EnKF中误差协方差优化方法及在资料同化中应用

集合卡尔曼滤波 (the Ensemble Kalman Filter,简称EnKF) 中将预报集合的统计协方差作为预报误差协方差,但该估计可能严重偏离真实的预报误差协方差,影响同化精度。基于极大似然估计理论,发展了一种优化预报误差协方差矩阵的实时膨胀方法,即MLE (the Maximum Likelihood Estimation) 方法。利用蒙古国基准站Delgertsgot (简称DGS站) 观测资料,基于EnKF方法和MLE方法,在通用陆面模式 (the Common Land Model,简称CoLM) 中同化了地表温度和10 cm土壤温度观测资料,建立了土壤温度同化系统。结果表明:MLE方法对地表温度和各层土壤温度 (尤其深层土壤温度) 的估计比EnKF方法准确。考虑到浅层和深层土壤温度的差别,在实施MLE方法时对浅层和深层土壤温度采用了不同的膨胀因子。对比膨胀因子为单一标量时的结果,多因子膨胀能缓解深层土壤温度的不合理膨胀,改善同化效果。     

ATMS和CrIS卫星资料同化对青藏高原天气预报的影响

利用WRF模式和GSI同化系统同化美国最新一代的ATMS和Cr IS卫星资料,探讨卫星辐射资料同化对青藏高原天气要素预报准确性的影响。进行了四组试验模拟,即无资料同化的控制试验(CTRL)和三组同化试验,三组同化试验分别为:只用常规观测资料进行同化(CONV)、常规观测资料和ATMS卫星资料同化(ATMS)、常规观测资料和Cr IS卫星资料同化(CRIS)。分析了2015年1月及7月的温度场、相对湿度场和风场的预报能力,除了分析近地表2 m温度场、2 m相对湿度场及10 m风场外,也分析了高地形区域以及低地形区域不同高度层上气象要素的预报能力。结果表明:ATMS和CRIS同化对青藏高原天气要素预报效果改进并不具有普遍性,ATM S同化试验可以有效的增进7月低地形区域的2 m温度场、7月高地形区域2 m相对湿度场以及1月高地形区域10 m风场的24 h、48 h预报能力;CRIS同化对1月高地形区域2 m温度场24 h预报、1月与7月高地形区域10 m风场24 h与48 h预报有改善效果。就垂直分层来讨论,CRIS同化试验不管在哪个高度分层都无法有效地改进模式预报能力,ATMS同化试验则在不同分层、不同变量场有着不一样的预报效果。资料同化后温度场预报主要的误差来源是系统性误差,而相对湿度场和风场在同化后主要误差是由非系统性误差造成的。整体上ATMS同化试验效果优于CRIS同化试验。     

ETKF协方差膨胀方案对WRFDA混合同化及预报的影响

为讨论集合变换卡尔曼滤波不同协方差膨胀方案对集合-变分混合同化及预报的影响,开展了中国中东部区域一次连续大范围降水过程的连续10天的循环同化和预报试验。结果表明:4种不同的协方差膨胀方案相对于无协方差膨胀的方案,均有效地提高了混合同化和预报的效果。将同化时次之前所有膨胀系数平均值作为新膨胀系数的方案,同化和预报的效果均是最差的;其他3种协方差膨胀方案效果较为接近略有区别:对于风场,将预报误差协方差投影到集合子空间的方案和采用平均新息协方差信息的方案表现较好;对于温度场、湿度场和降水预报,采用平均新息协方差信息的方案和采用了同化时次前两次集合预报比率的方案较好。     

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。     

直接同化卫星辐射率资料在暴雨预报中的应用研究

为了考察T213-SSI同化全球ATOVS卫星辐射率微波资料在极端暴雨事件预报中的应用效果和能力,评估和分析卫星资料的应用对极端暴雨事件预报效果的影响,利用T213-SSI准业务同化系统,对2007年7月16-19日的川渝地区暴雨过程进行了模拟分析.此次暴雨过程致灾严重,同时是一次预报难度很大的、西风带系统调整下的转折性天气过程,非常值得研究.共开展了3组模拟试验:第一组试验只同化常规资料;第二组试验连续同化10天常规资料和卫星微波资料,第三组试验只同化一个时次、分别使用常规资料和不同波段微波资料(AMSUA和AMSUB).结果表明:(1)仅同化一次卫星资料的暴雨预报不及连续同化10天卫星资料的效果好,说明卫星资料的使用需要有较长时间的累积才能产生较好效果;(2)卫星资料的长期使用可以改进大尺度环境场,使得暴雨天气过程的直接影响系统更接近实际;(3)AMSUA资料对温度场的调整有较大贡献,AMSUB资料对湿度场也有较为明显的影响.     

