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WRF-Hybrid背景误差协方差调整在台风同化及预报中的应用研究 总被引：3，自引：1，他引：2
利用雷达径向风单点试验和2006年8月超强台风"桑美"个例,首先研究了静态背景误差协方差的尺度化因子和方差在台风系统雷达资料同化中对台风路径和强度预报的影响。结果表明:在高时空分辨率的雷达资料同化中,较小的尺度化因子能显著改进对台风路径的预报;尺度化因子的影响比方差的影响更为显著。基于上述实验结果,进一步研究了WRFDA-Hybrid系统中"流依赖"控制变量的水平局地化和垂直局地化对台风预报的影响。试验结果表明:当"流依赖"的水平局地化距离与静态背景误差协方差的尺度化因子具有等效影响范围的时候,WRFDA-Hybrid能够得到比较合理的分析结果。同时针对雷达观测资料的空间分布特征,本文提出了一种新的基于雷达探测高度的垂直局地化方案,对台风的强度和路径预报均有显著的改进。 相似文献
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文章基于天气研究和预报(weather research and forecasting, WRF)模式中的FY-3D卫星微波湿度计Ⅱ(micro-wave humidity sounder 2, MWHS-2)辐射率资料的直接同化模块, 采用三维变分(three dimensional variation, 3DVar)方法在晴空条件下同化MWHS-2辐射率资料, 考察MWHS-2辐射率资料同化对台风“米娜”(2019)预报的影响。文中设计了4组试验, 第一组试验不同化任何资料, 第二组试验同化了单独的全球通信系统(global telecommunications system, GTS)常规资料, 第三组试验联合同化了GTS常规资料和MWHS-2辐射率资料, 第四组试验将MWHS-2辐射率资料换成先进技术微波探测计(advanced technology microwave sounder, ATMS)辐射率资料同化。研究结果表明: 偏差订正后各通道观测和背景场差值的均值趋于0, 同化后分析场相对观测的标准差与均方根误差较背景场显著减小, 同化过程是有效的。与仅同化GTS常规资料和同化ATMS资料的试验相比, 同化晴空MWHS-2辐射率资料后的增量场在台风中心附近有负的高度增量和正的温度增量, 从动力与热力上有助于台风的维持。在确定性预报最后的12h, 同化晴空MWHS-2辐射率资料的试验能够改进500hPa环流形势的模拟, 加强西南方向引导气流的强度, 从而最终减小台风路径预报的误差。 相似文献
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新一代静止气象卫星葵花8号(Himawari-8)上搭载的静止轨道成像仪AHI (Advanced Himawari Imager)凭借其高时空分辨率可以对重庆地区暴雨进行连续观测。本文选取2019年4月19日的一次区域性暴雨天气过程为试验个例,采用WRF (Weather Research and Forecasting)中尺度模式进行数值模拟。基于WRFDA (Weather Research and Forecasting model Data Assimilation)同化系统对葵花8号静止气象卫星的AHI辐射率资料进行相应的质量控制和云检测,进而开展循环同化试验,考察卫星资料同化对这次强对流天气过程预报结果的改进。结果表明在同化AHI红外辐射率资料之后,辐射传输模式模拟的亮温和观测亮温更为接近。此外,AHI水汽通道辐射率资料同化有效提高了对各层高度上的风场、水汽场、雷达回波等要素特征的分析效果,并且使模式的初始条件更逼近真实的大气状态。研究发现同化AHI水汽通道辐射率资料后模拟的降水整体分布与实际情况更为接近,主要雨带位置以及强降水中心的精确程度显著高于背景场的预报效果。经过... 相似文献
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利用WRF(Weather research and forecasting)模式及模式模拟的资料,采用Hybrid ETKF-3DVAR(ensemble transform Kalman filter-three-dimensional variational data assimilation)方法同化模拟雷达观测资料。该混合同化方法将集合转换卡尔曼滤波(ensemble transform Kalman filter)得到的集合样本扰动通过转换矩阵直接作用到背景场上,利用顺序滤波的思想得到分析扰动场;然后通过增加额外控制变量的方式把"流依赖"的集合协方差信息引入到变分目标函数中去,在3DVAR框架基础下与观测数据进行融合,从而给出分析场的最优估计。试验结果表明,Hybrid ETKF-3DVAR同化方法相比传统3DVAR可以提供更为准确的分析场,Hybrid方法雷达资料初始化模拟的台风涡旋结构与位置比3DVAR更加接近"真实场",对台风路径预报也有明显改进。通过对比Hybrid S试验与Hybrid F试验发现,Hybrid的正效果主要来源于混合背景误差协方差中的"流依赖"信息,集合平均场代替确定性背景场带来的效果并不显著。 相似文献
