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。