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。     

GRAPES-Meso云分析系统的设计与试验

研究应用LAPS(Local Analysis and Prediction System)云分析方案,基于美国"风暴分析预报中心"开发的中尺度模式ARPS(Advanced Regional Prediction System)的资料分析系统ADAS(ARPS Data Analysis System),开发了GRAPES-Meso(Mesoscale of the Global and Regional Assimilation and Prediction System)区域中尺度数值预报模式的云分析系统,首次实现了地面云观测资料、卫星云图、多普勒雷达反射率资料在GRAPRS模式中的综合同化应用。详尽分析了地面云观测资料、卫星红外云图、可见光云图、多普勒雷达反射率多种观测资料对GRAPES模式初始三维云覆盖、多相混合比等云微物理因子以及初始场的调整。通过对2009年6月28日至7月4日湖南省一次强降水过程的模拟试验检验云分析系统的性能,对比分析表明:(1)云分析系统通过地面云观测资料、卫星红外云图、可见光云图、多普勒雷达反射率的同化,能够反演出三维云覆盖状况;(2)在三维云覆盖的基础上结合云底云顶高度,能够反演出云水、雨水、云冰等微粒,并显著改善模式初始湿度场;(3)云分析系统能够显著缩短模式的热启动时间,明显增大了开始几小时的降水量预报,对24小时的降水预报效果也有显著改善。     

数值预报中卫星资料同化效果实验研究

目前,卫星资料在数值天气预报中的同化应用显著改善了数值预报效果,尤其是在全球数值预报中更为明显.而在区域数值预报中,卫星资料同化应用的影响还需要开展进一步的研究与分析.采用基于GRAPES-3DVar 同化系统和中尺度数值模式WRF 构造的区域数值预报流程,引入NOAA16 卫星资料分别对T213 和T511不同背景场...     

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。     

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。      

On the assimilation of satellite sounder data in cloudy skies in numerical weather prediction models

Satellite measurements are an important source of global observations in support of numerical weather prediction (NWP). The assimilation of satellite radiances under clear skies has greatly improved NWP forecast scores. However, the application of radiances in cloudy skies remains a significant challenge. In order to better assimilate radiances in cloudy skies, it is very important to detect any clear field-of-view (FOV) accurately and assimilate cloudy radiances appropriately. Research progress on both clear FOV detection methodologies and cloudy radiance assimilation techniques are reviewed in this paper. Overview on approaches being implemented in the operational centers and studied by the satellite data assimilation research community is presented. Challenges and future directions for satellite sounder radiance assimilation in cloudy skies in NWP models are also discussed.     

基于DART +WACCM模式搭建的平流层同化、天气预报和气候预测模型研究

本论文基于WACCM（Whole Atmosphere Community Climate Model）模式最新版本WACCM6和DART（Data Assimilation Research TestBed）同化工具最新版本Manhattan,开发了中高层大气温度、臭氧和水汽卫星资料的同化接口,搭建了一个包含完整平流层过程的数值同化、天气预报和短期气候预测模型（此后简称模型）;本模型对2020年3～4月平流层大气变化进行了同化观测资料的模拟,并以同化试验输出的分析场作为初值,对5～6月的平流层大气进行了0～30天天气尺度预报以及31～60天短期气候尺度预测的回报试验。结果表明:本模型能较好地重现2020年3、4月北极平流层出现的大规模臭氧损耗事件随时间的演变特征,模拟结果和Microwave Limb Sounder（MLS）卫星观测结果很接近;而未进行同化的模拟试验,虽然可以模拟出北极臭氧损耗现象,但是模拟的臭氧损耗规模相比MLS卫星观测结果要低很多;利用同化试验4月末输出的分析场作为初值,预报的5月北极平流层臭氧体积混合比变化与MLS卫星观测值的差值小于0.5,预测的6月北极平流层臭氧变化只在10～30 hPa之间的区域,与观测之间的差异达到了1 ppm（ppm=10?6）。本模型不但改善了北极平流层化学成分变化的模拟,也显著地提升了北极平流层温度和环流的模拟。本模型同化模拟的3～4月、预报预测的5～6月北极平流层温度和纬向风变化与Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications, Version 2 （MERRA2）再分析资料结果具有很好的一致性,仅在北极平流层顶部,预报预测的温度和纬向风分别与再分析资料之间的均方根误差（RMSE）约为3 K和4 m s?1。未进行同化的试验模拟的3～4月、预报预测的5～6月北极平流层的温度和纬向风与MERRA2再分析资料之间的RMSE在大部分区域都达到6 K及5 m s?1以上。从全球范围来看,本模型对平流层中低层模拟性能改善最为显著,其预报预测结果与观测值之间的差异,比未进行同化试验的结果,减少了50%以上。     

