GRAPES全球三维变分同化中卫星微波温度计亮温的背景误差及在质量控制中的应用

模式变量背景误差在观测空间的投影,也即观测变量的背景误差包含了变分同化系统的重要信息,其在诊断和分析变分同化系统中资料的影响等方面具有重要作用,特别是在背景场检查质量控制中。在GRAPES全球三维变分同化(3DVar)系统中仅给定了控制变量的背景误差,并未直接给定观测变量的背景误差。为了能够对GRAPES全球3DVar进行全面的诊断和分析,改进卫星微波温度计资料的质量控制,推导出GRAPES全球3DVar同化系统控制变量随机扰动方法估计观测变量的背景误差的公式,为分析和改进GRAPES全球3DVar提供了一个有力工具,并进而估计了AMSU-A亮温的背景误差,分析了AMSU-A不同通道亮温的背景误差特征,将其应用于GRAPES全球3DVar的AMSU-A亮温的背景场检查质量控制中。结果表明,控制变量随机扰动方法估计的GRAPES全球3DVar同化系统AMSU-A亮温的背景误差正确合理。同化循环预报试验结果表明,亮温的背景误差在背景场检查中的应用显著提高了GRAPES全球3DVar同化的亮温资料的数量,显著提高了GRAPES南半球对流层中高层位势高度场的预报技巧。在GRAPES全球3DVar同化系统中推导和实现的控制变量扰动方法为诊断和分析GRAPES全球3DVar观测资料同化效果提供了有力工具。      

COSMIC资料在GRAPES全球三维变分同化系统的初步研究

利用COSMIC获得的GPS无线电掩星数据所反演得到的大气温湿度廓线资料,在GRAPES全球三维变分同化系统中做连续循环同化试验,研究了加入COSMIC资料后得到的GRAPES分析场及其5天中期预报是否有所改善。研究结果表明：通过加入COSMIC资料连续循环同化得到的分析场,相对原来没有加COSMIC资料连续同化出来的GRAPES分析场有明显改善,由此GRAPES全球模式全球5天中期预报水平有明显提高,其中加入没有稀疏化后COSMIC资料对南半球GRAPES分析场的改善以及GRAPES全球模式5天中期预报水平的提高都比较显著;加入稀疏化后的COSMIC资料对北半球GRAPES分析场的改善以及GRAPES全球模式5天中期预报水平的提高都有比较显著的效果。     

GRAPES全球三维变分同化系统的检验与诊断

中国气象局数值预报中心新近升级的GRAPES全球三维变分同化系统的大气基本状态变量在物理属性与定义的网格和坐标上与预报模式保持一致,是一个完全针对GRAPES预报模式的同化系统。该系统不仅有利于减小分析误差,也是构建GRAPES四维变分同化系统的基本环节之一。该文通过与观测资料的对比、与国际其他业务中心分析场的对比,以及中期数值预报的检验,对新的GRAPES全球三维变分同化系统性能进行较全面讨论,并通过对这一系统的检验,探索资料同化系统性能的检验方法,尤其是观测资料同化效果的定量评价方法。诊断结果表明:在宏观特征上,GRAPES变分同化系统的分析场与欧洲中期数值预报中心和美国国家环境预测中心的分析场十分相似, 但细节上仍有差别。这些差别主要源自GRAPES同化系统中探空、地面报、掩星以及飞机报观测的贡献偏大,而卫星垂直探测仪观测资料的作用尚未充分发挥。从探测单要素来讲,风及湿度观测的作用发挥不够。此外,青藏高原周围地区、模式高层及赤道地区分析场偏差较大,它们与模式地形及高层的处理等有关系,这些问题有待进一步改进。     

GRAPES集合卡尔曼滤波资料同化系统Ⅱ：区域分析及集合预报

GRAPES集合卡尔曼滤波资料同化方法能够分批同化常规观测资料,GRAPES集合卡尔曼滤波同化系统的设计及其与GRAPES三维变分同化系统的对比试验结果表明,GRAPES集合卡尔曼滤波系统能够得到合理的分析,并且具有实际运行能力。在此基础上,进行集合卡尔曼滤波区域同化分析及集合预报试验,对比区域模式面三维变分同化分析预报结果,研究表明,集合卡尔曼滤波分析比三维变分分析具有一定优势,降水预报更接近实况。考察了预报误差特征随天气形势的变化情况,表明预报误差相关场和均方差的分布随着天气形式不同而变化。     

