基于GRAPES-MESO模式的非静力三维变分同化方案性能分析

利用国家气象中心中尺度业务模式GRAPES-MESO V3.0,以2009年6 8月为例,用T213模式12h预报场为大尺度模式背景场,进行了非静力GRAPES-3DVAR系统同化(3DVAR试验)与不同化(CNTL试验)探空资料的两组数值试验,并对降水、高度、温度、风场和相对湿度场进行了统计检验和典型个例分析,探讨了非静力三维变分同化系统的性能.结果表明:(1)除700 hPa相对湿度场外,3DVAR试验850,700和500 hPa初始温、压、湿和风场均方根误差均比CNTL试验有所增加,其中3DVAR试验对500 hPa初始温、压和风场的负贡献最为显著.随着预报时间延长,3DVAR试验对500 hPa风场预报的负贡献较为明显;(2)对整个模式积分区域平均状况而言,3DVAR试验对模式0～24 h和12～36 h降水预报中大多数降水量级的TS评分都小于CNTL试验;(3)CNTL试验对小雨、中雨的预报范围比较适中,对大雨、暴雨及大暴雨的预报范围均小于实况,且随着降水量级的增大,预报范围较实况偏小的程度加剧;3DVAR试验则对各量级降水范围预报偏小的程度均大于CNTL试验,特别是中雨以上强度的降水;(4)CNTL试验较3DVAR试验能更好地模拟雨带的分布、演变特征和降水强度的变化;(5)CNTL试验较好地再现了长江中下游、华南、华北、东北、西南地区东部和华东平均降水率的逐日演变及峰值、谷值模拟,但强度普遍偏弱;3DVAR试验模拟的各区域日平均降水率的演变趋势与CNTL试验类似,但强度弱于CNTL试验,因而其与实况的差异进一步加大;(6)两个试验与观测均有较好的一致性,CNTL试验的一致性略好于3DVAR试验;对＜1.5 mm·d-1的降水,两个试验都倾向于过多地预报了降水量;对＞1.5 mm·d-1的降水,两个试验预报的都偏弱;对1.5 mm·d-1以下的降水,两个试验的预报水平相当;对1.5 mm·d-1以上的降水,CNTL试验的预报优于3DVAR试验;(7)对2009年6-8月逐日降水预报结果进行了考察,整体而言,CNTL试验能较好地预报出逐日雨带的位置,强度也与实况基本接近,对西风带低槽、台风、低涡、切变线和局地降水都有较好的表现.3DVAR试验对逐日雨带的预报大致与CNTL试验类似,但预报的降水强度普遍弱于CNTL试验.     

数值预报同化系统中观测资料误差分析

在观测资料同化系统中,观测误差均方差与背景场误差均方差共同决定着观测信息与背景场信息的相对重要性以及这些信息在空间及不同变量间的扩展方式,故在资料同化系统中起到决定性作用.因此,观测误差均方差的合理估计是非常重要的.采用贝塞尔函数拟合方法,从探空观测资料与背景场的偏差(IV)协方差中分离出探空资料的观测误差均方差与模式的背景场误差均方差;再从其他观测资料偏差协方差中扣除背景场误差均方差来估计其它观测误差均方差.观测误差均方差分析使用2006年8月1-31日观测资料,国家气象中心T213L31全球中期分析预报系统的6小时预报作为背景场.结果显示估计的观测误差均方差是比较合理的.     

在四维变分同化中运用集合协方差的试验

利用浅水方程模式和模式模拟资料进行数值试验比较3种不同的背景误差协方差矩阵处理方法对四维变分(4DVAR)资料同化的影响.3种背景误差协方差矩阵分别是:(1)对单一变量将背景误差协方差矩阵简化为对角矩阵;(2)将背景误差协方差矩阵的作用简化为高斯过滤;(3)由预报集合生成背景误差协方差矩阵并利用奇异值分解技术解决矩阵的求逆.通过一系列数值试验,比较不同观测密度、不同观测误差下3种背景误差协方差处理方法对4DVAR同化效果的影响.结果表明,背景误差协方差的结构对4DVAR有重大影响.当观测资料的空间密度不够高时,采用对角矩阵得不到满意的结果.高斯过滤方案可以明显改善同化结果,但是对背景误差特征长度比较敏感.第3种方法采用的背景误差协方差矩阵是流型依赖的,而且并不以显式的方式出现在目标函数中.避免了对它求逆的复杂运算.由于做了降维处理,在观测点的密度较低和观测误差较大时可望取得较好的同化结果,同化效果较为稳定.     

