一次模态变异中尺度对流系统的模拟与分析

利用NCEP FNL分析资料及南京多普勒雷达观测,借助WRF模式,对2017年8月19日发生在长江中下游地区的一次中尺度对流系统(MCS)进行模拟和诊断分析。此次MCS组织模态PS(Parallel Stratiform)型和TS(Trailing Stratiform)型共存,开始为带状结构,最后演变为强弓状飑线。气旋切变和低空急流是此次过程的重要影响系统,而午后强烈发展的地面锋触发了此次强对流。在垂直风切变和冷池共同作用下,西侧初始对流发展为PS型模态,东侧发展为TS型模态。由于PS型模态的中低层垂直风切变发生转向,导致其消散。TS型模态附近冷池和垂直风切变相配合,且在后向入流(Rear Inflow Jets,RIJ)作用下发展成为强弓状飑线;RIJ受中低层涡旋对影响而发展增强,其中气旋式涡旋主要由涡度方程中拉伸项决定,而反气旋式涡旋则主要由倾侧项决定。      

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.     

多普勒雷达资料对中尺度系统短期预报的改进

文中给了一种由单多普勒雷达资料反演风矢量场的变分方法 ,并由此形成预报初始场。运用美国风暴分析预报中心 ( CAPS)的改进的区域系统模式对移经美国俄克拉何马州的一个强雷暴系统进行了数值预报试验 ,结果表明 ,初始场中引入多普勒雷达观测资料后明显地改进了预报。     

位涡及位涡反演

对位涡概念发展史进行了总结并给出位涡反演原理 ,讨论了不同近似模式的位涡表达式及其拉格朗日守恒形式 ;对位涡特性研究方面的新成果作了总结 ;考察大量应用实例并指出存在的不足 ;最后对应用前景作了展望     

边界层参数化方案对台风SANBA初生阶段影响的数值模拟研究

台风的形成和发展与边界层中低涡扰动的形成和发展密切相关。利用中尺度WRF模式,采用数值敏感性试验的方法来研究不同边界层方案对台风SANBA初生阶段的移动路径、强度及物理量场分布等方面的影响,结果表明:在台风形成初期,不同边界层方案对模拟的SANBA台风的强度和路径具有明显影响;未引入Bogus方案时,采用QNSE和ACM2边界层参数化方案的模拟结果与最佳路径资料最为接近。采用Bogus方法在初始场中引入热带扰动有关信息后,五种边界层参数化方案模拟的台风路径均有显著改进,其中QNSE和ACM2方案对台风路径和强度模拟结果的改进效果较其他几种边界层参数化方案的模拟结果改进小,说明这两种边界层参数化方案对SANBA台风发展初期边界层过程的处理较完善,能够较好地处理边界层过程和边界层热带扰动的形成和发展;对比分析表明由于不同边界层参数化方案对边界层过程处理的差异,导致SANBA台风发展到强盛阶段时近地层的有关物理量及自由大气中的物理场分布出现一定的差异,即使模拟效果较好的QNSE与ACM2边界层参数化方案模拟的台风垂直结构之间也存在一定的差异。数值试验也表明MYJ参数化方案对此次台风的模拟效果最差,在进行相关研究时应慎用该边界层参数化方案。     

土壤湿度和土壤温度模拟中的参数敏感性分析和优化

使用一种复杂洗牌算法 (SCE-UA, Shuffled Complex Evolution Algorithm) 对Noah陆面模式中的参数进行敏感性分析和优化,其中水文参数采取直接优化和优化土壤成份的形式,侧重于研究两种水文参数给出方法对土壤湿度和土壤温度模拟的敏感性。结果表明:将土壤湿度和土壤温度作为判据,模式中水文参数敏感性最高,水文参数对土壤湿度的敏感性要高于对土壤温度的敏感性。表层土壤湿度作为判据对土壤水文参数优化后,可以改善土壤湿度和土壤温度的模拟,加入深层土壤湿度同时作为判据后,优化使土壤温度的模拟变差。当土壤成份作为优化的参数,表层和深层土壤湿度作为判据,优化能够同时改善土壤湿度和土壤温度的模拟。单独使用土壤温度作为判据不能达到优化水文参数的目的。将土壤成份作为优化的参数后,土壤湿度和土壤温度的多判据优化效果最好,且减少不敏感参数的个数后对优化结果的影响总体不大。基于以上结果,将土壤成份作为优化水文参数的方法能够更好的考虑不同水文参数之间的约束关系,优化后的水文参数具有很好的一致性,优化效果较直接优化水文参数更好。     

A three-dimensional satellite retrieval method for atmospheric temperature and moisture profiles

