GRAPES区域集合预报尺度混合初始扰动构造的新方案

集合预报初始扰动能否准确反映预报误差的结构特征是决定区域集合预报质量的关键因素之一。本文针对GRAPES区域数值预报模式,发展设计了一种基于资料同化思想的混合尺度初始扰动构造新方案。该方案以全球大尺度信息为背景场,区域模式预报作为观测资料,借助GRAPES三维变分同化系统,将高质量的全球大尺度信息与区域模式预报中质量较高的中小尺度信息有效融合,构造混合尺度区域集合预报初始扰动,并通过个例试验和批量试验,比较分析了新方案和原区域集合预报的性能。试验结果表明,基于资料同化构造的初始扰动能够有效融合全球大尺度信息和中小尺度天气系统的信息,其降水概率预报更具参考价值。总体上看,区域集合预报混合初始扰动新方案能够较好地改进区域集合预报质量,尤其是对高度场和温度场效果更为显著,但对风场的集合预报性能影响略小。     

分析约束的集合预报初始扰动构造方案的研究

集合预报初始扰动准确描述大气运动的不确定性是集合预报研究的核心问题,合理的扰动结构及振幅应能更好地反映大气运动状态的预报误差特征。随着集合扰动和资料同化的深入研究和理解,集合初始扰动方案与集合同化紧密结合协同发展。本文基于中国气象局数值预报中心自主研发的GRAPES-REPS集合预报系统,针对其初始扰动的结构和振幅与预报误差一致性较差的不合理问题,结合不同空间尺度天气系统预报误差特征,将表征预报不确定性的集合扰动与表达观测和预报不确定性的资料同化分析增量有效结合,研究提出了一种改善集合初始扰动质量的分析约束方案,以实现对集合初始扰动质量进一步改善。分析约束方案充分考虑资料同化分析增量的空间结构和量值特征,分别构造了单一定常和具有一定适应能力的两种分析约束函数,实现对初始扰动中不合理信息的识别和约束调整。试验结果表明,具有适应能力的分析约束方案对集合初始扰动具有良好的调整能力,约束后集合扰动的结构和振幅与中小尺度天气系统的预报误差更为吻合,其集合离散度和扰动能量的空间结构与演变特征更加趋于合理。分析约束方案可有效改善集合初始扰动质量及其预报性能。     

区域集合预报系统的集合变换卡尔曼滤波初始扰动的余弦分析约束方案

基于GRAPES区域集合预报系统,针对初始扰动对预报误差描述能力依然不足的问题,在动力降尺度构造集合初始扰动的基础上,本文利用集合变换卡尔曼滤波（ETKF）方法更新集合扰动以捕获更多中小尺度扰动信息,提出并发展了一种融合资料同化分析增量特征信息的新的分析约束扰动方法——余弦分析约束扰动,对ETKF更新后集合初始扰动的不合理信息进行适应性自主调整,使得不同空间尺度的初始扰动物理结构和振幅尽可能与相应的预报误差结构和振幅相一致。试验结果表明,随天气形式的持续演变,强降水区域分析约束调整的集合初始扰动的中小尺度信息明显更为丰富,且温度扰动显示出更明显的优势;在模式积分初期,余弦分析约束扰动方案的集合离散度和扰动能量在空间分布与演变特征等方面均表现出更为合理的发展趋势,初始扰动质量及预报性能由此得到了有效改善。     

ＷＲＦ-ＥｎＳＲＦ同化系统的效果检验及其应用

利用自主构建的针对风暴尺度资料同化的WRF-EnSRF同化系统同化多普勒天气雷达资料,检验其在2003年一次梅雨锋暴雨以及2009年一次强对流天气过程的同化性能.结果显示,在两个例中该同化系统均表现出有效的同化能力,经过60 min同化的分析场和以该分析场集合做初值的30 min的集合预报结果都比较接近实际观测.在同化过程中,径向速度和反射率因子的观测增量均方差分别达到3～4 m/s和9-11 dBz.本文考察了初始扰动时全场扰动与对流区域局部扰动,以及扰动环境风场与否对同化效果的影响.试验结果表明,对流区局部扰动相对于全场扰动并没有提高同化效果;对于尺度较大的梅雨锋暴雨来说,扰动环境风场时同化效果较好.为了考察分析场在降水预报中的表现,在暴雨个例中,以分析场为初值做6 h降水预报,经过同化的集合预报和确定性预报结果都比没有经过同化的控制试验预报结果准确.     