复杂地形下地面观测资料同化Ⅱ.模式地形与观测站地形高度差异代表性误差

第Ⅰ部分研究结果 (徐枝芳等, 2007) 表明模式与实际观测站地形高度差异对地面观测资料同化效果有较大影响.此文在MM5_3DVAR同化系统中利用近地层相似理论将地面观测资料进行直接三维变分同化分析, 考虑模式与实际观测站地形高度差异对同化效果的影响, 提出在地面观测误差中增加地形代表性误差来解决这个问题.研究结果表明: 地面资料同化分析时, 在其观测误差中加入一项新的误差--地形代表性误差, 能较好地解决地面资料同化分析中模式与观测站地形高度差异问题; 地面资料参与同化分析, 在观测误差中加入与模式和实际观测站地形高度差异大小相关的地形代表性误差时, 地面观测值对分析值的影响随着地形高度差异代表性误差的加入而减小, 同时又部分地将地面观测信息通过变分分析融进分析场, 使得低层分析更接近真实场, 且地面资料利用率更高, 24小时降水数值预报 (模拟) 的效果较好.     

基于集合变分混合同化方法的双台风数值模拟

采用基于WRF模式的集合变分混合同化方法(Ens-3DVAR),对2013年双台风“菲特”和“丹娜丝”的路径、强度和降水进行模拟,结果表明:对双台风路径和强度的模拟,无论是模拟效果还是稳定性,Ens-3DVAR方法72 h模拟效果最优;三种试验方法对降水都有一定的模拟能力,SAL评分表明无论是对降水结构、强度,还是降水位置的模拟,Ens-3DVAR方法模拟效果最好;从Ens-3DVAR和3DVAR方法得到的初始时刻的同化增量场来看,同化卫星资料后,两种方法均改变了初始场信息,但Ens-3DVAR试验与3DVAR试验的增量无论是大小还是分布范围明显不同,说明预报系统的局地信息改变对模拟效果有很大的影响;Ens-3DVAR方法采用集合背景场和流依赖性背景误差协方差,弥补了传统3DVAR中采用均匀、各向同性、准定常的背景误差协方差所带来的局限,提供了更接近实际大气的背景场;同时该方法采用了多个不同时刻的输入资料,说明Ens-3DVAR方法是数值预报中利用历史资料的一种可行途径。      

复杂地形下地面观测资料同化II. 模式地形与观测站地形高度差异代表性误差

第I部分研究结果(徐枝芳等,2007)表明模式与实际观测站地形高度差异对地面观测资料同化效果有较大影响。此文在MM5_3DVAR同化系统中利用近地层相似理论将地面观测资料进行直接三维变分同化分析,考虑模式与实际观测站地形高度差异对同化效果的影响,提出在地面观测误差中增加地形代表性误差来解决这个问题。研究结果表明:地面资料同化分析时,在其观测误差中加入一项新的误差——地形代表性误差,能较好地解决地面资料同化分析中模式与观测站地形高度差异问题;地面资料参与同化分析,在观测误差中加入与模式和实际观测站地形高度差异大小相关的地形代表性误差时,地面观测值对分析值的影响随着地形高度差异代表性误差的加入而减小,同时又部分地将地面观测信息通过变分分析融进分析场,使得低层分析更接近真实场,且地面资料利用率更高,24小时降水数值预报(模拟)的效果较好。     