非高斯分布观测误差资料的变分质量控制对暴雨预报的影响

观测资料的质量控制直接影响数值预报资料同化的分析质量。本文针对GRAPES区域同化和预报的三维变分资料同化系统,发展了基于观测误差为"高斯分布+均匀分布"模型的变分质量控制方案,讨论了该方案的初始启动和关键参数,并检验分析了其适用性与有效性。同时,以全球预报系统(GFS)资料作为背景场,利用探空、地面、船舶、飞机、云迹风等常规观测资料和COSMIC卫星反演资料进行同化和预报,分析了华南地区特大暴雨的个例试验和2013年8月共31 d的批量试验。试验结果表明:变分质量控制能够依据观测资料的不同质量对观测权重进行合理调整,对位势高度、气压、风、比湿的分析增量场和分析场改善显著,尤其在强降水区具有更加明显的效果;对降水落区、降水强度及中心位置的预报质量具有较好的提高,特别对暴雨、大暴雨等较大降水量级的预报能力反映出更好的改善效果,充分显示了变分质量控制在中小尺度剧烈天气过程中对同化分析和预报的重要作用。     

全球GRAPES等压面三维变分分析预报循环系统及试验

利用全球通讯系统GTS传输的常规观测资料和卫星资料,用全球与区域同化预报系统GRAPES(global/regional assimilation and prediction system)全球等压面三维变分分析和中期数值预报模式进行为期两个月6 h分析预报循环试验,并对分析结果进行了诊断分析。结果表明,位势高度在中低纬对流层顶及以上区域存在5~20 gpm负偏差,在100 hPa以下的南北极区域存在5~20 gpm正偏差;相对湿度在南极存在较大负偏差,在高层有较大正偏差。风场在赤道中高层有较明显的偏差。在500 hPa上北半球GRAPES位势高度与NCEP资料的均方根误差在10 gpm左右,南半球在15~24 gpm之间。与探空观测相比,经变分分析后,分析的偏差和均方根误差都有所减小,但位势高度背景场存在明显负偏差,而且在100 hPa以上位势高度改进不如低层明显。全球等压面三维变分分析预报循环试验表明,分析预报循环系统能稳定运行,但是分析和6 h预报场还存在系统性偏差。     

GRAPES集合卡尔曼滤波资料同化系统Ⅰ:系统设计及初步试验

集合卡尔曼滤波资料同化方法,可以用集合样本统计出随天气形势变化的误差协方差,是当前资料同化领域的研究热点。主要介绍了GRAPES集合卡尔曼滤波资料同化系统的设计以及初步的试验结果。针对集合卡尔曼滤波同化实际观测资料难以实施的问题,采用成批观测同化的顺序同化方法进行多变量的集合卡尔曼滤波同化;为了滤除有限集合数造成的误差相关噪音和缓解求逆矩阵不满秩的问题,在水平和垂直方向都采用了Schur滤波;建立了与GRAPES预报模式的垂直坐标和预报变量一致的模式面集合卡尔曼滤波系统;集合样本的生成考虑了模式变量的空间相关和模式变量之间的相关,通过利用三维变分分析中的控制变量变换得到模式变量扰动场。通过比较GRAPES集合卡尔曼滤波资料同化系统和GRAPES区域三维变分资料同化系统的单点观测资料同化分析结果,对比背景误差相关系数的分布,验证了GRAPES集合卡尔曼滤波系统的正确性。此外,同化区域探空观测资料试验结果表明,GRAPES集合卡尔曼滤波资料同化系统能够得到合理的分析,并且具有实际运行能力。对分析结果进行12h预报表明,GRAPES集合卡尔曼滤波资料同化系统的分析协调性不如三维变分资料同化系统。     

