可降水量资料反演及在暴雨数值模拟中的初步应用

通过同化可降水资料改善模式初始湿度场从而提高暴雨模拟与预报效果。首先应用适时回归方法反演大气可降水量资料，然后以1998年6月18—19日暴雨模拟为例，采用变分同化方法研究了可降水量资料在暴雨数值模拟中的作用。数值模拟结果表明：1)MM5模式中同化可降水量资料后，对于雨带位置的模拟效果起到很大的改善；亦可改进暴雨降水强度的模拟效果，改进程度与降水参数化方案有关。2)同化可降水量资料后，明显改善初始湿度场，在一定程度上缓解旋转加强(spin up)问题，从而有效地提高降水模拟效果。3)降水模拟对参数化方案的选取同样敏感，改进初始湿度场的同时应该选择相应的降水参数化方案。     

暴雨数值模拟中的CISK机理分析

将卫星反演的水汽资料计入MM5中尺度大气数值模式初始场，增加了模式初始水汽场的中尺度信息。并对长江流域暴雨个例进行了模拟试验。通过分析模拟结果，具体讨论暴雨中的第二类条件不稳定(CISK)机制，即揭示了初始场改进使得中尺度系统的“spin-up”时间提前，暴雨预报效果改善的物理机制。     

BDA方案在台风路径预报中的应用

利用PSU／NCAR中尺度非静力有限区域MM5及其伴随模式，以T106分析资料为背景场，设计两种台风Bogus方案对台风的初始场进行优化，并进行了数值模拟试验。对9608号台风个例的数值模拟试验研究表明，经过优化的台风初始场较好地改进了由于海洋上资料缺乏所造成的台风中心位置不准、台风环流偏弱和台风内部结构不完整等问题，提高了台风路径预报的准确率。通过试验对比发现，BDA方案优化的初始场更合理，其台风路径预报效果优于GFDL方案。     

适应性非对称人造台风方案对热带气旋路径的模拟预报

设计了一种新的适应性非对称人造台风方案。该方案中，初始场中植入的非对称人造台风不但与初始场之间更为协调，而且还包括较多的非对称信息。应用此方案对两个台风个例的路径进行了数值模拟试验，模拟结果与实况较为接近。     

一次大气波导过程的数值模拟

利用ARPS模式对南京周围地区的一次大气波导过程进行了数值模拟,通过对南京站初始时刻、 6 h和14 h的模拟结果分析表明:同化探空资料的初始场较NCEP资料更接近实况,初始场对预报结果的影响具有一定的持续性,且同化了探空资料的初始场的模拟结果比未同化探空资料的初始场的模拟结果较接近于真实大气状况;同化多个测站探空资料的数值模拟表明ARPS模式对大气波导具有一定的预报能力.     

山东半岛辐合线的数值模拟

运用σ坐标系下一层二维中尺度原始方程模式对山东半岛地面中尺度辐合线、辐合区进行数值模拟。对1991年9月16日的个例分别进行了理想初始场－－静止大气、强加热场和弱加热场的数值模拟，结果表明，在大尺度天气形势少变时，中尺度辐合线模拟效果较好。     

高分辨率η模式暴雨个例的数值模拟

本文运用高分辨率η坐标模式，并采用常规报文资料获得初始场，运用包络地形方法获得模式所需的地形资料，对1993－1997年5－8月主要暴雨个例进行了数值模拟，结果表明，该模式对降水场、形势场的模拟较好，TS评分较高，模式对暴雨有一定的模拟能力。     

对中尺度遥感资料进行四维同化的共轭方法及其数值研究

本文探讨了数值天气预报过程中对非定时观测的常规遥感气象资料进行四维同化，形成预报初始场的新途径，把数值预报初始场的形成提为数学上的一类反问题，运用数值模式及其共轭方程对象气资料进行变分同化的共轭方法，使众多观测资料的四维同化与时变的动力模型在初始场的形成过程中统一考察，克服了以往一些方法的局限性，从理论和数值角度证明该方法的可行性，表明该方法有可能作为发展一个新的初值方案的雏形，有潜在的应用价值。     

