迭代集合平方根滤波在风暴尺度资料同化中的应用

本文根据最新的非同步(Asynchronous)算法设计了一个迭代EnSRF(iterative Ensemble Square Root Filter,简称iEnSRF)方案。在这个迭代方案中,同化时刻的背景场和一个较早时刻的背景场将被同时更新,得到两个时刻的分析场,然后预报模式从较早时刻的分析场再次进行集合预报到同化时刻,最后重复前面两个步骤,实现对同化时刻背景场的迭代分析。在一个理想风暴个例上,本文通过模拟雷达资料同化对这一方案进行了检验,对比了传统EnSRF方案和iEnSRF方案的同化效果。此外,本文还讨论了只在同化时刻一个时间层上进行迭代的情况。同化单部模拟雷达资料的试验表明iEnSRF方案能够在初始估计缺少风暴信息的情况下较好地还原风暴中垂直运动和潜热释放之间的正反馈关系,显著提高初始分析的质量并加快随后同化的收敛速度。而传统EnSRF在这一初始估计较差的情况下不能在初始分析中有效估计这一相关关系并导致其收敛速度较慢且收敛误差较大。当只涉及一个时间层时,迭代算法并不能取得比传统EnSRF更好的效果。这一结果表明重复使用观测的算法只有在涉及两个时间层时才能改进最终的分析结果。在同化两部模拟雷达资料的试验中,iEnSRF的初始分析仍然优于传统EnSRF的初始分析,并在对流层高层取得显著改进。单双雷达资料同化的试验结果对比表明,单纯增加观测数量并不能显著改进传统EnSRF对非观测变量(比如温度)的分析,而iEnSRF则能够更加充分地利用更多的观测进一步提升初始分析的效果。     

内蒙古区域模式三维变分中背景场误差协方差结构特征分析

背景场误差协方差矩阵的统计是资料同化的重点工作。文章利用NMC方法对内蒙古区域模式2017年7月和2018年2月各月的预报场进行背景场误差协方差矩阵的统计,通过对重新统计背景场误差协方差矩阵的特征、单点试验及预报效果进行分析。结果表明:内蒙古夏季和冬季控制变量的特征向量变化特征相似,但由于天气系统的影响而有所差别;夏季和冬季各控制变量在各模态上的特征值都随着模态数的增加而快速减小,冬季误差模态振幅要小于夏季,这主要是由于影响内蒙古夏季的天气系统较多,天气过程较冬季复杂;对模式贡献越小的特征向量,其特征长度尺度也越小,影响的范围也越小;单点试验验证了应用本地资料重新统计的背景场误差协方差矩阵的合理性。对暴雨个例的数值模拟试验表明:应用本地化背景场误差协方差同化后模拟的强降水范围和强度均得到明显改善,降水模拟更接近实况。说明本地化后的背景场误差协方差对模式预报具有一定的改进作用,在三维变分同化系统中,背景场误差协方差的重新统计工作十分必要。     

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

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。     

WRF模式三维变分中背景误差协方差估计

利用WRF模式2008年5-10月逐日预报结果,通过NMC方法进行背景误差协方差(B)估计.给出其结构特征,进行单点数值试验,并利用不同B进行1个月的数值模拟试验,检验模拟降水效果.结果表明:通过单点数值试验验证估算的B结构合理.不同的B,资料同化过程差别较大,应用重新统计的B,同化效率更高,目标函数收敛更稳定.模式模...     

华中区域模式三维变分中夏季背景误差协方差统计与对比试验

利用2012年6月12日—8月31日华中区域中尺度业务数值预报模式(WRF)一日两次的预报结果,采用NMC方法对背景误差协方差(B)进行了统计,得到了基于华中区域业务模式框架、分辨率和区域地理特征的夏季背景误差协方差矩阵的回归系数、特征向量、特征值以及特征长度尺度,并对模式三重嵌套各区域B的统计结构特征进行了对比,结果表明不同区域B的统计结构特征差异明显,表明B与模式区域地理特征和分辨率等关系密切。为探讨不同B对模式预报的影响,采用WRF模式自带的通用B矩阵(CV3-B)及本文统计得到的本地化B矩阵两种方案对2013年6—8月进行了批量试验和统计检验,结果表明:采用本地化B后,24 h小雨、中雨、大雨和48 h中雨、大雨、暴雨降水预报TS评分皆有所提高。850 h Pa风、温度及2 m温度等要素场预报的均方根误差减小,但500 h Pa高度场均方根误差略有加大。暴雨个例的分析表明:不同B方案,对初值影响非常显著,本地化B方案分析的初值场更趋合理,因而改进了降水预报。     

