GRAPES全球变分同化背景误差协方差的改进及对分析预报的影响：背景误差协方差三维结构的估计

回顾并详细推导了估计背景误差协方差统计特征的美国国家气象中心(NMC)方法及其优缺点;采用NMC方法系统地估计了新版GRAPES全球模式的背景误差方差、水平相关特征尺度和垂直相关结构,并与欧洲中心模式结果进行了比较。结果表明,目前GRAPES全球模式的背景误差方差比以前有了显著减小;水平相关特征尺度随纬度和高度有显著变化;背景误差垂直相关结构与欧洲中心模式结果非常一致,相比经验公式结果更具物理意义,同时,单点试验结果也表明,更新后的垂直相关结构产生的分析增量更合理。通过与欧洲中心模式背景误差协方差三维结构的对比,分析了不同模式间背景误差协方差的异同及GRAPES全球同化分析系统目前存在的一些不足及可能原因。为新版GRAPES全球模式的三维变分系统提供了基本的背景误差协方差的三维结构。     

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。     

背景场误差样本模拟对同化及数值预报效果的影响北大核心CSCD

合理估计背景场误差协方差矩阵(B)是做好变分同化的关键环节。利用控制变量随机扰动法(RandomCV)、增长模繁殖法(BGM)及NMC法等3种背景场样本模拟方法,基于WRFDA系统计算B矩阵,对B矩阵的特征及其对同化预报效果的影响进行了研究。B矩阵的特征分析和单点观测试验表明,NMC法与RandomCV法得到的B矩阵误差方差较大,在同化中观测的权重更大;RandomCV法得到的B矩阵,背景场误差中变量的长度尺度更大,说明同化中观测的水平影响范围更大。连续循环同化和预报试验表明:应用RandomCV法计算得到的B矩阵分析与预报的效果明显优于系统自带的以及BGM法得到的B矩阵,且效果与NMC法相当与NMC方法相比,采用RandomCV方法产生背景场样本具有时间和人力成本相对低的优点。     

基于云依赖背景场误差协方差的雷达资料同化及对降雨预报影响研究

传统变分同化方法中使用各向同性和均质的背景场误差协方差,忽略了背景场误差协方差的天气系统依赖性,而在变分框架下引入集合流依赖的背景场误差协方差还需要额外的集合预报.为在变分同化中引入更合理的背景场误差协方差,通过引入云指数构建"云依赖"背景场误差协方差,提出了一种云依赖背景场误差协方差的同化方案,并应用于雷达等多源观测...     

集合降维变分同化中的初始扰动和局地化

集合降维变分同化方法ERDVar不需要求解切线性模式和伴随模式,不仅能减少同化计算量,而且能够提供“流依赖”的背景误差协方差矩阵。本文提出用NMC初始扰动生成方法和分区同化方案,来解决初始扰动样本生成问题和全球同化局地化问题,最终实现将ERDVar应用到全球中期数值预报模式T106L19。试验结果表明：①使用ERDVar方法能够有效提取真实增量信息,提高全球同化精度。②用NMC方法产生的扰动样本反映预报误差结构特征,在预报过程中不容易衰减,同化后至少使预报误差降低10%。③与全球ERDVar同化试验相比,分区ERDVar同化试验各变量平均的均方根误差降低14%,计算代价进一步降低。分区ERDVar方法和NMC样本的联合应用使同化改进效果更稳定。     

GPS可降水量资料应用于MM5模式的变分同化试验

利用建立在长江三角洲地区GPS观测网中13个站点的资料对2002年6月27~28日影响长江三角洲地区的降水过程进行了MM5背景误差调节和可降水量资料的三维变分同化试验。试验结果表明:背景误差对三维变分同化的效果起着关键作用,模式变量(u,v,T,p和q)误差的水平尺度与NMC方法的平均时间长度有直接的关系。利用NMC方法重新构建的背景误差更接近实际的背景误差。三维变分技术能有效地同化GPS可降水量资料。GPS可降水量资料的同化使用不仅能调整模式初始湿度场,而且也能相应地调整模式初始气压场、温度场和风场。GPS可降水量资料的同化有利于减小模式初始场对可降水量的分析误差,并且有利于减小模式积分初期(3~6 h)可降水量的预报误差。与没有进行GPS可降水量同化相比,通过GPS可降水量资料的三维变分同化,使MM5模式6 h和24 h累计降水能力得到提高,改善了MM5模式降水预报性能。总体上,GPS可降水量资料的变分同化有利于模式降水预报能力的提高。     

GRAPES全球三维变分同化系统--基本设计方案与理想试验

中国气象局数值预报研究中心开发了一个全球和区域统一框架的格点三维变分资料同化系统(GRAPES3D-Var).作者给出全球版本的方案设计,采用单点观测试验检验方案设计的合理性和正确性.全球方案选择流函数、速度势、非平衡高度和相对湿度作为分析求解的控制变量,用线性平衡方程作为质量场和风场的动力约束,通过预调方法解决背景误差协方差矩阵阶数过大和难以求逆的问题,其中垂直变换和物理变换以及观测算子设计等方面与区域方案相同,但预调的水平变换采用球谐函数谱滤波表示背景误差协方差的水平相关模型,避免了递归滤波在高纬和极区因相关尺度过大无法实施的问题.另外,设计了一个使极区插值和差分计算完全闭合的网格以及相应的算法,解决了极点分析问题.单点观测理想试验结果表明,GRAPES 3D-Var系统能够合理给出全球任何地区的分析.     

