两种动力控制变量对比分析及其对台风同化和预报的影响

目前常用的流函数-势函数(ψ-χ)和水平风分量(U-V)两种动力控制变量方案分别被认为适用于大尺度同化和对流尺度同化,而两种方案在台风尺度同化中的具体特征及其对台风预报的影响尚未明确。基于WRF-3DVarDA系统,分析不同动力控制变量方案的背景场误差协方差的统计特征,并进行了单点观测同化理想试验和5场台风过程的20组连续循环同化和预报批量试验。两种动力控制变量方案的背景场误差协方差的统计特征分析表明,ψ-χ方案背景场误差更小、长度尺度更大,而U-V方案的局地性特征更明显,方差更大;单点观测试验证实了两种方案的统计特征,也表明ψ-χ作为控制变量会导致虚假负增量的出现;批量试验表明,U-V方案的台风路径、最大风速以及台风强度的整体优于ψ-χ方案;诊断分析表明,U-V方案得到的更合理的热动力结构特征是提高台风预报的主要原因。     

纬度依赖背景场误差协方差及其对台风同化和预报的影响研究

合理的背景场误差协方差矩阵是做好变分同化的关键。为进一步认识背景场误差协方差矩阵在中尺度预报中的作用,对背景场误差协方差中平衡关系的纬度依赖特征及其对中尺度同化及预报效果的影响进行了研究。为使得平衡关系既包含纬度依赖特征,又降低纬度依赖带来的非平衡的噪音信息,在背景场误差协方差矩阵构造的平衡变换过程中引入了递归滤波的方法,对平衡变换中的回归系数进行了滤波平滑。同化单点观测的理想试验表明纬度依赖的背景场误差协方差具有更合理的动力关系,且滤波后的背景场误差协方差既保持了纬度依赖特征且明显平滑了噪音信息。台风“莫拉克”同化数值模拟试验表明纬度依赖的背景场误差协方差明显提高了36 h及以上的中心海平面最低气压和路径预报的预报效果。      

江西及其临近区域同化系统中不同季节背景误差协方差特征及其对降水预报影响

在不同季节背景下,对比分析多元变量相关的背景误差协方差特征,了解其在天气过程中的作用,可以改进同化系统性能,提高降水数值预报水平。对比分析汛期和非汛期江西及其临近区域多元变量相关的背景误差协方差特征,分别选取2019年汛期和非汛期的2次降水过程,设计2组循环同化试验,探讨多元变量相关的背景误差协方差对江西降水预报效果的影响。结果表明,相较于非汛期,汛期分析变量对风场、温度场和水汽场的贡献值整体上要更大,且汛期各个控制变量的背景场误差更为显著。多元变量试验的降水预报评估效果整体上更好,其汛期预报效果改善更显著。汛期与非汛期的多元变量试验降水预报结果更接近实况,且相对非汛期降水而言,汛期多元变量试验模拟效果更好,模拟的降水分布及强度与实况更为接近。     

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。      

GRAPES Hybrid-3DVar对台风苏迪罗的数值试验

为了把反映天气形势变化的背景误差协方差引入到变分分析系统中来提高分析质量,本文在GRAPES区域三维变分框架的基础上通过扩展控制变量方法实现动态与静态背景误差协方差耦合,建立混合三维变分分析系统（GRAPES Hybrid-3DVar）。通过控制变量扰动产生的集合样本进行单点观测分析试验验证Hybrid-3DVar及其局地化方案的合理性,并针对台风苏迪罗进行实际观测资料同化和数值预报试验,结果表明:用集合样本描述的背景误差协方差是随着天气流型变化的,动力场和质量场的离散度在台风中心处最大,因而混合同化的分析增量包含更多细微结构和中小尺度信息;其分析和24 h内预报要素质量优于3DVar,24 h内降水强度和落区预报也更准确,混合同化分析改善了3DVar分析的降水空报问题;同时混合同化分析的24 h内台风路径预报也最接近实况,台风强度预报在48 h之内都比3DVar更接近观测。     

三维变分同化中多变量平衡约束设计

在现代变分同化系统中,背景场误差协方差起着决定观测信息的空间分布特征、匹配不同变量间的关系和保证分析增量平衡的作用。基于NMC(National Meteorology Centre)方法,设计了一个新的多变量平衡约束算子:在物理变换中,构建相对湿度和其余控制变量间的平衡约束算子;同时分别采用经验正交函数方法和递归滤波器来模拟控制变量(ψ,χ_u,T_u,h_ru,p_su)^T的垂直误差协方差和水平误差协方差。利用2009年6月2日到8月9日间WRF模式的预报差值场,对新的背景场误差协方差进行模拟分析。单点观测试验表明,新的背景场误差协方差实现了观测信息在干湿变量之间的传递,而且相对湿度具有与温度相似的增量场分布。     