区域三维变分同化中背景误差协方差的模拟

背景误差协方差(B)是变分同化中的一个重要部分,极大地影响同化系统输出的分析场.由于计算和指定B中有关统计量需要巨大的资料存储量和计算量,因此进行相关的研究较为困难.本文首先论述了B在变分同化中的重要性以及进行模拟的必要性;接着介绍了美国NMC方法的原理,并研究将其应用到区域三维变分同化中的方法;然后利用WRF模式生成的预报场差值集合对有关统计量进行了估计.揭示了以下结论:通过使用平衡变换和回归系数,控制变量被限制在较小范围内,保证了分析场的质量;流函数第一全局特征向量在200 hPa附近的最大分量,表示了急流层中强西风误差;流函数前五个全局特征向量在低层与中高层之间是负相关的;非平衡温度和相对湿度的特征长度尺度比流函数和非平衡速度势的值要小,说明它们是局地性较强的量.流函数和非平衡速度势的特征长度尺度随垂直模态数的增大快速减小,而相对湿度和非平衡温度的特征长度尺度随垂直模态数的变化较为平缓.     

江西区域多元变量背景误差协方差特征分析

江西省暴雨灾害频繁发生,改善同化系统性能是提高数值天气预报水平的有效手段,构建合理的背景误差协方差是做好资料同化的关键工作。基于WRF模式的江西区域一个月控制预报为样本,计算得到多元变量相关的背景误差协方差,分析其平衡约束特征、特征值、特征向量以及特征长度尺度。结果表明,江西区域模式层中的低层和高层风场辐合、辐散分量的作用更大,各个变量对水汽场的贡献也集中在低层和高层,其中温度场起主导作用;模式层高层温度场的模拟效果偏差,各个变量的垂直相关性较大;相较于风场,温度场和水汽场在水平方向影响范围小,具有较强的局地性。     

AMSU辐射率资料在“07·07”暴雨个例中直接同化的试验研究

利用AMSU辐射率资料和常规观测资料,采用自行模拟的区域背景误差协方差(B)的WRFDA同化系统和中尺度数值模式WRF预报系统,对2007年7月8—9日发生在江淮流域的一次暴雨过程进行了模拟研究,设计了4组试验方案,对比分析了不同方案的模拟结果。结果表明,连续同化AMSU辐射率资料,可以改善降水预报效果,尤其是降水强度;通过连续使用AMSU资料,可以改进影响暴雨系统的大尺度环境场;AMSU-A资料对温度场有较为明显的影响,而AMSU-B资料对湿度场的调整有较大的贡献。     

GSI同化系统的背景误差协方差特征及对预报的影响

在同化系统中使用更合理的背景误差协方差对于得到更良好的同化效果至关重要。首先采用NMC方法针对中国区域构建更适合WRF-ARW区域预报系统的B矩阵,并对比分析了其与GSI同化系统预设的NCEP预报系统的B矩阵在分析变量间的平衡关系、分析控制变量的标准差、水平和垂直特征尺度等方面的特征差异。参照这些特征差异设计单点观测试验、背景误差协方差调优参数敏感性试验,确定针对中国区域构建B矩阵的最佳调优参数。并讨论其对一次季风低压强降水天气过程的循环同化和预报效果的影响。结果表明,采用最佳调优参数使用针对中国区域构建B矩阵的试验(Sen6)对V风分量场和相对湿度场的预报性能改进显著,同时也引出了GSI同化系统背景误差协方差参数调优(尤其是水平特征尺度参数调整)的两难问题。在此基础上,采用Hybrid同化方法使用针对中国区域构建B矩阵的循环同化试验(Hyb3)可以进一步改善预报效果,并在一定程度上修正个例模拟雨带的位置。     