基于观测扰动的集合预报EDA初值扰动方法研究

北京城市气象研究院初步发展了3 km分辨率的华北对流尺度集合预报系统.为构建适用于该系统的初值扰动,设计了观测随机扰动方案,并与全球集合预报动力降尺度背景场相结合,利用三维变分同化方法构建了集合资料同化(EDA)初值扰动;开展了EDA方案在华北对流尺度集合预报系统中的批量试验,并与动力降尺度初值扰动方法进行了对比.结果...     

雷达资料同化对2015年台风彩虹数值模拟改进

基于WRF中尺度模式,采用集合卡尔曼滤波方法同化中国岸基多普勒天气雷达径向速度资料,对2015年登陆台风彩虹（1522）进行数值试验。从台风强度、路径、结构等方面验证了同化效果,并对不同区域雷达观测资料的同化敏感性进行讨论。试验结果表明:在同化窗内同化分析场台风位置误差相比未同化平均减小15 km,最多时刻减小38 km,同化资料时次越多,确定性预报路径误差越小。同化雷达资料后较好地反映出台风彩虹（1522）近海加强过程,台风中心最低气压同化分析和预报误差相比未同化最大减小超过25 hPa,台风眼的尺度、眼墙处对流非对称结构相比未同化与观测更加接近。试验还表明:台风内核100 km范围内的雷达观测对同化效果影响最大,仅同化这部分资料（约占总量的20%）各方面效果与同化全部资料相近,而仅同化100 km以外资料效果明显不及同化所有资料。仅同化台风内核雷达观测资料可以在不影响同化效果的前提下,使集合同化计算机时减小为原来的1/3,该策略可为台风实际业务预报提供一定参考。     

基于BDA扰动法的台风路径集合预报试验研究

提出一种新的方法（BDA扰动方法）对台风路径进行集合预报。BDA扰动方法是基于BDA同化方案。通过扰动台风的中心位置和台风强度得到一系列模型台风，将之分别同化到同一环境场中得到一系列扰动初始场，从而对台风进行集合预报的方法。本文选取四个台风个例进行数值试验，将直接用BDA方案同化初始场的模拟结果与采用BDA扰动方法模拟的结果进行比较，发现：利用BDA扰动方法对台风路径进行集合预报能进一步提高路径预报精度；同时发现：对于BDA扰动方法，若与初始定位扰动相结合，5hPa的台风强度扰动幅度可能比10hPa的更适宜。     

一种控制变量循环扰动和多参数化方案的混合同化方法

敏感性试验表明集合变换卡尔曼滤波(Ensemble Transform Kalman Filter,ETKF)方法在混合(Hybrid)同化过程中易受观测资料数量变化的影响而产生较大程度的协方差震荡,从而可能导致系统不稳定。为设计一种简便、稳定的Hybrid同化系统,构建了一种基于物理控制变量扰动及多物理参数化方案的Hybrid同化及预报系统。本系统随着循环的进行,不断对Hybrid同化分析场进行控制变量扰动得到集合成员初始场,并且对各集合成员采用不同物理参数化方案以更合理地表征背景场的误差特征。连续10 d的循环同化及预报试验表明,本文同化方案效果明显优于三维变分方案,动力场的整体同化和预报效果与ETKF方案基本相当。本方案相比于ETKF方法不受观测波动影响,在没有经任何参数调试情况下,取得了良好同化和预报效果,为Hybrid同化的便捷运行提供了一种稳定可靠的手段。     