物理滤波初始化四维变分在临近预报中的应用

运用WRF模式（Weather Research and Forecasting Model,天气研究和预报模式）和WRFDA同化（WRF Data Assimilation,WRF资料同化）系统,探究采用物理滤波初始化四维变分同化方法提高数值预报在临近预报时效的预报能力的可能性。通过采用12 min同化窗,在不显著增加计算量的情况下,得到更协调的模式初始场,从而提高模式预报能力。选取2018年8月华北地区17个降水个例进行研究,结果表明:采用物理滤波初始化四维变分同化技术能够明显改进模式短时临近降水预报能力,明显提高对大量级降水预报的ETS评分,6 h累积降水大于25.0 mm量级的ETS评分由0.125提高到0.190,且6 h累积降水大于60.0 mm量级的ETS评分由0.016提高到0.081。研究还表明:同化雷达风场通过改进初始动力场使次网格尺度降水过程（积云参数化）快速响应,可提高短时临近时段的降水预报能力。     

气象卫星资料同化的科学问题与前景

从数值天气预报资料同化的角度,分析了气象卫星观测与常规气象观测的不同特点形成了卫星资料同化的特殊科学问题.由于各类星载遥感仪器所观测到的是一定波长的电磁辐射,不能像传统的直接观测资料一样被预报模式直接应用.又由于卫星观测对象是整个大气层,而不是特定高度的大气,因此确定卫星观测影响的高度和它的潜在垂直分辨率成为一个关键问题.卫星观测还可能存在着系统性的偏差,这与直接观测的误差互相独立也有很大区别.资料同化通常建立在模式预报(即背景信息)与观测量的比较的基础上,为了实现同化,需要将模式的基本大气变量转换成星载仪器所获得的特定波长的电磁波特征量,或者将观测到的电磁辐射特征量反算成大气的特征量.前者需要引入复杂的观测算子,后者则将复杂的反演过程交给了前处理阶段.这就形成了直接与间接同化卫星资料的两种不同策略,策略的选择取决于同化系统处理复杂观测资料的能力,对同化效果有决定性的影响.逐个分析了目前用于数值预报的5种卫星观测资料,即星载大气垂直探测器资料、大气运动矢量资料、散射仪海面风资料、卫星观测的云与降水信息资料与GPS掩星观测资料的同化的进展与有待解决的主要问题,概述了中国近年在大气垂直探测器等卫星资料同化中的研究进展及其业务应用的效果,并提出了今后需要予以特别关注的研究方向.     

