数值天气预报同化系统的构造及试验研究

采用伴随码方法构造了数值天气预报的伴随模式系统，并对其正确性进行了检验，发现伴随码推导伴随模式是很有价值的工具。用理想场和实际资料进行的试验发现：权重函数和尺度因子选取的不同及不同的网格距对伴随模式同化系统会产生不同的影响。试验表明伴随模式系统有较强的同化能力。     

基于守恒重映射的全球非结构网格模式同化及预报初步应用

全球大气模式在发展过程中不断获得改进,并逐渐采用非结构计算网格,如以球面重心Voronoi网格为特点的MPAS-A模式。为改进MPAS-A模式初值,相关的资料同化研究同步在积极开展。本文为实现利用变分方法快速同化多源观测资料的需求,以美国NCEP业务上使用的GSI系统作为同化模块,基于守恒重映射方法进行非结构与结构化球面网格转换,构建了GSI-MPAS同化及预报框架,并进行了网格转换测试和同化预报试验。网格转换检验测试表明,模式物理量的转换误差与其分布特征密切相关,二阶精度守恒重映射转换结果优于一阶精度转换结果。连续一周的滚动循环同化及预报试验表明,基于守恒重映射方法的GSI-MPAS同化及预报框架能够有效同化多源观测资料,改善了初值场的质量并使得MPAS-A预报得到的各个变量更加准确,且对降水预报具有正面效果。进一步分析表明,由于在北半球同化了更多观测资料,所以北半球地区的改进明显优于南半球及赤道地区。     

用多重网格法解赫姆霍兹型欧拉方程

讨论了用多重网格方法（ＭＧＭ）求解赫姆霍兹型欧拉方程第一边值的五个定解问题，并与变系数超松弛迭代法作了比较。结果表明，在相同的精度条件下，前者所需的计算时间要比后者少，时间效率比随着网格数的增加而明显提高，反映了用多重网格方法求解大型差分方程组数值解的优越性。     

多重网格法在加速自适应网格生成中的应用

多重网格法是70年代以来发展起来的用于加速迭代收敛的一种行之有效的方法,它通过采用不同疏密的网格距来“消除”不同频率范围内的误差分量的办法,加速了迭代的收敛速度,具有收敛速度快, 收敛精度高以及节省CPU时间等特点。将其用于台风路径预报的自适应网格的生成,试验表明,多重网格法比单重网格可提高效率达20多倍。     

MPAS动力框架和伴随模式简介以及未来扩展和应用

跨尺度大气预报模式(MPAS-A)的动力学框架是非结构化的球面质心Voronoi网格,它代表了过去几十年来数值天气预报最重要进展之一。MPAS-A具有开放性、计算机程序和文件规范性、科学性及先进性等特点,因此可选其作为未来全球四维变分资料同化系统模式,目前已经发展了MPAS-A的切线线性模式和伴随模式。选择MPAS-A为全球四维变分资料同化系统模式,不仅可以避免MPAS-A预报模式网格与资料同化网格之间的来回插值所产生的误差,减少每次极小化迭代时MPAS-A模式变量与资料同化分析变量之间的转换所需计算时间,同时也为非结构化球面质心网格的跨尺度全球资料同化研究提供新机遇。     

四维数据同化在一次梅雨锋暴雨过程中的应用研究

通过2008年梅雨季内的一次暴雨过程来着重研究WRF模式中四维测站同化技术的应用情况以及不同的同化策略对模拟结果的影响,使用的同化资料包括常规高空和地面探测资料。结果表明:高空探测资料的同化能够较好地修正中α尺度系统的移动发展速度,从而有效地改进强降雨带的落区位置;湿度观测资料的同化反而降低了强降雨带的降水强度,这可能因为同化湿度观测量可能减小近饱和区域内的水汽混合比,从而导致这些区域内的潜热加热减小,对流强度变弱,降水减少;地面观测资料的同化能够对模式行星边界层进行修正,这种同化影响通常在模式最低层上表现得较为明显,向上逐渐减小,而边界层模拟质量对降水至关重要,因此地面观测资料的加入使得模拟降水更加接近于实况。区域嵌套模拟试验表明对粗网格区域进行四维分析同化处理可以有效抑制中α尺度模式误差的增长,对细网格区域进行四维测站同化处理则可以进一步抑制中β尺度模式误差增长。     