SVD-En3DVar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模式及模式模拟的资料,开展了利用SVD-En3DVar(基于集合和SVD技术的三维变分同化方法)方法同化雷达径向速度资料的试验.由于雷达观测经常出现大面积空缺,同化时引入了一种局地化方法避免远距离虚假相关的影响.试验着重研究了不同的初始扰动样本产生方法以及不同的样本积分时间对同化结果的影响.提出了一种为预报集合提供初始扰动场的新方法,这一方法将温度和比湿的伪随机扰动场当作观测增量,通过3DVar (three-dimensional variational technique)系统生成所有变量的初始扰动场.试验表明,用这种方法给出的初始扰动样本各个变量间有较好的协调性,积分后扰动不会快速衰减,可以减少模式调整的时间,达到缩短同化循环时间窗的目的.同化雷达径向风资料后对12小时内的温度,湿度和水平风的预报都有所改进,对降水的预报也有一定改进.     

基于Hybrid EnSRF-En3DVar的雷达资料同化研究

基于WRF模式构建了Hybrid En SRF-En3DVar同化系统,该系统使用En SRF方案直接更新集合扰动。利用构建的同化系统针对台风"桑美"分别进行集合协方差权重敏感性试验和同化雷达不同观测资料的敏感性试验。集合协方差权重敏感性试验发现:当集合协方差权重分别为0.25、0.5和0.75时,同化效果优于3DVar试验,其中0.75的集合协方差权重试验得到了分析场的最优估计;当集合协方差权重为1.0时,分析场最差。同化雷达不同观测资料的敏感性试验表明,联合同化雷达径向风及反射率能有效改善大气湿度场和风场,但对风场的改善效果不如仅同化雷达径向风好。将En SRF集合扰动更新方案与扰动观测方案综合分析发现,扰动观测方案集合离散度较小,计算代价大,En SRF方案优于扰动观测方案。     

A Multivariate Empirical Orthogonal Function-Based Scheme for the Balanced Initial Ensemble Generation of an Ensemble Kalman Filter

The initial ensemble perturbations for an ensemble data assimilation system are expected to reasonably sample model uncertainty at the time of analysis to further reduce analysis uncertainty. Therefore, the careful choice of an initial ensemble perturbation method that dynamically cycles ensemble perturbations is required for the optimal performance of the system. Based on the multivariate empirical orthogonal function (MEOF) method, a new ensemble initialization scheme is developed to generate balanced initial perturbations for the ensemble Kalman filter (EnKF) data assimilation, with a reasonable consideration of the physical relationships between different model variables. The scheme is applied in assimilation experiments with a global spectral atmospheric model and with real observations. The proposed perturbation method is compared to the commonly used method of spatially-correlated random perturbations. The comparisons show that the model uncertainties prior to the first analysis time, which are forecasted from the balanced ensemble initial fields, maintain a much more reasonable spread and a more accurate forecast error covariance than those from the randomly perturbed initial fields. The analysis results are further improved by the balanced ensemble initialization scheme due to more accurate background information. Also, a 20-day continuous assimilation experiment shows that the ensemble spreads for each model variable are still retained in reasonable ranges without considering additional perturbations or inflations during the assimilation cycles, while the ensemble spreads from the randomly perturbed initialization scheme decrease and collapse rapidly.     

EXPERIMENTS OF ENSEMBLE FORECAST OF TYPHOON TRACK USING BDA PERTURBING METHOD

A new method, BDA perturbing, is used in ensemble forecasting of typhoon track. This method is based on the Bogus Data Assimilation scheme. It perturbs the initial position and intensity of typhoons and gets a series of bogus vortex. Then each bogus vortex is used in data assimilation to obtain initial conditions. Ensemble forecast members are constructed by conducting simulation with these initial conditions. Some cases of typhoon are chosen to test the validity of this new method and the results show that: using the BDA perturbing method to perturb initial position and intensity of typhoon for track forecast can improve accuracy, compared with the direct use of the BDA assimilation scheme. And it is concluded that a perturbing amplitude of intensity of 5 hPa is probably more appropriate than 10 hPa if the BDA perturbing method is used in combination with initial position perturbation.     