GRAPES非静力数值预报模式的三维变分资料同化系统的发展

为了减少分析变量与模式状态变量之间的插值误差,改善业务预报模式的初值质量,在GRAPES等压面三维变分资料同化系统的基础上,研究发展了针对GRAPES区域模式的非静力模式变量三维变分资料同化系统(GRAPES m3DVAR).该资料同化系统的垂直坐标及其分析变量的水平分布格式、垂直跳点方案与GRAPES预报模式保持完全一致.由于垂直坐标的变化和非静力关系,m3DVAR分析系统中设计了求解动力学约束方程的新方案.通过有效的高精度数学方案,避免了地形追随坐标下平衡方程的非线性项造成的复杂计算,有效解决了非静力平衡条件下求解平衡方程中非线性项的切线性方程和伴随方程引起的困难.重新构造各种观测算子,并考虑了质量场和风场之间的平衡约束关系、背景误差协方差结构,实现对探空、地面资料、船舶报等常规观测的同化.理想单点试验和实际资料的多变量资料同化分析结果表明,非静力模式变量三维变分资料同化系统能够正确地描写多变量之间的相互作用以及物理约束关系,分析结果合理,能够有效减少原等压面三维变分资料同化系统的分析与模式变量之间需要相互插值、变换产生的误差,在一定程度上提高了分析场质量,对预报模式的初值具有一定改善.     

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。     

复杂地形下地面观测资料同化Ⅱ.模式地形与观测站地形高度差异代表性误差

第Ⅰ部分研究结果 (徐枝芳等, 2007) 表明模式与实际观测站地形高度差异对地面观测资料同化效果有较大影响.此文在MM5_3DVAR同化系统中利用近地层相似理论将地面观测资料进行直接三维变分同化分析, 考虑模式与实际观测站地形高度差异对同化效果的影响, 提出在地面观测误差中增加地形代表性误差来解决这个问题.研究结果表明: 地面资料同化分析时, 在其观测误差中加入一项新的误差--地形代表性误差, 能较好地解决地面资料同化分析中模式与观测站地形高度差异问题; 地面资料参与同化分析, 在观测误差中加入与模式和实际观测站地形高度差异大小相关的地形代表性误差时, 地面观测值对分析值的影响随着地形高度差异代表性误差的加入而减小, 同时又部分地将地面观测信息通过变分分析融进分析场, 使得低层分析更接近真实场, 且地面资料利用率更高, 24小时降水数值预报 (模拟) 的效果较好.     

The Impact of Assimilating FY-3C GNOS GPS Radio Occultation Observations on GRAPES Forecasts

In the present study, a gross quality control (QC) procedure is proposed for the Global Navigation Satellite System Occultation Sounder (GNOS) Global Positioning System radio occultation (GPS RO) refractivity data to remove abnormal data before they are assimilated. It consists of a climate extreme check removing data outside the range of the Constellation Observing System for Meteorology, Ionosphere and Climate (COSMIC) climate maxima and minima over approximately five years, and a vertical gradient check that rejects profiles containing super-refractions. These two QC steps were applied sequentially to identify outliers in GNOS GPS RO refractivity data during boreal winter 2013/2014. All of the abnormal refractivity profiles and the outliers at each level of the GNOS GPS RO observations were effectively removed by the proposed QC procedure. The post-QC GNOS GPS RO refractivity observations were then assimilated in the Global/ Regional Analysis and PrEdiction System (GRAPES) using the three-dimensional variational (3D-Var) system. The impacts of the GNOS refractivity observation on GRAPES analysis and forecasting were evaluated and analyzed using an observation system experiment run over one whole winter season of 2013 / 2014. The experiment results demonstrated a positive impact of GNOS GPS RO data on analysis and forecast quality. The root mean squared error of GRAPES analysis temperature was reduced by 1% in the Southern Hemisphere (SH) extratropics and in the tropics, and the anomaly correlation scores of the forecasted 500-hPa geopotential height over the SH increased significantly during days 1 to 5. Overall, the benefits of using GNOS GPS RO data are significant in the SH and tropics.     