多普勒雷达资料同化的稀疏化方式对暴雨过程的影响研究

利用中尺度非静力WRF(Weather Research and Forecasting)模式及其三维变分同化系统,对2007年7月淮河流域的一次强降雨过程进行多普勒雷达径向速度资料的三维变分同化试验,重点考察雷达资料的不同稀疏化方式对同化结果以及对暴雨数值模拟的影响。结果表明:同化多普勒雷达径向速度资料使得模式初始风场包含了更丰富的中尺度特征信息,有效调整了初始场的环流结构,能够改善模式对暴雨过程的模拟效果;以不同的稀疏化处理方式同化多普勒雷达径向速度资料对分析场会产生不同的影响,进而影响模式的降水预报效果,本次试验中当极坐标网格径向分辨率取10 km的时候降水过程的预报效果最好。     

HUBEX区域资料同化系统

介绍HUBEX区域资料同化系统。这个系统采用6 h周期的间歇资料同化方法, 利用全球粗网格分析场资料, 形成冷启动的初估场和同化模式的边界条件。系统还包括资料质量控制、σ面最优插值客观分析、张弛逼近 (Nudging) 初值化、中尺度同化模式预报和后处理等部分, 对来自全球通讯系统、HUBEX加密观测的资料和国家卫星气象中心的导风资料进行同化。最后, 用1998年6月24~28日长江流域的暴雨过程对这个资料同化系统进行测试。     

空气质量数值模式预报中资料同化的初步研究

利用嵌套网格空气质量预报模式,在对上海市环境监测中心提供的观测数据进行必要的质量控制后,采用最优插值方法对可吸入颗粒物(PM10)、二氧化氮(NO2)和二氧化硫(SO2)进行资料同化。选取2004年8月1～20日做作逐日同化试验的结果表明,无论是PM10、NO2还是SO2,其同化偏差平均值均在20μg.m-3以下,比同化前减少了至少50%;3种污染物的同化偏差小于其未同化偏差的天数均在16天以上。在大气清洁和污染两种情况下,对PM10分别作10天的同化试验表明,同化后的均方根误差均小于同化之前。此同化方法能利用观测数据较好地修正空气质量模式预报场,从而为模式提供与实际更加接近的初始场。     

临近预报和数值预报中气象资料客观分析方法的过去和现在

在气象学的资料同化中有四种主要方法:①曲面拟合法——定义一个数学曲面以拟合不规则空间分布的观测值.②将观测值经验线性地插值到网格点上.③统计客观分析——一种估计网格点上的气象参数的方法,在这些网格点内所分析变量的相关性决定了适用于这些观测值的权重.④变分     

多重网格法在MM5自适应模式中的应用

将多重网格法应用于MM5中来加速自适应网格的生成,并用这种方法来模拟2002年6月17-18日发生在江南和华南的暴雨过程。试验表明：在收敛精度要求高的情况下自适应模式模拟结果的精度高于均匀网格模式,且多重网格法有助于提高运算效率。     

用车贝雪夫多项式做时间序列预报的一种改进方案

为提高预报准确率，本文对作者以前提出的时间序列预报方法，提出了一种改进方案。这一方案的要点是:1）在计算理想初值的预报时，针对不同情况选择不同的迭代次数；2）在通过迭代终值计算预报时，对不同情况使用不同的拟合误差平均值；3）当拟合误差的符号难以确定时，直接取迭代终值作为预报值。实例计算表明， 新的方案有利于提高预报准确率。     

准地转正压模式中的多重网格方法及对比

介绍了多网格（简称ＭＧ）方法和完全多网格（简称ＦＭＧ）方法，构造了数值天气预报准地转正压模式的计算方案，并对计算结果进行了分析对比。     

System of Multigrid Nonlinear Least-squares Four-dimensional Variational Data Assimilation for Numerical Weather Prediction (SNAP): System Formulation and Preliminary Evaluation