初始场对MM5模拟黄淮气旋天气过程影响的数值试验

分别以NCEP和T213客观分析场作为MM5初始场,对3次黄淮气旋降水天气过程进行数值模拟,分析不同初始场的气旋移动路径、降水分布模拟结果,检验两种初始场对模式预报能力的影响。结果表明:MM5用两个初始场对36小时内黄淮气旋的移动路径和降水分布均有较高的预报能力,随着预报时效的增加预报能力下降,对气旋生成地点和路径明显转折的预报误差较大。用T213客观分析资料作为MM5初始场对气旋移动路径预报优于以NCEP客观分析资料为初始场,两个初始场对降水分布和量级的模拟结果基本相当,无明显差别。     

卫星导风资料对REM中尺度数值模式改进的试验研究

本应用GMS-5静止气象卫星云图导出的风场产品——云迹风资料，对REM中尺度η坐标有限区域数值模式的初始风场进行改进处理，模拟了2001年7月27～28日以及8月16、18～19日共5d的降水过程，通过初始场的改进进行控制试验和灵敏度试验。研究结果表明，利用卫星云图导出的云迹风场资料，对中尺度数值模式的初始风场进行改进，可以改善模拟精度，从而改善因测站稀疏造成的中小尺度系统漏报的不足，提高降水的预报精度。     

APPLICATION OF THE VARIATIONAL METHOD OF TOVS DATA OVER THE TIBETAN PLATEAU IN IMPROVEMENT OF THE INITIAL FIELD OF NUMERICAL MODELS*

In this paper,TOVS satellite data are used through variational method on the data-sparse plateau area.Diagnoses are carried out to find a way to solve the large error problem of model initial field.It is put forward that TOVS retrieval data can be used to improve the initial field of numerical prediction model on Tibetan Plateau area.Through variational method,TOVS data are processed and the liability of the initial information on the plateau is improved.Diagnostic results confirm further that the application of TOVS retrieval data can improve our capability to describe the dynamic system features on the plateau and the objectivity of related initial information such as the distribution of water vapor channel and stratification stability.     

APPLICATION OF THE VARIATIONAL METHOD OF TOVS DATA OVER THE TIBETAN PLATEAU IN IMPROVEMENT OF THE INITIAL FIELD OF NUMERICAL MODELS

In this paper,TOVS satellite data are used through variational method on the data-sparseplateau area.Diagnoses are carried out to find a way to solve the large error problem of modelinitial field.It is put forward that TOVS retrieval data can be used to improve the initial field ofnumerical prediction model on Tibetan Plateau area.Through variational method,TOVS data areprocessed and the liability of the initial information on the plateau is improved.Diagnostic resultsconfirm further that the application of TOVS retrieval data can improve our capability to describethe dynamic system features on the plateau and the objectivity of related initial information such asthe distribution of water vapor channel and stratification stability.     

一类非线性波动方程整体解的不存在性

运用乘子方法和“potential well”方法研究了一类四阶非线性波动方程,证明了当问题的初值满足一定条件时,问题一定不存在整体解。     

数值天气预报的创新之路--从初值问题到反问题

基于大气并非是一个确定论的系统,从信息论的视角考察了数值天气预报问题。认为表征初值和边值的数据可以视为输入信息(信息源),而数值模式则不过是一个信息变换机构,它把输入信息变换成预报结论而输出来,输出的预报结论则是未来天气状况的信息。于是预报的准确性受制于:一是输入信息所包含的输出信息的信息量,另一是信息在变换过程中丢失的信息量。从初值的形成过程揭示出了当前观测系统在一个时刻提供的数据没有包含初值所要求的全部信息,而缺失的部分或多或少的隐藏在过去的观测数据中。提为初值问题意味着只依据一个时刻的状态导致输入的信息量缺失,应考虑过去的历史数据以增加输入数据中所包含的预报量的信息。文中指出由于输出信息比输入还多的数值模式是不存在的,这样的改进带有根本性。进一步论证了数值模式的误差信息,也或多或少的隐藏在过去的历史数据中,为了充分使用过去的观测数据,本文建议改变问题的提法,不提成初值问题,提成反问题。资料同化本质上是反问题,其欠定性不应人为夸大。提成反问题的数值天气预报能充分应用过去的历史资料,将天气方法、统计方法、动力方法有机地结合在一起。对于这个反问题如何具体求解方面,在分析了业务和研究的区别,模式的普适性和针对性的统一的基础上,给出了反问题的具体解决途径。强调无需构建新模式(这是非常困难的工作),只需运行现成的模式,借助所关心的预报对象的历史数据来改造现成模式,因而是完全可行的。     