GRAPES_GFS 2.0模式非系统误差评估

选取2014年1月、4月、7月、10月的GRAPES_GFS 2.0预报产品和对应时刻的NCEP FNL分析资料进行对比。从时间演变看,南、北半球的非系统误差均在各自冬季达到极盛,误差呈现周期性变化规律。位势高度场的非系统误差随时间演变先呈指数增长,后呈线性增长,温度场和纬向风场的误差则近似于线性增长。从空间分布看,GRAPES_GFS 2.0的非系统误差大值主要分布在中高纬度地区,呈条带状分布,误差大值区域基本不随预报时效的变化而发生变化;位势高度场和纬向风场的误差大值区出现在对流层顶附近,而温度场的误差大值区则出现在边界层顶附近。将误差增长曲线参数化拟合后发现,南半球的初始场误差、可预报上限和初始场误差占比均高于北半球,随离地高度增加初始场误差占比逐渐减小。     

通过影响高度多路径质量控制改进热带对流层低层GPS掩星资料同化效果

与观测气象、电离层和气候的GPS卫星计划COSMIC-1相比,COSMIC-2有更大功率的GPS接收天线,高2倍的采样率(100 Hz),小3倍的轨道倾角(24°)。因此,COSMIC-2和未来小卫星将为热带地区提供前所未有的大量无线电掩星观测资料。因为热带对流层低层水汽含量高,折射率有局地大梯度,违背大气球对称性假定,造成影响多路径现象,所以热带地区的掩星资料同化具有较大挑战性。本文首先利用之前研究中提出的影响参数多路径质量控制方法,去除热带对流层低层弯角模拟中出现影响参数多路径现象的资料,然后使用有限射线长度二维(2D)路径追踪观测算子和一维(1D)Abel变换观测算子,进行GPS弯角资料同化。结果表明,如果射线路径限制在离近地面点±300~400 km的水平距离以内,有限射线长度2D路径追踪观测算子得到的弯角模拟与2D射线追踪观测算子得到的弯角廓线之差不仅无偏,而且其标准差远比1D Abel的弯角模拟精度高。此外,无论采用1D Abel变换还是有限射线长度2D路径追踪观测算子来模拟弯角,影响参数多路径质量控制方案都能进一步改进GPS掩星弯角资料同化和预报精度。     

Assimilation of Global Navigation Satellite Radio Occultation Observations in GRAPES: Operational Implementation

This paper presents the design of an observation operator for assimilation of global navigation satellite system (GNSS) radio occultation (RO) refractivity and the related operational implementation strategy in the global GRAPES variational data assimilation system. A preliminary assessment of the RO data assimilation effect is performed. The results show that the RO data are one of the most important observation types in GRAPES, as they have a significant positive impact on the analysis and forecast at all ranges, especially in the Southern Hemisphere and the global stratosphere where in-situ measurements are lacking. The GRAPES model error cannot be controlled in the Southern Hemisphere without RO data being assimilated. In addition, it is found that the RO data play a key role in the stable running of the GRAPES global assimilation and forecast system. Even in a relatively simple global data assimilation experiment, in which only the conventional and RO data are assimilated, the system is able to run for more than nine months without drift compared with NCEP analyses. The analysis skills in both the Northern and Southern Hemispheres are still relatively comparable even after nine-month integration, especially in the stratosphere where the number of conventional observations decreases and RO observations with a uniform global coverage dominate gradually.     

Assimilation of Global Navigation Satellite Radio Occultation Observations in GRAPES:Operational Implementation

This paper presents the design of an observation operator for assimilation of global navigation satellite system(GNSS) radio occultation(RO) refractivity and the related operational implementation strategy in the global GRAPES variational data assimilation system.A preliminary assessment of the RO data assimilation effect is performed.The results show that the RO data are one of the most important observation types in GRAPES,as they have a significant positive impact on the analysis and forecast at all ranges,especially in the Southern Hemisphere and the global stratosphere where in-situ measurements are lacking.The GRAPES model error cannot be controlled in the Southern Hemisphere without RO data being assimilated.In addition,it is found that the RO data play a key role in the stable running of the GRAPES global assimilation and forecast system.Even in a relatively simple global data assimilation experiment,in which only the conventional and RO data are assimilated,the system is able to run for more than nine months without drift compared with NCEP analyses.The analysis skills in both the Northern and Southern Hemispheres are still relatively comparable even after nine-month integration,especially in the stratosphere where the number of conventional observations decreases and RO observations with a uniform global coverage dominate gradually.     