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利用美国NCEP/NCAR全球预报系统的GFS资料以及中尺度非静力模式WRF,针对超强台风“Saomai”进行高分辨率数值模拟及诊断分析,模拟区域采用单层网格,分辨率为5km。研究结果表明,高分辨率数值模拟较好地再现了台风“Saomai”的发展演变过程及登陆情况。模拟的台风路径与实况较为吻合,变化趋势也基本一致;同时,模式对台风“Saomai”的环流场结构和台风登陆期间的累积降水分布特征也取得了较好的模拟效果。进一步通过850hPa涡度、相对螺旋度、水汽通量等对台风“Saomai”发展演变及登陆期间引起的暴雨开展模拟诊断,结果表明:在模拟时间段内,涡度和相对螺旋度的强中心与暴雨区中心有较好对应,水汽通量对降水趋势有较好的指示,上述诊断物理量的演变与降水的时空变化较为一致,在一定程度上具有指示意义。 相似文献
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以2012年生成于太平洋西岸的第23号台风"山神"(Son-tinh)为个例,在WRFDA-3DVar同化系统中结合新型AMSR2同化模块,探讨两种不同的同化背景误差协方差(CV5、CV7)和不同的模式背景场启动机制(冷,热启动)对台风预报影响的研究。结果表明:(1)同化系统的分析场相对于背景场,对AMSR2辐射率资料亮温的模拟,在观测残差、标准差、均方根误差方面均有不同程度的减小。可以很好地模拟出台风的热力学结构,提高模式分析场的质量,从而进一步提高台风预报的准确度;(2)总体而言使用UV风的控制变量方案(CV7)的效果略好于使用流函数和势函数的方案(CV5)。CV7方案的正向温度增量区域大于CV5,尤其是在台风中心区域附近,正向温度增量有助于台风暖心结构的形成;(3)热启动的spin-up过程可以改善模式的热力结构和水汽特征;CV7方案可以在更小尺度上将背景场和观测联系起来且在边界附近产生的误差更小。热启动结合CV7方案对于台风路径的预报最为有效。 相似文献
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为探讨相似路径台风“摩羯”（1814）和“温比亚”（1818）影响南通降水的差异原因,从天气形势、物理量场等方面进行分析,利用水汽通量、假相当位温、湿位涡、垂直螺旋度等物理量对降水进行诊断,得到以下主要结论：1）两台风移动路径主要受副热带高压和冷空气的影响,副热带高压边缘气流为主要引导气流。两台风均有追随200 hPa辐散中心移动的趋势。2）较强冷空气的侵入、鞍形场中的缓慢移动、强正涡度和强盛上升运动、强水汽输送且低空长时间水汽辐合、大气斜压性增强和风垂直切变增大均是台风“温比亚”造成南通更强降水的原因。3）水汽通量辐合增强,低层正涡度中心、强上升运动,低层假相当位温大值区叠加上空假相当位温梯度带,垂直螺旋度增大与正值发展高度均与台风强降水有明显对应。 相似文献
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以2006年超强台风"桑美"为个例,分别以GFS(全球预报系统)再分析资料和JMA(日本气象厅)区域客观再分析资料为初始场,利用中尺度模式WRF(Weather Research and Forecasting Model)对台风"桑美"进行高分辨率数值模拟,分析不同初始场资料对台风内部结构和移动路径的影响。结果表明:对于500hPa高度场和850hPa水汽、风场等预报,GFS再分析资料和JMA区域客观再分析资料均能较好地把握台风整体的流场形势。从700hPa风场、近地面风速、降水、雷达反射率、最小海平面气压和最大风速等模拟效果来看,JMA区域客观再分析资料均优于GFS再分析资料。对于台风路径的预报,前15h内JMA区域客观再分析资料较GFS再分析资料要好,而15h之后,以这两种资料作为初始场的台风预报路径与实况均有较大偏差。 相似文献
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基于不同背景场条件的雷达资料同化在登陆台风“桑美”中的应用研究 总被引：1，自引：1，他引：0
本文针对2006年登陆我国的超强台风“桑美”,分别采用美国国家环境预报中心的全球预报系统(Global Forecasting System, GFS)再分析资料和日本气象厅(Japan Meteorological Agency, JMA)区域客观再分析资料作为背景场,利用中尺度数值模式WRF(Weather Research and Forecasting Model)及其三维变分同化系统进行多普勒雷达资料同化和数值模拟试验,考察不同的背景场条件下雷达资料同化对台风初始场、内部结构及其随后确定性预报的影响。结果表明:GFS试验和JMA试验在同化了雷达资料之后分析出的台风700 hPa风场和500 hPa高度场相比其初始场均有所增强,JMA试验在3 h同化窗内的均方根误差和最小海平面气压的改进效果均比GFS试验显著,同时对台风动力和热力结构的改进效果也优于GFS试验;JMA试验对台风降水、路径、强度的预报均优于GFS试验,且能预报出台风前沿的降水,更加接近观测实况。 相似文献