A new forecasting system—the System of Multigrid Nonlinear Least-squares Four-dimensional Variational (NLS-4DVar) Data Assimilation for Numerical Weather Prediction (SNAP)—was established by building upon the multigrid NLS-4DVar data assimilation scheme, the operational Gridpoint Statistical Interpolation (GSI)?based data-processing and observation operators, and the widely used Weather Research and Forecasting numerical model. Drawing upon lessons learned from the superiority of the operational GSI analysis system, for its various observation operators and the ability to assimilate multiple-source observations, SNAP adopts GSI-based data-processing and observation operator modules to compute the observation innovations. The multigrid NLS-4DVar assimilation framework is used for the analysis, which can adequately correct errors from large to small scales and accelerate iteration solutions. The analysis variables are model state variables, rather than the control variables adopted in the conventional 4DVar system. Currently, we have achieved the assimilation of conventional observations, and we will continue to improve the assimilation of radar and satellite observations in the future. SNAP was evaluated by case evaluation experiments and one-week cycling assimilation experiments. In the case evaluation experiments, two six-hour time windows were established for assimilation experiments and precipitation forecasts were verified against hourly precipitation observations from more than 2400 national observation sites. This showed that SNAP can absorb observations and improve the initial field, thereby improving the precipitation forecast. In the one-week cycling assimilation experiments, six-hourly assimilation cycles were run in one week. SNAP produced slightly lower forecast RMSEs than the GSI 4DEnVar (Four-dimensional Ensemble Variational) as a whole and the threat scores of precipitation forecasts initialized from the analysis of SNAP were higher than those obtained from the analysis of GSI 4DEnVar.     

A simple method of calculating the optimal step size in 4DVAR technique

l.IntroductionWithhighlydevelopingofmodernscientifictechnologyandincessantupdatingoftheobservationalsystem,manykindsofnewsourcesofobservationaldataarereadilyobtained,suchassatellitedataandradardata.Ithasbeenacriticalproblemtopuzzleresearcherstoeffectivelyemploythesedatainnumericalcalculation.4DVARtechniquehasgraduallybeenaveryimportanttoolinthemainstreamofnumericalweatherprediction,becauseitisofstrongcapabilityofcombiningandextractingtheusefulinformationfromallkindsofobservationaldata.Thedat…     

IMPLICIT NONLINEAR NORMAL MODE INITIALIZATION:A MULTIGRID APPROACH

The implicit nonlinear normal mode initialization (INMI) is applied to a tropical limited area shallow water modelin spherical coordinates.The boundary condition for the INMI scheme is based on the boundary formulation of themodel.The INMI scheme is found to be very efficient in suppressing spurious gravity wave oscillation and providing awell balanced initial data set for the model.The INMI scheme involves solving a number of elliptic type equations withvarying complexity.and hence an efficient numerical technique is required for solving such equations.In order to makeINMI computationally more attractive,we are employing the multigrid method for solving all the elliptic type equationsin the INMI scheme.The numerical procedures for the development of such multigrid solvers are briefly described.     

IMPLICIT NONLINEAR NORMAL MODE INITIALIZATION: A MULTIGRID APPROACH

The implicit nonlinear normal mode initialization (INMI) is applied to a tropical limited area shallow water model in spherical coordinates.The boundary condition for the INMI scheme is based on the boundary formulation of the model.The INMI scheme is found to be very efficient in suppressing spurious gravity wave oscillation and providing a well balanced initial data set for the model.The INMI scheme involves solving a number of elliptic type equations with varying complexity.and hence an efficient numerical technique is required for solving such equations.In order to make INMI computationally more attractive,we are employing the multigrid method for solving all the elliptic type equations in the INMI scheme.The numerical procedures for the development of such multigrid solvers are briefly described.     

天气雷达测定区域降水量方法的改进与比较

讨论变分校准法用于雷达－雨量计系统联合探测降水。由雷达反射率因子Ｚ和地面降水强度Ｉ实时地获得最优Ｚ－Ｉ关系，在求解欧拉方程时采用多重网格法，不仅可提高计算结果的精度，还可大大提高计算速度。