Hybrid ETKF-3DVAR方法同化多普勒雷达速度观测资料Ⅰ:模拟资料试验

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。     

降水资料同化在GRAPES-MESO模式中应用试验研究

利用国家气象中心中尺度业务数值预报模式GRAPES-MESO v3.0,以2010年6月1～30日为例,开展地面降水率1DVAR(one-dimensional variational assimilation)同化方案在GRAPES-3DVAR(three-dimensional variational assimilation)同化系统中的应用试验研究(ASSI试验),并以未加降水资料同化的试验为对照试验(CNTL试验),以评估全国1h加密雨量资料在模式中同化应用的效果。结果表明:1)在相对湿度背景误差和降水率观测误差范围内,1DVAR同化方案能够对湿度廓线进行有意义的调整,使分析降水向观测降水靠近;ASSI试验对初始温、压、湿、风场的修正主要为正效果;2)对2010年6月17～21日江南、华南连续性降水过程进行了分析,整体而言ASSI试验对逐日及逐时降水强度的预报普遍强于CNTL试验,与实况更加接近;3)ASSI试验对2010年6月1～30日08时起报的0～24 h模式预报的小雨、中雨、大雨、暴雨、大暴雨各个降水量级TS评分及ETS评分相比CNTL试验均有较明显提高,预报偏差也更接近于1;4)ASSI试验较CNTL试验能更好地模拟雨带的分布、雨带演变特征和降水强度的变化;5)对降水所做的典型个例和统计检验分析从不同角度说明了地面降水资料1DVAR同化方案在GRAPES-3DVAR系统中的应用改善了GRAPES-MESO v3.0的降水模拟效果。     

降水资料同化在梅雨锋特大暴雨个例模拟中的应用研究

利用暴雨数值预报模式AREM,以2009年6月29日发生在长江中下游地区的一次梅雨锋特大暴雨过程为例,以NCEP预报场为背景场,首先开展了不同化任何资料(无同化试验)以及分别利用GRAPES-3DVAR同化系统和局地分析预报系统(LAPS)同化地面、探空资料的3组数值试验,然后进一步开展了降水资料一维变分同化方法在GRAPES-3DVAR同化系统及LAPS系统中二次同化的效果研究,结果表明:(1)采用GRAPES-3DVAR系统同化地面、探空资料的数值试验,其降水预报效果不如无同化试验结果;而采用LAPS资料同化系统同化地面、探空资料的数值试验,其降水预报效果优于无同化试验结果,即就本个例而言,GRAPES-3DVAR同化系统对背景场的修正为负效果,LAPS同化系统对背景场的修正为正效果。(2)降水资料1DVAR方法在GRAPES-3DVAR同化系统中的应用,对物理量场有重要影响,使雨带上空变得更暖更湿,天气系统的配置更利于降水发生,中尺度系统的演变更有利于模拟出与实况更加接近的雨带位置、强度、中尺度结构特征,因而极大地改善了降水模拟效果,其模拟的1、6、24h累积降水量位置、强度、中尺度结构特征都有较明显改善。(3)降水资料1DVAR方法在LAPS系统中的应用同样改善了降水预报效果,使雨带落区位置更加接近实况。     

探空加密观测资料对西南地区数值预报的影响分析

应用2013年6月逐日全国探空气象加密观测资料和常规观测资料,WRF模式模拟资料,西南地区地面自动站资料等,采用数值模拟、统计方法和天气学方法,分析了探空气象加密观测资料对数值模拟效果的影响。研究得到:(1)探空资料同化,总体上提高了降水的TS评分值,一定程度降低了降水预报空报率,提高了中雨和大雨的6h累积降水预报准确率。(2)探空资料同化主要使降水区上空位势高度增加,气旋环流减弱,从而影响降水落区和降水强度。(3)探空资料同化减小气象要素分析场和预报场的均方根误差,对高空要素预报的改进在前24h较明显,尤其是前6h,对地面气象要素预报在整个积分时段内总体呈现正效果作用。     

