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为有效引入“流依赖”的背景场误差协方差,同时降低集合预报带来的计算量,尝试通过优选与同化时刻天气形势更相似的历史预报样本,并结合预报过程中的时间滞后样本,将两种样本引入集合-变分混合同化系统中,构建基于优选历史预报样本和时间滞后样本的集合-变分混合同化方案。单点观测理想试验表明,优选历史预报样本结合时间滞后样本,既能够缓解样本不足所导致的采样误差,又能够为同化系统提供“流依赖”的背景场误差协方差。连续一周的循环同化及预报试验结果显示,相较于ERA5资料和探空资料,三维变分方案整体表现稍差,样本组合混合同化方案分析场和预报场的均方根误差最小,且比仅用时间滞后样本的混合同化方案有所改进;降水评分整体也表现最优,尤其对中雨和暴雨的模拟改进较明显,较好地模拟出了强降水中心的强度和位置,且改善了降水过报的问题。 相似文献
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为探究青藏高原东南部大气中多环芳烃(Polycyclic Aromatic Hydrocarbons,简称PAHs)的污染、源及输送特征,利用鲁朗地区(29.77°N,94.73°E)总悬浮颗粒物(Total Suspended Particles,简称TSP)和大气中的14种PAHs含量,结合同期气象环境数据进行了综合分析。结果表明,该地区TSP中PAHs和气相的PAHs质量浓度变化范围分别为0.22～5.05 ng m-3和0.83～63.75 ng m-3,平均值分别为2.13 ng m-3和11.33 ng m-3。薪柴和柴油的燃烧是污染的主要方式,汽油燃烧等其他排放为次要方式。PAHs来自本地污染和远距离传输(Long Range Transmission,简称LRT)共同的影响。本地污染在四季各个源地均不相同。冬春季本地污染大,源在东南及正南方,夏秋季受本地和外来输送共同作用,本地源在东南方且占比小,LRT占比大。LRT受西北气流、西风气流和西南气流三支气流影响,污染严重时西南气流占主导... 相似文献
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敏感性试验表明集合变换卡尔曼滤波(Ensemble Transform Kalman Filter,ETKF)方法在混合(Hybrid)同化过程中易受观测资料数量变化的影响而产生较大程度的协方差震荡,从而可能导致系统不稳定。为设计一种简便、稳定的Hybrid同化系统,构建了一种基于物理控制变量扰动及多物理参数化方案的Hybrid同化及预报系统。本系统随着循环的进行,不断对Hybrid同化分析场进行控制变量扰动得到集合成员初始场,并且对各集合成员采用不同物理参数化方案以更合理地表征背景场的误差特征。连续10 d的循环同化及预报试验表明,本文同化方案效果明显优于三维变分方案,动力场的整体同化和预报效果与ETKF方案基本相当。本方案相比于ETKF方法不受观测波动影响,在没有经任何参数调试情况下,取得了良好同化和预报效果,为Hybrid同化的便捷运行提供了一种稳定可靠的手段。 相似文献
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风云四号A星（Fengyun-4A,简称FY-4A）作为我国最新一代静止气象卫星,各方面技术指标都体现了“高、精、尖”特色,处于国际领先地位。其上搭载的多通道扫描成像辐射计（Advanced Geosynchronous Radiation Imager,简称AGRI）较上一代静止卫星风云二号的可见光红外自旋扫描辐射仪观测精度更高、扫描时间更短,充分体现AGRI观测资料将有效提高“一带一路”沿线国家和地区的天气预报和灾害预警水平。偏差订正是卫星资料处理的重要环节之一,因此本文通过在WRFDA v3.9.1（Weather Research and Forecasting model’s Data Assimilation v3.9.1）搭建AGRI同化接口,利用RTTOV v11. 3辐射传输模式和GFS全球预报系统（Global Forecast System）分析场研究了FY-4A AGRI红外通道8～14晴空辐射率资料的偏差特征并进行偏差订正对比试验,分析了卫星天顶角对AGRI资料偏差订正的影响,为将来实现AGRI红外通道辐射率资料在中尺度模式中的同化应用奠定基础。结果表明:（1）通道8～10及14为正偏差,通道11～13为负偏差。水汽通道9和10偏差及其标准差相对较小,偏差海陆差异不明显。通道11～14探测高度较低,陆地上观测受地表发射率影响大,质量控制时可剔除这些通道陆地上的观测。（2）各通道偏差随卫星天顶角变化的拟合直线斜率都小于0.035,对比试验结果表明偏差与卫星天顶角的关系不明显,预报因子中无需考虑卫星天顶角的作用。（3）通道8及11～14的偏差随着目标亮温的变化比水汽通道9～10明显,偏差有较强的目标亮温依赖特征。（4）根据分析的偏差特征对2018年5月13日18时（协调世界时,下同）至15日18时进行变分偏差订正试验,系统性偏差得到了有效的订正。 相似文献
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Aircraft Meteorological Data Relay (AMDAR) observations have been widely used in numerical weather prediction (NWP) because of its high spatiotemporal resolution. The observational error of AMDAR is influenced by aircraft flight altitude and atmospheric condition. In this study, the wind speed and altitude dependent observational error of AMDAR is estimated. The statistical results show that the temperature and the observational error in wind speeds slightly decrease as altitude increases, and the observational error in wind speed increases as wind speed increases. Pseudo single AMDAR observation assimilation tests demonstrate that the wind speed and altitude dependent observational error can provide more reasonable analysis increment. Furthermore, to assess the performance of wind speed and altitude dependent observational error on data assimilation and forecasting, two-month 3-hourly cycling data assimilation and forecast experiments based on the Weather Research and Forecasting Model (WRF) and its Data Assimilation system (WRFDA) are performed for the period during 1 September-31 October, 2017. The results of the two-month 3-hourly cycling experiments indicate that new observational error improves analysis and forecast of wind field and geo-potential height, and has slight improvements on temperature. The Fractions Skill Score (FSS) of the 6-h accumulated precipitation shows that new wind speed and altitude dependent observational error leads to better precipitation forecast skill than the default observational error in the WRFDA does. 相似文献
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合理估计背景场误差协方差矩阵(B)是做好变分同化的关键环节。利用控制变量随机扰动法(RandomCV)、增长模繁殖法(BGM)及NMC法等3种背景场样本模拟方法,基于WRFDA系统计算B矩阵,对B矩阵的特征及其对同化预报效果的影响进行了研究。B矩阵的特征分析和单点观测试验表明,NMC法与RandomCV法得到的B矩阵误差方差较大,在同化中观测的权重更大;RandomCV法得到的B矩阵,背景场误差中变量的长度尺度更大,说明同化中观测的水平影响范围更大。连续循环同化和预报试验表明:应用RandomCV法计算得到的B矩阵分析与预报的效果明显优于系统自带的以及BGM法得到的B矩阵,且效果与NMC法相当与NMC方法相比,采用RandomCV方法产生背景场样本具有时间和人力成本相对低的优点。 相似文献
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