集合预报误差在GRAPES全球四维变分同化中的应用研究Ⅱ：参数选取与数值试验

研究的第一部分讨论了如何有效应用集合预报误差的科学方案,确定了集合预报误差在GRAPES（Global Regional Assimilation and PrEdiction System）全球4DVar（four dimensional variational data assimilation）中应用的分析框架。在此基础上研究了针对集合预报误差实际应用于GRAPES全球4DVar,解决接近或超过100个集合样本数时高效生成的计算效率问题,以及与GRAPES全球4DVar匹配的同化关键参数确定问题。选择基于4DVar的集合资料同化方法生成集合样本,通过将第1个样本极小化迭代过程中产生的预调节信息用于其他样本极小化做预调节,将计算效率提高了2倍。通过时间错位扰动方法增加集合样本数,实现集合样本增加到3倍。对集合方差进行膨胀,并选择水平局地化相关尺度为流函数背景误差水平相关的1.4倍。通过批量数值试验方法确定背景误差与集合预报误差的权重系数,对60个集合样本当集合预报误差权重为0.7时预报效果最好。对北半球夏、冬两季各52 d的批量试验表明,对于南、北半球En4DVar （ensemble 4DVar）较4DVar的改进在冬季主要集中在700—30 hPa,而在夏季主要集中在400—150 hPa。赤道地区受季节影响较小,En4DVar对位势高度、风场与温度的改进都较为明显,且经向风场的改进最为显著。文中研发的集合预报误差在GRAPES全球4DVar中应用的方法合理可行。      

一次降水天气过程的GPS掩星资料在GSI同化系统中的应用

为了探索全球定位卫星观测系统无线电掩星技术(Global Positioning System/Radio Occulta-tion,简称GPSRO)在业务数值预报模式中的应用效果,以美国NCEP(National Centers for Environ-mental Prediction)业务同化系统为平台,对有/无COSMIC(Constellation Observing System for Meteor-ology,Ionosphere and Climate)GPS无线电掩星观测资料进行了一次降水过程的详细的同化对比试验。试验中GPSRO观测算子主要采用了相对简单但计算省时的局地(Local)同化技术。该个例试验表明:COSMICGPS掩星观测对分析影响较大的地区是常规观测资料较稀缺地区(如洋面),因此在这些地区GPSRO资料可以被看作是对常规观测很好的补充。同时还注意到COSMIC GPS RO资料在对流层下层对湿度场分析和预报的影响显著,在对流层中上层对风场分析也产生正面影响。这证实GPS RO资料在业务数值天气预报中应用的有效性,为我国数值预报未来开展业务GPS掩星观测资料同化提供了有益的科学参考依据。     

两个模式对平流层温度模拟的比较与分析

利用第5代欧洲中心—汉堡大气环流模式ECHAM5全球大气环流谱模式和中国气象局自主研发的GRAPES全球同化与预报模式分别对2010年1月1—6日全球平流层温度进行了模拟分析,结合相应时段的全球最终分析资料FNL,对比评估了两个模式对平流层温度的模拟效果,并对较为显著的误差现象进行了分析与探讨。结果表明:对于50 h Pa高度上的温度,ECHAM5模式模拟的温度与FNL资料的结果在研究时段内随时间的变化很小,而GRAPES模式模拟的结果在南半球随时间变化显著偏暖。进一步将ECHAM5和GRAPES模式所用的温度初始场进行对比研究表明,两者的分布形态非常形似,尤其是在南半球地区,大部分差值接近于零。将ECHAM5采用的全球臭氧廓线应用于GRAPES模式中,对比发现南半球平流层异常增温的现象仍然存在。因此,温度初始场和臭氧廓线的选取不是造成GRAPES模式模拟出现南半球平流层异常增温的主要原因,需要对GRAPES模式中其他动力及物理过程或参数选取做进一步的深入分析,以弄清其在平流层温度模拟中出现较大偏差的原因。