尺度叠加高斯相关模型在GRAPES-RAFS中的应用

背景误差水平相关模型影响着分析增量的结构,同时也决定着不同尺度上分析增量信息的多少。为了提高中小尺度系统的分析质量,研究尺度叠加高斯相关模型的特征及其在三维变分同化系统中的应用效果。通过分析高斯模型和尺度叠加高斯模型的空间特征,以及它们的拉普拉斯算子和谱响应函数的特征,同时依据统计的背景误差特征来改进背景误差水平相关模型。通过采用不同相关模型的GRAPES-RAFS快速分析预报循环批量试验表明：改进的尺度叠加高斯相关模型不仅能增加分析场的中小尺度信息,同时尺度叠加高斯函数描述的风场背景误差相关特征更符合实际统计结果,缓解了原高斯函数方案风场负相关偏大的问题。因而尺度叠加高斯相关模型的应用大幅度提高了分析质量,特别是风场分析质量,同时12 h内风场预报质量也略有提高,也显著提高了前24 h各量级降水的ETS评分,明显缓解了原高斯模型方案的虚警现象。尺度叠加高斯相关模型能明显增加分析的中小尺度信息和更合理地描述风场负相关结构,在三维变分分析中的应用能显著改进分析和降水预报质量。