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GPS掩星反演大气温湿资料具有高垂直分辨率、高精度、受云和降水影响小等优点,针对GRAPES同化预报系统,发展设计了一种既考虑预报模式高度-地形追随垂直坐标不均匀分层特点,又结合掩星反演资料特性的新适应性垂直稀疏化方案。通过个例试验和批量试验,探索了该适应性稀疏化方案对分析预报质量的影响。试验结果表明:选取合适的稀疏参数,新稀疏化方案的GPS掩星反演资料对背景场的调整更加有效,分析场质量更高;位势高度、比湿、温度和风场等预报场的均方根误差均更小;适应性稀疏化方案对改善台风路径预报具有积极作用。批量试验则进一步证实了适应性稀疏化方案对分析场质量有明显的改善作用。 相似文献
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观测资料的质量控制直接影响数值预报资料同化的分析质量。本文针对GRAPES区域同化和预报的三维变分资料同化系统,发展了基于观测误差为"高斯分布+均匀分布"模型的变分质量控制方案,讨论了该方案的初始启动和关键参数,并检验分析了其适用性与有效性。同时,以全球预报系统(GFS)资料作为背景场,利用探空、地面、船舶、飞机、云迹风等常规观测资料和COSMIC卫星反演资料进行同化和预报,分析了华南地区特大暴雨的个例试验和2013年8月共31 d的批量试验。试验结果表明:变分质量控制能够依据观测资料的不同质量对观测权重进行合理调整,对位势高度、气压、风、比湿的分析增量场和分析场改善显著,尤其在强降水区具有更加明显的效果;对降水落区、降水强度及中心位置的预报质量具有较好的提高,特别对暴雨、大暴雨等较大降水量级的预报能力反映出更好的改善效果,充分显示了变分质量控制在中小尺度剧烈天气过程中对同化分析和预报的重要作用。 相似文献
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集合预报初始扰动能否准确反映预报误差的结构特征是决定区域集合预报质量的关键因素之一。本文针对GRAPES区域数值预报模式,发展设计了一种基于资料同化思想的混合尺度初始扰动构造新方案。该方案以全球大尺度信息为背景场,区域模式预报作为观测资料,借助GRAPES三维变分同化系统,将高质量的全球大尺度信息与区域模式预报中质量较高的中小尺度信息有效融合,构造混合尺度区域集合预报初始扰动,并通过个例试验和批量试验,比较分析了新方案和原区域集合预报的性能。试验结果表明,基于资料同化构造的初始扰动能够有效融合全球大尺度信息和中小尺度天气系统的信息,其降水概率预报更具参考价值。总体上看,区域集合预报混合初始扰动新方案能够较好地改进区域集合预报质量,尤其是对高度场和温度场效果更为显著,但对风场的集合预报性能影响略小。 相似文献
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集合变换卡尔曼滤波(ensemble transform Kalman filter, ETKF)是一种有效的集合预报初始扰动构造方案。但是,有限的集合样本、相同的集合成员设置以及预报模式误差等可能会使两个距离较远的状态变量产生虚假相关,从而影响ETKF集合扰动的质量。为了有效解决远距离虚假相关问题,将局地化思想引入ETKF方案。本文针对GRAPES区域集合预报系统(GRAPES REPS),对ETKF初值扰动局地化方案的效果进行了试验分析,为进一步改善和优化局地化方案(LETKF方案)提供依据。通过一周的连续试验,从暴雨个例、集合预报多种评分检验等方面分析了LETKF初始扰动方案所产生的集合预报质量。结果表明,区域集合预报中集合变换卡尔曼滤波初始扰动的局地化方案能够更加合理地捕捉到快速增长的分析误差的物理结构,更准确地再现数值模式预报误差的线性与非线性传播和演变特征。该局地化方案可以较好地改进预报质量,提高降水预报的准确率,尤其是针对小雨、中雨、暴雨量级的预报。相对于现有区域集合预报的业务系统GRAPES REPS,基于局地化ETKF初始扰动方案的区域集合预报具有较明显的优势。总体来看,LETKF初始扰动方案可更好地改善区域集合预报的质量。 相似文献
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基于全可压非静力中尺度预报模式WRF,选取Lin、WSM3、WSM5、WSM6、Goddard五种云微物理方案和Kain-Fritsch积云对流参数化方案,对2017年6月10日的江淮暴雨过程开展高分辨率数值预报试验,重点研究了云微物理方案对强降水预报的敏感性。结果表明:Lin方案模拟的局地暴雨区降水量随时间的演变与实况较为吻合,但降雨量偏小,WSM5、WSM6和Goddard方案模拟的降水量级与实况更为吻合;不同云微物理方案对此次江淮暴雨的预报能力具有明显差异,小雨量区域的模拟效果基本一致,暴雨和大暴雨对云微物理方案更加敏感;云中水成物的三维结构特征差异明显,其水成物含量也显著不同。WSM5方案模拟的雨水和云水含量较高,其降水量和落区质量较好;不同微物理方案产生差异明显的垂直速度,导致云量、云高有所差异,进而影响降水预报的性能,说明选用更为敏感的云微物理方案对降水预报质量的改善具有重要作用。 相似文献
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针对B08RDP(The Beijing 2008 Olympics Research and Development Project)5套区域集合预报资料,系统分析了各套集合预报温度场的预报质量。在此基础上运用集合预报的综合偏差订正方法对温度场进行偏差订正,并对其效果进行了分析讨论。结果显示:5套B08RDP区域集合预报中,美国国家环境预报中心(NCEP)区域集合预报温度场的整体预报质量最高,平均预报误差最小,离散度也最为合理,预报可信度和可辨识度均较优;而中国气象科学研究院(CAMS)的温度预报误差过大,预报质量最差。整体上看,除NCEP之外的4套集合预报的温度场均存在集合离散度偏小的问题;综合偏差订正能有效减小各集合预报温度场的集合平均均方根误差,改善集合离散度的质量,显示出综合偏差订正方案对集合预报温度场偏差订正的良好能力。 相似文献
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基于集合卡尔曼变换与三维变分(ETKF-3DVAR)混合资料同化系统和欧洲中期天气预报中心(ECWMF)的全球集合预报,以"梅花"台风为例,分析了台风系统预报误差的流依赖特征,讨论了耦合系数在混合同化和预报中的敏感性及其对预报质量的影响。结果显示,台风系统的预报误差协方差具有显著的中小尺度结构特征,集合估计的预报误差协方差结构能够再现其流依赖属性。相对于3DVAR方案,混合资料同化方案的最优耦合系数对台风系统的分析和预报质量具有更好的改善;但不同的耦合系数对台风路径预报有明显的影响,不合适的耦合系数甚至可能导致更坏的结果,只有耦合了相对合适的预报误差协方差的流依赖信息,混合资料同化方案才可能对分析和预报质量有正效果。这表明在混合资料同化系统中,构造一种具有自适应能力的耦合权重函数,实现相对最优权重的自动选择,对充分发挥混合资料同化方案的潜在优势具有重要意义。 相似文献
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