评估集合卡曼滤波反演土壤湿度廓线的性能

集合卡曼滤波由于易于使用而被广泛地应用到陆面数据同化研究中,它是建立在模型为线性、误差为正态分布的假设上,而实际土壤湿度方程是高度非线性的,并且当土壤过干或过湿时会发生样本偏斜.为了全面评估它在同化表层土壤湿度观测来反演土壤湿度廓线的性能,特引入不需要上述假设的采样重要性重采样粒子滤波,比较非线性和偏斜性对同化算法的影响.结果显示:不管是小样本还是大样本,集合卡曼滤波都能快速、准确地逼近样本均值,而粒子滤波只有在大样本时才能缓慢地趋近;此外,集合卡曼滤波的粒子边缘概率密度及其偏度和峰度与粒子滤波完全不同,前者粒子虽不完全满足正态分布,但始终为单峰状态,而后者粒子随同化推进经历了单峰到双峰再到单峰的变化.     

四维变分同化和集合平方根滤波联合反演土壤湿度廓线的研究

提出将集合平方根滤波（EnSRF）估计的预报误差协方差用于四维变分（4DVAR）的同化方案（文中称混合四维变分同化方法,简称混合方法）来反演土壤湿度廓线,该方法由两个同化时段构成: 第一时段为EnSRF,第二时段为4DVAR,此种组合可以充分发挥每一同化方法的优势。通过同化表层土壤湿度观测反演土壤湿度廓线这一理想试验来验证方法的可行性,并与EnSRF和4DVAR的反演结果进行比较,结果表明, 混合方法反演的分析时刻土壤湿度廓线都优于EnSRF和4DVAR的结果。与此同时,为了克服小样本在估算背景场误差协方差矩阵时出现的虚假相关对反演的干扰, 提出在原有协方差矩阵中加入具有高斯指数函数成分来降低其影响;与修正前结果相比,反演的中下层（地下34～100 cm） 土壤湿度的均方根误差从0.036 cm3/cm3降到0.016 cm3/cm3, 降幅为55.6%, 更重要的是大大降低了部分深度处反演土壤湿度的误差, 如地下90 cm处误差从0.085 cm3/cm3降到0.024 cm3/cm3, 降幅达71.8%。     

Estimating the Retrievability of Temperature Profiles from Satellite Infrared Measurements

A method is developed to assess retrievability, namely the retrieval potential for atmospheric temperature profiles, from satellite infrared measurements in clear-sky conditions. This technique is based upon generalized linear inverse theory and empirical orthogonal function analysis. Utilizing the NCEP global temperature reanalysis data in January and July from 1999 to 2003, the retrievabilities obtained with the Atmospheric Infrared Sounder （AIRS） and the High Resolution Infrared Radiation Sounder/3 （HIRS/3） sounding channel data are derived respectively for each standard pressure level on a global scale. As an incidental result of this study, the optimum truncation number in the method of generalized linear inverse is deduced too. The results show that the retrievabilities of temperature obtained with the two datasets are similar in spatial distribution and seasonal change characteristics. As for the vertical distribution, the retrievabilities are low in the upper and lower atmosphere, and high between 400 hPa and 850 hPa. For the geographical distribution, the retrievabilities are low in the low-latitude oceanic regions and in some regions in Antarctica, and relatively high in mid-high latitudes and continental regions. Compared with the HIRS/3 data, the retrievability obtained with the AIRS data can be improved by an amount between 0.15 and 0.40.     

由单Doppler雷达资料反演水平风场的简单共轭函数方法的改进方案

该文改进了Qiu和Xu提出的由单个Doppler雷达探测的资料反演水平风场的简单共轭（simple adjoint）函数方法。其基本做法是将控制方程中的状态变量改用其时间距平量代替，并加入一待反演的方程误差项。利用1988年夏季在美国丹佛机场所作的一次下击暴流的双Doppler雷达观测试验资料对新方法作了检验，结果表明其对反演结果的改善是显著的。     

An Improved Method for Doppler Wind and Thermo dynamic Retrievals

A variational method is developed to retrieve winds in the first step and then thermodynamic fields in the second step from Doppler radar observations. In the first step, wind fields are retrieved at two time levels: the beginning and ending times of the data assimilation period, simultaneously from two successive volume scans by     

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...     

土壤湿度观测、模拟和估算研究

总结土壤湿度的观测手段和土壤湿度数据集建立的现状,详细阐述与土壤湿度模拟有关的方程离散化求解、物理和生化过程、陆面过程模式比较和陆面模式参数优化等方面的研究进展;综述估算土壤湿度廓线的数据同化方法,仔细比较集合卡曼滤波(EnKF)和四维变分(4-D Var)2类目前流行的同化算法,并对估算土壤湿度廓线的研究工作进行全面评估;最后,对土壤湿度观测、模拟和同化中需继续努力的方向进行了思索和展望。     

用变分方法估算淮河流域总体输送系数

利用2001年6～7月间在安徽肥西的边界层观测资料,利用变分方法计算地面动量通量和感热通量,进而分别估算该处动量总体输送系数和感热总体输送系数。用变分方法计算的地面粗糙度为0.03m。在中性条件下,10m高处平均动量总体输送系数和感热总体输送系数分别为4.83×10-3和3.81×10-3,比值是1.27。总体输送系数具有明显的日变化特征,中午时段最大,夜晚最小;总体输送系数与大气稳定度存在明显关联,文中给出它们之间的拟合关系式;随着高度的增加总体输送系数减少,但减少幅度逐渐变小。     

SCE-UA算法优化土壤湿度方程中参数的性能研究

借助于一维土壤湿度模型,分别将土壤成份和土壤性质相关参数作为待优化的参数,通过观测系统模拟试验的方式,评估SCE-UA (Shuffled Complex Evolution Algorithm) 优化算法对这些参数的优化效果。结果表明:优化的效果不仅依赖于参数的取值范围,还依赖于参数的敏感性,敏感的参数通过优化算法易得到最优值;不敏感的参数存在“不敏感区间”,在“不敏感区间”中易陷入次优,通过缩小参数优化分布区间和增加优化的次数可以部分提高优化的效果。此外,模型的超定性也可能导致参数次优值的出现,而通过恰当地给出参数之间的约束条件和优化判据,可以提高参数优化的效果。     

同化卫星对地敏感通道微波亮温观测的模拟试验

借助快速辐射传输模式RTTOV v10（Radiative Transfer for TOVS）及其地表微波发射率模块,针对江淮区域晴天和雨天2类不同天气状况,采用理想试验手段,利用集合平方根滤波（En SRF）方法同化AMSU-A对地敏感第1通道的模拟亮温资料,探究改善中尺度模式WRF（Weather Research and Forecasting）初始场的可行性。结果表明：晴天时,同化对位温、水汽混合比及水平风速u和v整体上均有不同程度的改善,但不同高度改善程度有所差异,相对而言水平风场的改进程度最大,位温最小;有降水时,4个要素场整体改进程度与晴天时类似,但分析场误差的水平空间分布与晴天时不同。