背景场误差样本模拟对同化及数值预报效果的影响北大核心CSCD

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。     

Relationships between the Limit of Predictability and Initial Error in the Uncoupled and Coupled Lorenz Models

In this study, the relationship between the limit of predictability and initial error was investigated using two simple chaotic systems:the Lorenz model, which possesses a single characteristic time scale, and the coupled Lorenz model, which possesses two different characteristic time scales. The limit of predictability is defined here as the time at which the error reaches 95% of its saturation level; nonlinear behaviors of the error growth are therefore involved in the definition of the limit of predictability. Our results show that the logarithmic function performs well in describing the relationship between the limit of predictability and initial error in both models, although the coefficients in the logarithmic function were not constant across the examined range of initial errors. Compared with the Lorenz model, in the coupled Lorenz model-in which the slow dynamics and the fast dynamics interact with each other-there is a more complex relationship between the limit of predictability and initial error. The limit of predictability of the Lorenz model is unbounded as the initial error becomes infinitesimally small; therefore, the limit of predictability of the Lorenz model may be extended by reducing the amplitude of the initial error. In contrast, if there exists a fixed initial error in the fast dynamics of the coupled Lorenz model, the slow dynamics has an intrinsic finite limit of predictability that cannot be extended by reducing the amplitude of the initial error in the slow dynamics, and vice versa. The findings reported here reveal the possible existence of an intrinsic finite limit of predictability in a coupled system that possesses many scales of time or motion.     

资料同化中二维特征长度随模式分辨率变化的分析研究

特征长度是资料同化中的重要参量,决定了观测信息在空间的传递特征,而特征长度随模式水平分辨率增减而变化的特点与背景误差湍流功率谱分布特点密切相关。通过对不同来源实际资料计算获得的特征长度数据分析和对理想数据数值试验分析,结果表明随着模式分辨率的提高,特征长度会按照二次根的规律递减。特征长度的这种变化由背景误差湍流功率谱,特别是与次天气尺度（20～60波）到中尺度波（大于60波）的湍流功率谱斜率特征决定。当湍流功率谱斜率从-5/3变化到-4时,特征长度随模式分辨率变化的敏感性降低。作者估计出的温度场的实际背景误差湍流功率谱斜率在次天气尺度到中尺度大约在-2.8左右。对特征长度的估计除传统方法外,可以根据背景误差的湍流功率谱斜率特征来更方便地给出,该方法可作为传统方法的补充来匹配应用。     

Theoretical Basis and Application of an Analogue- Dynamical Model in the Lorenz System

The theoretical basis and application of an analogue-dynamical model (ADM) in the Lorenz system is studied. The ADM can effectively combine statistical and dynamical methods in which the small disturbance of the current initial value superimposed on the historical analogue reference state can be regarded as a prediction objective. Primary analyses show that under the condition of appending disturbances in model parameters, the model errors of ADM are much smaller than those of the pure dynamical model (PDM). The characteristics of predictability on the ADM in the Lorenz system are analyzed in phase space by conducting case studies and global experiments. The results show that the ADM can quite effectively reduce prediction errors and prolong the valid time of the prediction in most situations in contrast to the PDM, but when model errors are considerably small, the latter will be superior to the former. To overcome such a problem, the multi-reference-state updating can be applied to introduce the information of multi-analogue and update analogue and can exhibit exciting performance in the ADM.     

EnSRF雷达资料同化在一次飑线过程中的应用研究

本文利用包含复杂冰相微物理过程的WRF（Weather Research and Forecasting）模式,针对2007年4月23日发生在我国华南地区的一次典型飑线天气过程,分别进行了确定性预报和集合预报试验,发现确定性预报能大致捕捉到飑线系统的发生发展过程,但对飑线后部的层云区模拟效果较差。集合预报能够有效地减少模式的不确定性,大部分集合成员对飑线的模拟效果优于确定性预报。进一步将集合预报得到的40个成员作为背景场,采用EnSRF（Ensemble Square Root Filter）同化多普勒天气雷达资料,并将分析得到的集合作为初始场进行集合预报,通过与未同化雷达资料的集合对比,考察了EnSRF同化多部雷达资料对飑线系统的影响。结果表明:EnSRF雷达资料同化增加了模式初始场的中小尺度信息,大部分集合成员的分析场能够较准确地再现飑线的热力场、动力场和微物理场的细致特征,并且模拟出飑线后部的层云结构。通过对EnSRF分析的集合进行模拟发现,大部分集合成员较未同化雷达资料时模拟效果有明显改善。同化后的集合预报ETS（Equitable Threat Score）评分最高,其次是未同化的集合预报,确定性预报的最低。     

