAPES奇异向量迭代求解中伴随模式计算耗时为主的情况,改进伴随模式中广义共轭余差方案的调用方式,并采用大内存存储法来提高其计算效率,进而将奇异向量总计算时间缩短了25%。总之,改进后的GRAPES奇异向量方法,可应用于构建面向业务应用的GRAPES全球集合预报系统。 相似文献
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目前中国气象局全球集合预报系统（China Meteorological Administration Global Ensemble Prediction System,CMA-GEPS）利用CMA全球数值预报系统分析场计算奇异向量（ANSV）,欧洲中期天气预报中心采用同化背景场计算奇异向量（FCSV）,在业务流程上先于计算ANSV,可优化集合预报系统运行时间。为此,在CMA-GEPS中探索采用FCSV进行集合预报的可行性,分析ANSV和FCSV的空间分布及相似指数,进而针对夏秋季节10个个例开展采用ANSV和FCSV的全球集合预报试验,从等压面要素集合预报技巧、中国地区24 h累积降水概率预报技巧、台风路径集合预报技巧、台风中心最低海平面气压预报技巧等方面对比二者结果。结果表明:ANSV和FCSV的主要结构特征相似,两组集合预报结果相当,表明在CMA-GEPS中使用FCSV可行,可作为未来高分辨率CMA-GEPS业务系统建设的选项。 相似文献
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GRAPES_GFS中三维参考大气的研究：参考态构造和实际预报试验 总被引：1，自引：0，他引：1
GRAPES_GFS（Global Regional Assimilation and PrEdiction System, Global Forecast System）采用基于等温大气构造的一维参考大气,前期的研究工作已在GRAPES_GFS的动力框架中引入了三维参考大气,并通过一系列理想试验检验了新方法的正确性以及计算精度。本部分研究工作,主要针对实际资料的预报试验,对比分析了不同三维参考态给定方法的优劣,并采用气候平均法,进行夏季两个月的四维变分循环预报试验。检验结果显示,使用三维参考大气后,模式的综合预报性能得到了提升,对流层高度场、温度场的预报偏差有所减小,长期积分过程中模式质量损失较为严重的问题也得到了明显的缓解。另外,通过动能谱的对比也可以看到使用三维参考大气后,模式在高层的能量耗散明显较小,能谱变化与观测更加吻合。 相似文献
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在进行多次外循环更新的增量分析框架下,前一次极小化迭代过程中产生的信息可提供给下一次极小化做预调节。该文在GRAPES全球四维变分同化系统中对极小化算法——L-BFGS算法实施了这种预调节,通过全观测的个例试验和批量试验进行评估,发现进行预调节后L-BFGS算法的收敛效率得到明显提高,而且在1个月的循环试验中表现十分稳定。该工作可以帮助GRAPES全球四维变分同化系统有效减少极小化的迭代次数,有利于满足业务化运行的时效要求。另外,间隔6 h和间隔24 h的两次4DVar分析对应的海森矩阵变化不大,因此,前一时刻极小化过程产生的信息提供给后一时刻的极小化进行预调节也有一定效果。 相似文献
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伴随技术是四维变分同化（4DVar）系统中计算代价函数梯度的最佳办法,切线性和伴随模式的效果和效率直接影响着4DVar系统的发展。基于GRAPES（Global and Regional Assimilation PrEdiction System）全球切线性和伴随模式1.0版本,利用GRAPES全球模式2.0版本在并行框架和性能等方面的改善,重新优化和设计了GRAPES全球切线性伴随模式2.0版本,提高了GRAPES全球切线性和伴随模式的效果和效率,优化了切线性模式程序结构,使其计算时间最优可控制在非线性模式的1.2倍以内;采用在切线性模式中保存基态的方法,重构了伴随模式的程序结构,使其计算时间最优控制在非线性模式的1.5倍以内;在GRAPES全球切线性物理过程的设计中,将线性物理过程的轨迹基态计算和切线性扰动计算解耦,提高了GRAPES全球切线性和伴随模式的计算效果和效率。 相似文献