Assimilation and Simulation of Typhoon Rusa （2002） Using the WRF System

Using the recently developed Weather Research and Forecasting (WRF) 3DVAR and the WRF model, numerical experiments are conducted for the initialization and simulation of typhoon Rusa (2002).The observational data used in the WRF 3DVAR are conventional Global Telecommunications System (GTS) data and Korean Automatic Weather Station (AWS) surface observations. The Background Error Statistics (BES) via the National Meteorological Center (NMC) method has two different resolutions, that is, a 210-km horizontal grid space from the NCEP global model and a 10-km horizontal resolution from Korean operational forecasts. To improve the performance of the WRF simulation initialized from the WRF 3DVAR analyses, the scale-lengths used in the horizontal background error covariances via recursive filter are tuned in terms of the WRF 3DVAR control variables, streamfunction, velocity potential, unbalanced pressure and specific humidity. The experiments with respect to different background error statistics and different observational data indicate that the subsequent 24-h the WRF model forecasts of typhoon Rusa‘s track and precipitation are significantly impacted upon the initial fields. Assimilation of the AWS data with the tuned background error statistics obtains improved predictions of the typhoon track and its precipitation.     

MM5三维变分系统在北京地区冷暖季背景场误差的对比分析

NMC方法是目前较广泛采用的一种对模式背景场误差协方差进行统计分析的一种方法。本文根据积累的2002年8月份和2003年2月份各一个月模式预报结果,采用NMC方法,计算了中尺度模式MM5V3在北京地区的冷暖季背景场误差,详细给出其气候统计特征。通过对比分析发现,背景场误差特征对于不同的模式变量、水平分辨率、垂直层各不相同,冷暖季背景场误差也有不同的特征,其差别主要表现在风场。这些特征与模式模拟区域的平均天气状况相对应,同化应该在各模式区域分别进行。MM5三维变分系统在北京地区的实际应用中,应发展根据实际季节变换背景场误差协方差矩阵的方法。     

GPS可降水量资料应用于MM5模式的变分同化试验

利用建立在长江三角洲地区GPS观测网中13个站点的资料对2002年6月27~28日影响长江三角洲地区的降水过程进行了MM5背景误差调节和可降水量资料的三维变分同化试验。试验结果表明:背景误差对三维变分同化的效果起着关键作用,模式变量(u,v,T,p和q)误差的水平尺度与NMC方法的平均时间长度有直接的关系。利用NMC方法重新构建的背景误差更接近实际的背景误差。三维变分技术能有效地同化GPS可降水量资料。GPS可降水量资料的同化使用不仅能调整模式初始湿度场,而且也能相应地调整模式初始气压场、温度场和风场。GPS可降水量资料的同化有利于减小模式初始场对可降水量的分析误差,并且有利于减小模式积分初期(3~6 h)可降水量的预报误差。与没有进行GPS可降水量同化相比,通过GPS可降水量资料的三维变分同化,使MM5模式6 h和24 h累计降水能力得到提高,改善了MM5模式降水预报性能。总体上,GPS可降水量资料的变分同化有利于模式降水预报能力的提高。     

GRAPES混合同化方法在青藏高原区域的初步试验

针对青藏高原地区气象观测站点稀少和模式同化分析质量较低的问题,将GRAPES区域集合变分(En-3DVAR)混合同化系统应用于青藏高原地区,进行了单点理想试验和真实观测资料同化分析预报试验,分析评估青藏高原混合同化分析增量及预报误差的水平垂直结构特征及其合理性,并与中国东部平原地区进行比对。单点理想试验表明,En-3DVAR混合同化系统中背景误差协方差具备流依赖属性。真实资料混合同化试验结果表明,基于集合预报估计的分析增量具有流依赖的特征,特别是在高原地区和槽脊系统附近;青藏高原地区分析场的绝对误差总体低于3DVAR系统,其平均绝对误差在中层和高层低于平原地区,说明在青藏高原地区的改进效果略优于平原地区。需要关注的是,青藏高原地区En-3DVAR混合同化分析增量总体大于3DVAR,特别是近地面层u风分量分析增量明显偏大,这可能与青藏高原复杂地形有关。     

云南滑坡泥石流灾害精细化气象预警系统

通过开展低纬高原地区MM5 V3不同参数化方案降水模拟试验,建立了基于SGI O350小型机的MM5中尺度数值模式业务系统.使降水预报输出产品时间分辨率小于等于60 min、水平距离分辨率小于等于10 km;对雷达、卫星降水反演资料与气象站及加密雨量站的实测资料用权重法集成为精细化实况降水场;基于滑坡泥石流灾害发生的天气气候背景和不同地质地貌条件下滑坡泥石流与降水的关系研究,采用PP-ES模式,建立了以时间分辨率为12 h、水平距离分辨率为30 km的滑坡泥石流灾害气象等级预报产品为主要内容的云南省精细化滑坡泥石流灾害气象监测预警系统.     