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。     

不同背景场误差样本模拟方案对数值预报的影响——以“苏迪罗”台风为例

利用天气研究和预报模式(Weather Research and Forecasting Model,WRF)、WRF三维变分同化(Weather Research and Forecasting-Three-Dimensional Variational Data Assimilation,WRF-3DVAR)及美国国家气象中心(National Meteorological Center,NMC)方法,采用热启动循环同化和冷启动两种不同初值方案开展数值试验,探讨不同初值方案模拟的背景场误差样本对背景误差协方差及其同化预报效果产生的影响。结果表明:由不同初值方案模拟的背景场误差样本统计得到的背景误差协方差,其单点同化试验均符合理论模型,但二者分析增量场的差异较显著。对2015年"苏迪罗"台风降水个例进行的数值试验表明,不同初值方案模拟的背景场误差样本统计得到的背景误差协方差对同化分析场具有一定影响,进而对台风移动路径和台风降水的模拟产生了较显著的影响,但对台风强度和台风中心附近最大风速的影响不显著。4个不同起报时刻数值试验进一步表明,采用热启动循环同化背景场误差样本模拟方案统计的背景误差协方差,对"苏迪罗"台风路径和降水预报效果较好,其中对台风路径的影响主要体现在数值预报模式积分24 h之后。     

快速更新循环同化系统的背景场误差协方差日变化特征研究及初步应用

目前多数快速更新循环同化系统在各分析时刻常使用固定的背景场误差协方差。为在快速更新循环同化系统中采用日变化的背景场误差协方差,基于RMAPS-ST系统分析了其夏季和冬季日变化背景场误差协方差特征,并进行了同化及预报对比试验。结果表明,该系统夏、冬两季的背景场误差协方差均呈现出明显的日变化特征,且夜间各变量(U、V、T、RH)的误差标准差与特征值均大于日间,反映模式系统夜间的预报误差大于日间;而夏季各变量误差标准差和特征值大于冬季,也说明系统在夏季的模式预报误差比冬季大;连续3 d的循环同化试验初步表明,采用日变化背景场误差协方差可以提高同化及预报效果。     

集合最优插值中的样本选取

背景误差协方差控制了分析向观测调整的幅度以及调整的结构,所以其对同化分析的质量起着至关重要的作用。对于集合同化方法而言,样本决定了背景误差协方差的分布。基于HYCOM海洋数值模式结果,针对集合最优插值方法,探讨了静态样本的选取和更新对背景误差协方差结构分布的影响,研究结果表明：由变量的原始状态数据估计的静态样本会夸大样本相关性,由扣除季节变化得到的距平数据统计出的静态样本能比较合理地反映背景误差协方差的结构;在季风控制区,具有季节变化的样本比静态样本更能适应背景误差协方差随流形分布的特征。同时一系列的同化试验也被实施来进一步调查不同样本对同化分析的影响。     

三维变分同化中不同物理量对台风预报的影响

采用NMC方法统计了2006年9月的背景误差协方差,利用Bogus资料对台风进行了初始化,并对2006年“桑美”台风进行了同化试验。结果发现,同化不同的Bogus资料,所得到的台风初始场各不相同,对台风预报的影响也各不相同。对海平面气压同化,可以使台风强度明显加强,形成成熟的暖心结构;基于风速同化,对台风强度的改变较弱,对暖心结构的改进不是很明显。在同化海平面气压和风速的基础上,针对相对湿度的同化,在一定程度上可以改善台风强度预报,有利于提高台风路径的预报精度。     

台风预报误差的流依赖特征及混合资料同化中最优耦合系数

基于集合卡尔曼变换与三维变分(ETKF-3DVAR)混合资料同化系统和欧洲中期天气预报中心(ECWMF)的全球集合预报,以"梅花"台风为例,分析了台风系统预报误差的流依赖特征,讨论了耦合系数在混合同化和预报中的敏感性及其对预报质量的影响。结果显示,台风系统的预报误差协方差具有显著的中小尺度结构特征,集合估计的预报误差协方差结构能够再现其流依赖属性。相对于3DVAR方案,混合资料同化方案的最优耦合系数对台风系统的分析和预报质量具有更好的改善;但不同的耦合系数对台风路径预报有明显的影响,不合适的耦合系数甚至可能导致更坏的结果,只有耦合了相对合适的预报误差协方差的流依赖信息,混合资料同化方案才可能对分析和预报质量有正效果。这表明在混合资料同化系统中,构造一种具有自适应能力的耦合权重函数,实现相对最优权重的自动选择,对充分发挥混合资料同化方案的潜在优势具有重要意义。     

扩展水凝物控制变量的雷达资料同化对台风“天鸽”数值模拟的影响

利用WRF(Weather Research and Forecast)模式及WRFDA(WRF model data assimilation system)系统,针对2017年台风“天鸽”个例通过同化雷达径向速度(Vr)和反射率因子(RF),研究水凝物控制变量的雷达资料同化对台风分析预报的影响。研究表明：雷达径向速度的直接同化有效地改进了模式初始场中台风涡旋区的中小尺度信息,分析场中产生了气旋性的风场增量,对模式背景场中的台风有显著增强作用。通过在传统控制变量中扩展针对水凝物的控制变量可有效地同化雷达反射率因子资料,对初始场的水物质进行调整,并对随后确定性预报的台风路径和强度都有一定的正效果。此外,相比没有水凝物控制变量的雷达同化试验,加入了水凝物控制变量的雷达资料同化试验降水预报效果更好。这为将我国近海的地基多普勒天气雷达用于台风初始化分析和预报提供了一定的技术支撑和保障。     