A three-dimensional variational method is proposed to simultaneously retrieve the 3-D atmospheric temperature and moisture profiles from satellite radiance measurements. To include both vertical structure and the horizontal patterns of the atmospheric temperature and moisture, an EOF technique is used to decompose the temperature and moisture field in a 3-D space. A number of numerical simulations are conducted and they demonstrate that the 3-D method is less sensitive to the observation errors compared to the 1-D method. When the observation error is more than 2.0 K, to get the best results, the truncation number for the EOF＇s expansion have to be restricted to 2 in the 1-D method, while it can be set as large as 40 in a 3-D method. This results in the truncation error being reduced and the retrieval accuracy being improved in the 3-D method. Compared to the 1-D method, the rms errors of the 3-D method are reduced by 48% and 36% for the temperature and moisture retrievals, respectively. Using the real satellite measured brightness temperatures at 0557 UTC 31 July 2002, the temperature and moisture profiles are retrieved over a region （20°-45°N, 100°- 125°E） and compared with 37 collocated radiosonde observations. The results show that the retrieval accuracy with a 3-D method is significantly higher than those with the 1-D method.     

由HIRS/3资料反演大气温度廓线的理论误差分析

将EOF与SVD方法相结合,利用HIRS/3卫星红外模拟资料和NCEP再分析资料,分析了反演大气温度廓线时的理论误差全球分布特征。结果表明,误差分布与纬度有一定的关系,中、高纬地区的绝对反演误差比低纬地区大,但其相对误差要小于低纬地区。相对误差结果反映出低纬地区的反演能力较差;同时像青藏高原这种大地形的存在对反演结果也有一定的影响。     

一次非典型梅雨锋暴雨过程及其中尺度系统的数值模拟

利用常规观测资料\, 卫星观测的高时空分辨率TBB资料以及客观分析资料, 对2002年6月22~23日(“02.6”)一次非典型的梅雨锋暴雨过程进行了天气分析。在此基础上, 利用中尺度数值模式MM5对此次梅雨锋暴雨过程进行了数值模拟, 并分析了暴雨中尺度系统的结构特征。结果表明： （1）天气分析显示, “02.6”梅雨锋暴雨过程与α中尺度低涡的东移发展和对流层低层的两支低空急流的增强发展有关。对流层低层700 hPa为一个缓慢东移与南压的东北西南向冷式切变线, 暖式切变线不太明显, 这与通常的江淮切变线梅雨锋暴雨不同。对流层500 hPa的副热带高压非常强, 高层200 hPa对流层高层的反气旋环流非常强并与高空急流相伴, 南亚高压中心位于我国江南地区。（2）TBB资料分析表明, 此次暴雨过程产生与多个β中尺度系统合并发展成α中尺度系统以及此后从α中尺度系统中不断分裂出β中尺度系统发展演变密切相关; 强中尺度对流系统主要在中尺度低涡冷、 暖切变线的的南侧发生和发展, 并不是在中尺度低涡的冷暖切变线上发展。（3）垂直结构分析显示： 在中尺度系统开始发展阶段, 中尺度系统具有强的垂直于剖面的风分量切变、 低空急流核以及高空强辐散低空强辐合, 这有利于中尺度系统的发展; 当中尺度低涡发展到相对成熟的阶段, 其后部不断分裂出中小尺度系统, 对流层低层的θe具有明显暖心结构, 由于气块绝热上升冷却效应比对流潜热释放作用强, 导致在800~600 hPa层上 θe比环境的低, 加之在强上升运动的顶部两侧的下沉补偿气流也比较弱, 这不利于中尺度低涡的维持。     

混合误差协方差用于集合平方根滤波同化的试验

在集合卡尔曼滤波方法中, 根据预报集合统计提供的依流型而变的预报误差协方差对同化起到决定性的作用。但在集合样本容量不足及模式存在系统误差时, 由预报集合估计的预报误差协方差会出现明显偏差。既要减小这种估计偏差对同化产生的影响而又不增加计算量, 一种可供选择的方法是将定常或准定常的高斯型预报误差协方差和由预报集合估计的预报误差协方差加权平均用于集合卡尔曼滤波同化。利用浅水方程模式, 通过观测系统模拟试验检验在不同的模式误差、 集合成员数以及观测密度条件下, 将这种混合预报误差协方差矩阵用于在集合平方根滤波的效果。试验结果表明, 当预报集合成员数较多而模式又无误差时, 不必采用混合的预报误差协方差矩阵, 否则, 采用混合的预报误差协方差矩阵都有可能改进分析和预报。混合预报误差协方差的最优的权重系数与模式误差关系密切, 模式误差越大, 定常预报误差协方差的权重越大。最优的权重系数与集合成员数及观测密度也有一定关系。