卫星气溶胶光学厚度资料同化对灰霾预报改进个例研究

面对日益严峻的大气污染形势,针对卫星气溶胶光学厚度（AOD）资料在灰霾数值预报领域的合理有效利用问题,使用WRF-Chem（WRF coupled with Chemistry）大气化学模式以及GSI（Gridpoint Statistical Interpolation）三维变分同化系统,利用MODIS和FY-3A/MERSI AOD资料,对一次灰霾天气过程进行了同化预报试验。试验结果显示,同化卫星AOD资料有效改善了模式初始场,MODIS和MERSI同化试验分别在AOD分析场的中心强度和空间分布各具优势,且对PM_2.5和PM₁₀的后续预报改进明显;从统计分析上看,同化试验的预报效果整体上好于控制试验,同化试验中PM_2.5和PM₁₀预报值的平均值、中值、平均偏差、均方根误差等指标均明显优于控制试验,且MODIS和MERSI同化试验分别在PM_2.5和PM₁₀预报统计结果中体现出了优势;卫星AOD资料同化能明显降低污染事件的空报率和漏报率,提高预报的TS评分和ETS评分。不同卫星AOD资料的差异对分析场中AOD的分布和强度产生了相应影响,进而影响了模式的灰霾预报效果;本次试验中,MODIS和MERSI AOD同化试验分别在PM_2.5和PM₁₀预报的评分上表现更佳。结果表明,卫星AOD资料同化对数值预报产生了积极的效果。      

微物理方案及其参数对EnSRF资料同化的影响研究

利用自主构建的基于风暴尺度的WRF-En SRF系统同化模拟多普勒雷达资料,讨论了微物理方案及其参数的不确定性对同化效果的影响。试验采用组合微物理方案以及扰动微物理方案中的参数的方法,结果表明,模式误差非常小甚至可以忽略时,使用单个微物理方案并扰动参数能够使真实风暴的主要特征在分析场中较未扰动参数得到更好地反映;存在模式误差时,使用单个微物理方案并扰动参数后,分析场中的各要素的分布较未扰动参数更加接近真实风暴,同化效果得到改进,且改进效果比模式误差非常小时更为明显;存在模式误差时,组合微物理方案并扰动参数后,分析场中对流云团的形态较未组合方案或未扰动参数更接近真实风暴,主要要素场的配置最能反映真实风暴的特征,同化效果最为理想。结果也表明,扰动参数时、参数扰动范围较小时,同化效果较优。     

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。     

集合卡尔曼滤波同化探空资料的数值试验

应用集合卡尔曼滤波（Ensemble Kalman Filter;EnKF）方法,同化了2005年7月一次暴雨过程的探空观测资料,并用非静力中尺度模式MM5进行数值模拟试验。结果表明：在理想模式的假设下,即假设真实模拟和所产生的集合用的是同一个模式并有相同的初始误差,EnKF方法同化的分析结果较好。如果不运用EnKF方法同化探空观测资料,则集合预报结果和不加扰动的单个数值预报结果都没有EnKF方法同化过的好。     

A PRELIMINARY STUDY ON THE 3DVAR ASSIMILATION OF THE AMSU-A DATA IN SPACE-TIME MULTISCALE ANALYSIS SYSTEM

Assimilating satellite radiances into Numerical Weather Prediction (NWP) models has become an important approach to increase the accuracy of numerical weather forecasting. In this study, the assimilation technique scheme was employed in NOAA’s STMAS (Space-Time Multiscale Analysis System) to assimilate AMSU-A radiances data. Channel selection sensitivity experiments were conducted on assimilated satellite data in the first place. Then, real case analysis of AMSU-A data assimilation was performed. The analysis results showed that, following assimilating of AMSU-A channels 5–11 in STMAS, the objective function quickly converged, and the channel vertical response was consistent with the AMSU-A weighting function distribution, which suggests that the channels can be used in the assimilation of satellite data in STMAS. With the case of the Typhoon Morakot in Taiwan Island in August 2009 as an example, experiments on assimilated and unassimilated AMSU-A radiances data were designed to analyze the impact of the assimilation of satellite data on STMAS. The results demonstrated that assimilation of AMSU-A data provided more accurate prediction of the precipitation region and intensity, and especially, it improved the 0–6h precipitation forecast significantly.     

卫星资料循环同化应用对区域数值预报效果影响分析

为提高卫星资料在同化系统中的利用率及验证卫星微波资料对区域数值预报效果的影响,本文以2008年8月1-31日为研究时段,利用WRF模式及其WRF-3DVAR同化模块,设计并构建了卫星微波资料的快速循环同化方案,分析循环同化方案对数值预报的改进效果.结果表明,相比于单时次同化,循环同化方案使各预报要素的相关系数在一定程度上得到改善,均方差也呈现减小的趋势.此外,对研究时段内暴雨和台风个例的具体分析显示,循环同化方案能够有效改善降水和台风路径的预报.