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。     

探空和飞机观测资料联合同化对台风“苏迪罗”（2015）数值模拟的影响研究

基于中尺度数值天气预报模式WRF和WRFDA三维变分同化系统,针对2015年台风“苏迪罗”二次登陆过程,利用NCEP ADP提供的无线电探空、飞机报观测资料,同时同化两种资料,并进行36 h模拟预报,从台风移动路径、强度、降水及模式初始场改进等方面分析了同化模拟效果。结果表明,同时同化两种资料能够有效改善台风移动路径、中心附近最低气压的模拟。对浙闽降水关键区24 h降水的TS评分结果表明,该同化方案对台风降水的预报评分有一定程度的改进,尤其是中雨和特大暴雨的改进最明显。对于模式初始场的温度、相对湿度、纬向风、经向风在各高度上的均方根误差,除湿度外均有不同程度的减小。并且同化对于台风结构的模拟也有所调整。      

基于云依赖背景场误差协方差的雷达资料同化及对降雨预报影响研究

传统变分同化方法中使用各向同性和均质的背景场误差协方差,忽略了背景场误差协方差的天气系统依赖性,而在变分框架下引入集合流依赖的背景场误差协方差还需要额外的集合预报.为在变分同化中引入更合理的背景场误差协方差,通过引入云指数构建"云依赖"背景场误差协方差,提出了一种云依赖背景场误差协方差的同化方案,并应用于雷达等多源观测...     

全球资料同化中误差协方差三维结构的准确估计与应用Ⅰ:观测空间协方差的准确估计

观测误差与背景误差协方差在四维资料同化和业务资料分析系统中起到决定性作用,它决定着观测信息与背景初猜值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。由于实际大气的真值并不知道,需要发展不同的技巧来估计观测误差与背景误差协方差,其中在观测空间利用观测与背景初猜值之差来分离观测误差与背景误差协方差的方法估计出的结果较为准确,其估计出的观测误差可直接用于资料分析系统中,背景误差可作为标尺来度量其他方法估计结果的可靠性。文章采用国家气象中心T213L31全球中期分析预报系统的6 h预报作为背景初猜场及同时段冬夏两个季节的北半球探空,利用贝塞尔函数拟合方法来分离观测误差与背景误差协方差,并比较了东亚区、北美区、欧洲区3个探空资料均匀密集区的区域与季节变化结果。结果表明,观测空间拟合方法所要求的水平均质、各向同性在欧洲区和北美区成立程度较好,在东亚区略差,使用时需要斟酌。此外均方差区域间差别较大,在冬季明显大于夏季,温度场偏大0.2 K,风场偏大0.9 m/s。温度场在400 hPa以下与150 hPa以上,背景误差略小于观测误差,而在200—300 hPa,背景误差略大一些。风场的特点与温度场比较一致。温度与风场背景误差主要集中在前40波,并在20波左右达到最大,水平相关季节区域差别不大,而温度垂直相关比风场窄,两者相关范围比较大的波数主要集中在前20波。此外利用贝塞尔函数拟合方法获得结果的分析表明,在质量场中不同区域季节间温度误差的稳定性要明显好于高度场,涡度散度的稳定性要明显好于流函数和势函数,特别是对于特征长度更为明显。这表明利用贝塞尔函数拟合方法获得的结果对校准在全球资料同化中采用温度、涡度散度作为资料同化的分析变量具有一定的优势。     

温湿统计平衡约束关系对GRAPES全球湿度分析的作用

为改进GRAPES全球三维变分同化系统(GRAPES-3DVar)的湿度分析,借鉴Hólm等(2002)的思想,在背景误差协方差结构中引入湿度与温度的统计平衡约束关系。通过扣除湿度变化中与温度有关的平衡部分获取非平衡拟相对湿度,并引入非线性对称变换对其做标准化处理,将处理后的变量作为新的湿度控制变量。统计结果表明,温湿统计平衡约束主要出现在中高纬度对流层中层相对湿度大于80%的区域,与大尺度抬升凝结加热有关;新的湿度控制变量能满足无偏、高斯分布特征。单点理想观测试验结果表明,新的湿度分析具备了流依赖特征,并能有效地抑制负水汽与超饱和水汽的出现。同化循环与预报试验结果表明,新方案给出的湿度分析的偏差和均方根误差均有所减小。而针对降水预报的检验结果表明,引入新方案后的0.1-10 mm降水预报,在ETS评分没有显著降低的情况下,BIAS评分更靠近1,降水空报有所减缓。然而60-84 h的25 mm以上的降水漏报现象更为明显,表明湿度同化分析方案还有改进空间。通过引入温湿统计平衡约束关系,完善了GRAPES-3DVar分析框架,为全球湿度分析的持续改进奠定了坚实基础。