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为描述GRAPES全球模式初始条件的不确定性,基于适合集合预报应用的GRAPES全球奇异向量技术,依据大气初始误差符合正态分布的特征,采用高斯取样奇异向量来构造全球集合预报初始扰动,在此基础上建立了GRAPES全球集合预报系统(GRAPES-GEPS)。利用GRAPES全球同化分析场,对采用初始扰动的GRAPES-GEPS连续试验预报结果进行检验和分析。结果表明:GRAPES-GEPS中高度场、风场及温度场预报的集合离散度能有效快速增加,集合平均均方根误差与集合离散度的关系合理;相对控制预报的均方根误差,集合平均的预报优势在预报中期非常显著。为进一步体现GRAPES-GEPS中模式物理过程的不确定性,发展了模式物理过程倾向随机扰动技术(SPPT)。试验结果表明:SPPT方案的应用有效提高了GRAPES-GEPS在南、北半球和热带地区等压面要素预报的集合离散度,同时一定程度减小了集合平均误差,进而改进了集合平均误差与集合离散度的关系,其中SPPT方案在热带地区的改进最为显著。本文发展的基于奇异向量的初始扰动方法和模式扰动SPPT方案在中国气象局2018年12月业务化运行的GRAPES-GEPS中得到了应用。 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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采用线性化物理过程方案的GRAPES全球模式奇异向量在进行非线性模式积分时会有部分奇异向量出现崩溃问题,这说明奇异向量结构可能存在扰动变量之间不协调之处,需要对奇异向量扰动的计算方法优化,进而改进基于奇异向量的集合预报初值扰动,提高GRAPES全球集合预报效果。基于原有的GRAEPS全球奇异向量计算方法,在求解奇异向量时,对气压扰动的处理进行改进,将初始时刻的气压扰动分量通过位温扰动根据静力平衡关系导出获得,其他保持一致,发展了静力平衡奇异向量改进方法。基于有两个台风过程的个例（2019年8月8日12时（世界时））,分别采用原奇异向量方法和静力平衡奇异向量改进方法进行热带气旋目标区奇异向量的计算求解,并进行相应奇异向量的非线性模式积分,对比分析奇异向量非线性积分的稳定性。进而,对比分析奇异向量求解方法改进前、后热带气旋奇异向量的结构特征和初值扰动特征,开展了集合预报试验,评估改进后的奇异向量求解方法对GRAPES全球集合预报系统预报性能的影响。试验结果表明,静力平衡奇异向量改进方法通过产生协调的气压扰动和位温扰动场,解决了奇异向量非线性积分崩溃的问题,消除了原来不利于积分稳定性的气压扰动过于局地化的小尺度结构。静力平衡奇异向量改进方法对奇异向量中位温扰动分量和纬向风扰动分量结构影响较小,使得气压扰动分量的大值区位于台风附近,更好地描述热带气旋初值不确定性,与位温扰动分量的分布更加协调。采用静力平衡奇异向量改进方法,可以提高GRAPES全球集合预报在北半球和南半球等压面要素集合预报技巧和中国地区24 h累计降水概率预报技巧,增大台风路径集合离散度。 相似文献
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湿奇异向量（Moist Singular Vectors,简称MSVs）是包含了湿物理切线性过程计算得到的奇异向量。研究MSVs对最优化时间间隔（optimization time interval,简称OTI）及模式水平分辨率的敏感性对提高集合预报效果至关重要。本文基于中国气象局数值预报中心自主研发的全球/区域同化和预报系统（Global/Regional Assimilation and Prediction System,简称GRAPES）——全球集合预报系统（Global ensemble prediction system,简称GEPS）业务版本研究了4组不同时空尺度（不同OTI和水平分辨率）下的MSVs,从能量模、能量谱、空间剖面等方面分析热带外MSVs特征,并从等压面变量评分、降水评分、降水概率预报等方面评估不同初值的集合预报效果。结果表明:提高MSVs水平分辨率可使其扰动具有较大的增长率,缩短OTI后MSVs能量向上传播的趋势更明显,并可以在中尺度范围产生较大SVs扰动。不同OTI下初始MSVs相似性较低,结构差异较大。从集合预报的结果来看,OTI为24 h试验的集合扰动能量增长较大,集合离散度在预报的0～96 h有明显提升,特别是2 m温度,且近地面要素的outlier评分也有明显改进。进一步分析发现,提高水平分辨率和缩短OTI的MSVs能够提高降水概率预报,而降水评分显示,同一水平分辨率下,OTI越短评分越好,但是提高MSVs的水平分辨率并不一定会提升小雨到中雨量级的降水评分。 相似文献