Application of ATOVS Microwave Radiance Assimilation to Rainfall Prediction in Summer 2004

Experiments are performed in this paper to understand the influence of satellite radiance data on the initial field of a numerical prediction system and rainfall prediction. First, Advanced Microwave Sounder Unit A （AMSU-A） and Unit B （AMSU-B） radiance data are directly used by three-dimensional variational data assimilation to improve the background field of the numerical model. Then, the detailed effect of the radiance data on the background field is analyzed. Secondly, the background field, which is formed by application of Advanced Television and Infrared Observation Satellite Operational Vertical Sounder （ATOVS） microwave radiance assimilation, is employed to simulate some heavy rainfall cases. The experiment results show that the assimilation of AMSU-A （B） microwave radiance data has a certain impact on the geopotential height, temperature, relative humidity and flow fields. And the impacts on the background field are mostly similar in the different months in summer. The heavy rainfall experiments reveal that the application of AMSU-A （B） microwave radiance data can improve the rainfall prediction significantly. In particular, the AMSU-A radiance data can significantly enhance the prediction of rainfall above 10 mm within 48 h, and the AMSU-B radiance data can improve the prediction of rainfall above 50 mm within 24 h. The present study confirms that the direct assimilation of satellite radiance data is an effective way to improve the prediction of heavy rainfall in the summer in China.     

Numerical Assessing Experiments on the Individual Component Impact of the Meteorological Observation Network on the ＂July 2000＂ Torrential Rain in Beijing

In an effort to assess the impact of the individual component of meteorological observations (ground-based GPS precipitable water vapor,automatic and conventional meteorological observations) on the torrential rain event in 4-5 July 2000 in Beijing (with the 24-h accumulated precipitation reaching 240 mm),24-h observation system experiments are conducted numerically by using the MM5/WRF 3DVAR system and the nonhydrostatic MM5 model.Results indicate that,because the non-conventional GPS observations are directly assimilated into the initial analyses by 3DVAR system,better initial fields and 24-h simulation for the severe precipitation event are achieved than those under the MM5/Litter_R objective analysis scheme. Further analysis also shows that the individual component of meteorological observation network plays their special positive role in the improvement of initial field analysis and forecasting skills.3DVAR scheme with or without radiosonde and pilot observation has the most significant influence on numerical simulation,and automatic and conventional surface meteorological observations rank second.After acquiring the supplement information from the other meteorological observations,the ground-based GPS precipitable water vapor data can more obviously reflect initial field assimilation and precipitation forecast.By incorporating the ground- based GPS precipitable water vapor data into the 3DVAR analyses at the initial time,the threat scores (TS) with thresholds of 1,5,10,and 20 mm are increased by 1%-8% for 6- and 24-h accumulated precipitation observations,respectively.This work gives one helpful example that assesses the impact of individual component of the existing meteorological observation network on the high influence weather event using 3DVAR numerical system.     

长江上游暴雨短期集合预报系统试验与检验

基于PSU/NCAR的高分辨率MM5模式,采用多物理方案构建长江上游中尺度集合预报系统,于2004年8月16日—9月30日进行了预报试验。降水集合预报检验表明,在25mm以上级别的降水预报中,集合预报能改进单一模式的预报能力。对“9·3”暴雨过程的检验表明,降水集合预报平均对暴雨过程的开始、持续、结束时间均有预报指示意义,特别是大于50mm的降水概率分布区域和值的大小对预报大降水的范围有指导作用。