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。     

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。     

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。     

基于集合Kalman滤波数据同化的热带气旋路径集合预报研究

构建了一个基于集合Kalman滤波数据同化的热带气旋集合预报系统，通过积云参数化方案和边界层参数化方案的9个不同组合，采用MM5模式进行了不同时间的短时预报。对预报结果使用“镜像法”得到18个初始成员，为同化提供初始背景集合。将人造台风作为观测场，同化后的结果作为集合预报的初值，通过不同参数组合的MM5模式进行集合预报。对2003～2004年16个台风个例的分析表明，初始成员产生方法能够对热带气旋的要素场、中心强度和位置进行合理扰动。同化结果使台风强度得到加强，结构更接近实际。基于同化的集合路径预报结果要优于未同化的集合预报。使用“镜像法”增加集合成员提高了预报准确度，路径预报误差在48小时和72小时分别低于200 km和250 km。     

集合变换卡尔曼滤波局地化对区域集合初始扰动的影响

集合变换卡尔曼滤波(ensemble transform Kalman filter, ETKF)是一种有效的集合预报初始扰动构造方案。但是,有限的集合样本、相同的集合成员设置以及预报模式误差等可能会使两个距离较远的状态变量产生虚假相关,从而影响ETKF集合扰动的质量。为了有效解决远距离虚假相关问题,将局地化思想引入ETKF方案。本文针对GRAPES区域集合预报系统(GRAPES REPS),对ETKF初值扰动局地化方案的效果进行了试验分析,为进一步改善和优化局地化方案(LETKF方案)提供依据。通过一周的连续试验,从暴雨个例、集合预报多种评分检验等方面分析了LETKF初始扰动方案所产生的集合预报质量。结果表明,区域集合预报中集合变换卡尔曼滤波初始扰动的局地化方案能够更加合理地捕捉到快速增长的分析误差的物理结构,更准确地再现数值模式预报误差的线性与非线性传播和演变特征。该局地化方案可以较好地改进预报质量,提高降水预报的准确率,尤其是针对小雨、中雨、暴雨量级的预报。相对于现有区域集合预报的业务系统GRAPES REPS,基于局地化ETKF初始扰动方案的区域集合预报具有较明显的优势。总体来看,LETKF初始扰动方案可更好地改善区域集合预报的质量。     

GRAPES全球模式静力平衡奇异向量改进及应用试验

采用线性化物理过程方案的GRAPES全球模式奇异向量在进行非线性模式积分时会有部分奇异向量出现崩溃问题,这说明奇异向量结构可能存在扰动变量之间不协调之处,需要对奇异向量扰动的计算方法优化,进而改进基于奇异向量的集合预报初值扰动,提高GRAPES全球集合预报效果。基于原有的GRAEPS全球奇异向量计算方法,在求解奇异向量时,对气压扰动的处理进行改进,将初始时刻的气压扰动分量通过位温扰动根据静力平衡关系导出获得,其他保持一致,发展了静力平衡奇异向量改进方法。基于有两个台风过程的个例（2019年8月8日12时（世界时））,分别采用原奇异向量方法和静力平衡奇异向量改进方法进行热带气旋目标区奇异向量的计算求解,并进行相应奇异向量的非线性模式积分,对比分析奇异向量非线性积分的稳定性。进而,对比分析奇异向量求解方法改进前、后热带气旋奇异向量的结构特征和初值扰动特征,开展了集合预报试验,评估改进后的奇异向量求解方法对GRAPES全球集合预报系统预报性能的影响。试验结果表明,静力平衡奇异向量改进方法通过产生协调的气压扰动和位温扰动场,解决了奇异向量非线性积分崩溃的问题,消除了原来不利于积分稳定性的气压扰动过于局地化的小尺度结构。静力平衡奇异向量改进方法对奇异向量中位温扰动分量和纬向风扰动分量结构影响较小,使得气压扰动分量的大值区位于台风附近,更好地描述热带气旋初值不确定性,与位温扰动分量的分布更加协调。采用静力平衡奇异向量改进方法,可以提高GRAPES全球集合预报在北半球和南半球等压面要素集合预报技巧和中国地区24 h累计降水概率预报技巧,增大台风路径集合离散度。