基于Lorenz系统提取数值模式可预报分量的初步试验

针对数值预报模式中存在的非线性混沌特性, 从提取可预报分量的思路出发, 阐述了在数值模式中提取可预报分量的方法, 并利用Lorenz系统进行了相关数值试验。研究发现, Lorenz系统初始误差在相空间中的增长速度是不同的, 某些方向的误差增长速度较慢, 即存在对初值扰动不敏感、相对稳定的可预报分量。根据数值模式切线性误差算子的特征值演化规律, 提取出数值模式的可预报分量, 并将模式变量在其基底上进行投影变换, 建立了可预报分量数值模式。在此基础上, 研究了Lorenz系统的混沌状态、模式参数误差及外部随机噪声对提取可预报分量的影响, 发现基于可预报分量的数值模式, 具有更好的预报技巧。     

模式误差动力特征：模式参数误差和物理过程描绘缺失误差

模式变最初始场误差和模式误差都是制约数值天气预报准确性提高的重要因素,传统数值预报和变分同化均忽略模式误差的影响.随着研究的深入,关于模式误差对数值预报影响的研究显得尤为重要.本文从非线性动力方程出发,推导出在模式存在参数误差和物理过程描绘缺失误差情况下的模式预报误差演变方程及短时间内误差平方均值近似表达式,并利用Li...     

变分同化中使用背景场时尺度匹配的数值研究

利用2012年6月12日-8月31日华中区域中尺度业务数值预报模式(WRF)一日两次的预报结果, 采用NMC方法对背景误差协方差(B)进行了统计, 得到了基于华中区域业务模式框架、分辨率和区域地理特征的夏季背景误差协方差矩阵的回归系数、特征向量、特征值以及特征长度尺度, 并对模式三重嵌套各区域B的统计结构特征进行了对比, 结果表明不同区域B的统计结构特征差异明显, 表明B与模式区域地理特征和分辨率等关系密切。为探讨不同B对模式预报的影响, 采用WRF模式自带的通用B矩阵(CV3-B)及本文统计得到的本地化B矩阵两种方案对2013年6-8月进行了批量试验和统计检验, 结果表明:采用本地化B后, 24 h小雨、中雨、大雨和48 h中雨、大雨、暴雨降水预报TS评分皆有所提高。850 hPa风、温度及2 m温度等要素场预报的均方根误差减小, 但500 hPa高度场均方根误差略有加大。暴雨个例的分析表明:不同B方案, 对初值影响非常显著, 本地化B方案分析的初值场更趋合理, 因而改进了降水预报。

     

随机强迫对集合预报效果的影响研究

以Lorenz96模式为动力框架,建立了考虑模式随机强迫不确定性的集合预报系统,并选择模式气候态和集合平均预报效果为研究对象,研究随机强迫对集合预报效果的影响.结果表明,在数值模式积分过程中引入恰当的随机强迫构成的新计算范式,较非随机强迫更接近真值的气候平均与气候标准差,对刻画数值模式的气候态也有正效果;且随机强迫的正效果主要体现在长时效阶段.集合平均预报方面,绝大部分白噪声随机强迫对应的集合预报效果优于非随机强迫集合预报,集合预报效果也随白噪声强迫增大非单调变化,并且非线性系统不同,相同比率的白噪声随机强迫产生的效果也不同.同时,绝大部分红噪声随机强迫对应的集合预报效果也优于非随机强迫集合预报,但仅部分φ(表示所引入外强迫的随机性部分和确定性部分相互耦合的一个度量)值对应的红噪声强迫集合预报优于白噪声随机强迫集合预报;而且红噪声随机强迫集合预报改善效果随系数的正负分布非对称且非单调变化.此外,相关系数φ的选择也依赖于模型.