具约束条件的四维变分资料同化问题

考察了具约束条件的四维变分资料同化问题，首先引入解决该类问题的一般理论与方法，然后用有限元浅水模式对具高频重力波约束条件的四维变分同化问题进行数值试验。采用伴随技术方法和约束最优化的罚函数法和增广拉格朗日方法，使定义的约束目标函数达到最小，而得到最优解。数值试验结果表明：以控制重力波增长为约束条件的四维变分资料同化，能够更有效的滤除扰动分量，得到最优初始场。由此也表明了对数值天气预报中的这类问题是可以用具约束条件的四维变分资料同化来处理。     

PRELIMINARY STUDY OF BAROTROPIC STOCHASTIC DIFFERENCE MODEL APPLIED TO WEATHER PREDICTION

In order to consider both the deterministic and the stochastic property of atmospheric motion simul-taneously,in this paper,the weather prediction is proposed as the problem of the evolution of meteorologicalfield.The historical viewpoint of atmospheric motion is emphasized here.Based on time series analysis te-chnique,a stochastic-dynamical model with multiple initial fields is derived.Thus,weather forecasting is sum-meal up as a problem of solving a set of stochastic difference equations.For the barotropic atmosphere,thenumerical solutions of the equations are obtained by using the method of empirical orthogonal functions(EOF),and examples of medium-range weather prediction are given here.Meanwhile,selecting the order oftime series,i.e.,determining the number of initial fields properly,is also discussed.     

平衡流形成的机制与锋生

利用最小能量原理讨论了非地转流经过调整后的平衡态的情况。对于两维模型来说，不平衡流通过调整获得的平衡终态依赖于初始不平衡场的分布特点。如果不平衡流的初始位涡是非均匀的，则其通过适应过程而达到的平衡状态不一定满足热成风关系；对于初始位涡是均匀的或为零的不平衡流来说，如果初始密度的水平变化不是非常显著，则运动最后可以达到热成风平衡状态，反之，最后的平衡态则不满足成风关系，对于这种情况，我们利用广义动量坐标系进行了详细讨论。     

暴雨中尺度系统不稳定理论的数值试验

针对已有的不稳定理论研究，提出把不稳定问题由求解特征值问题转化为求解初值问题，在考虑扰动气压和水汽作用的基础上建立一个二维线性化的非静力模式，以真实反映不稳定扰动特征。     

风暴尺度集合预报中的混合初始扰动方法及其在北京2012年“7.21”暴雨预报中的应用

风暴尺度集合预报系统（Storm-Scale Ensemble Forecast system,简称SSEFs）中集合成员之间发散度不足一直都是研究的难点。本文尝试了将Barnes空间滤波融入到集合转换卡尔曼滤波（ETKF）更新预报系统中的混合初值扰动法。该方案将ETKF方法的小尺度信息与来自于侧边界条件扰动的大尺度信息相结合,缓解了扰动在侧边界不匹配的问题。通过2012年北京“7.21”暴雨并使用邻位方法对比分析了不同初值扰动方案在不同时间尺度与空间尺度上的特征,在此基础上进一步探讨了构造混合初始扰动法的可行性。结果表明:ETKF试验所构造的初始扰动无法与侧边界条件扰动相匹配,混合后的初始扰动可以有效缓解SSEFs中由于初始扰动与侧边界扰动不匹配产生的虚假波动,其中大尺度信息保留较多的混合试验（ETKF80）和动力降尺度方案（Down）在减少虚假波动方面的效果最优;从集合离散度来看,在前期暖区降水阶段ETKF的离散度在小尺度上最大,随着锋面降水的开始,Down的离散度逐渐超过ETKF,而使用各滤波波段构造的混合试验同时具备ETKF与Down二者的特征。选择合理的滤波波段可以获得最为合理的离散度表现（ETKF180）,说明仅考虑侧边界匹配（Down和ETKF80）并不能获得最合理的集合离散度,应综合考虑其他因素。从降水概率预报结果来看,选取合适的滤波波段所构造的混合扰动试验同样获得了较好的效果。