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.     

变分同化框架通过背景误差协方差构建动力平衡约束的研究进展

通过背景误差协方差构建动力平衡约束是变分同化框架设计的重要环节。它不仅帮助实现变量间的协同分析,提高观测使用效率,还能改善变分极小化问题的性状。本文在系统梳理通过背景误差协方差引入动力平衡约束的方式、流程的基础上,对求解目前全球和有限区域变分同化系统普遍采用的准地转平衡和静力平衡约束的共性问题和存在的不足作了归纳总结。分析了求解准地转平衡约束的三类方案:动力平衡方程方案、统计方案和动力-统计相结合方案的优缺点。对照比较了不同垂直离散方案下求解静力平衡约束时遇到的欠定问题的表现以及解决途径。最后,展望了基于背景误差协方差构建动力平衡约束在赤道等特殊地区、高分辨率同化系统、以及集合-变分混合同化系统发展中面临的挑战和机遇。     

一种新的COSMIC大气折射率资料观测误差估计方法及在GRAPES全球三维变分同化中的应用

观测误差协方差是变分同化系统中决定分析及预报效果的关键参数之一,观测误差的估计精度直接影响变分同化分析和预报效果。分析了新息增量法(H-L法)估计全球定位系统无线电掩星这类观测点不固定资料的观测误差的适用条件,并利用1年的气象、电离层及气候星座观测系统(COSMIC)折射率资料,针对局地观测算子,估计了COSMIC折射率在南、北半球高、中、低6个纬度带四季的观测误差,分析了COSMIC折射率观测误差的纬度、高度和季节变化的特点,并将估计的折射率观测误差应用于GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction Enhanced System)三维变分同化系统。结果表明,折射率观测误差随高度和纬度有明显变化;在中、高纬度带,折射率观测误差有显著的季节变化:夏季折射率的观测误差约为冬季2倍,春、秋两季折射率误差具有较好的南北对称性,冬、夏两季折射率观测误差南、北半球差异较大。与GRAPES原来使用的全球平均单一的折射率观测误差相比,在GRAPES全球三维变分同化系统中使用本研究估计的较高精度的随纬度变化的COSMIC折射率观测误差能够提高GRAPES全球变分同化系统的预报水平。     

GRAPES-3DVar高阶递归滤波方案及其初步试验

背景误差协方差矩阵B及其逆的求解是三维变分同化研究的核心问题之一.在GRAPES区域三维变分同化系统(GRAPES-3Dvar)中背景误差协方差矩阵的水平变换部分,假定各向同性并进行递归滤波运算.原有方案中采用一阶递归滤波器,但收敛不够迅速,每次循环同化时需滤波10次才能使目标函数收敛.根据Purser等2003年的研...     

中尺度WRF数值模式系统本地化业务试验

利用中尺度WRF数值模式及WRF三维变分同化系统,在对比试验的基础上,选取了适合本地的积云过程、微物理过程和辐射过程的方案组合;选择了NCEP/GFS作为模式的背景场;统计计算了以云南为中心的区域背景误差协方差并替换了三维变分同化系统中原有的背景误差协方差;同时,考虑模式底层高度与地面观测站高度的差异,进行了地面资料地形订正.通过上述试验研究,建立了本地化的中尺度WRF数值预报业务系统,该系统能较好地刻画本地下垫面的动力和热力状况,预报能力有明显改善.     

GSI同化系统的背景误差协方差特征及对预报的影响

在同化系统中使用更合理的背景误差协方差对于得到更良好的同化效果至关重要。首先采用NMC方法针对中国区域构建更适合WRF-ARW区域预报系统的B矩阵,并对比分析了其与GSI同化系统预设的NCEP预报系统的B矩阵在分析变量间的平衡关系、分析控制变量的标准差、水平和垂直特征尺度等方面的特征差异。参照这些特征差异设计单点观测试验、背景误差协方差调优参数敏感性试验,确定针对中国区域构建B矩阵的最佳调优参数。并讨论其对一次季风低压强降水天气过程的循环同化和预报效果的影响。结果表明,采用最佳调优参数使用针对中国区域构建B矩阵的试验(Sen6)对V风分量场和相对湿度场的预报性能改进显著,同时也引出了GSI同化系统背景误差协方差参数调优(尤其是水平特征尺度参数调整)的两难问题。在此基础上,采用Hybrid同化方法使用针对中国区域构建B矩阵的循环同化试验(Hyb3)可以进一步改善预报效果,并在一定程度上修正个例模拟雨带的位置。      

应用雷达回波强度资料反演大气云微物理量

文中利用三维变分原理 ,由多普勒天气雷达回波强度反演模式大气的雨水混合比 qr,分析变量 qr 的确定取决于对目标函数的极小化计算 ,目标函数由分析变量 qr 与 qr 的背景场之差 ,以及由分析变量演算的大气回波强度与雷达观测的回波强度之差构成。采用所谓的NMC方法求取模式变量的背景场误差协方差矩阵 ,采用二阶自回归型相关函数确定空间水平变换中的递归滤波系数以适用于反映积云结构的小尺度空间。通过理想数值试验 ,验证了变分同化系统和结果的合理性 ,由敏感性试验说明了雷达观测的回波强度随机误差对于反演的qr 值有一定的影响。对 2 0 0 2年 6月 19日安徽省马鞍山市一次多普勒雷达实际观测数据的个例试验表明 ,经过变分同化反演后的积云尺度模式大气的 qr 场与观测的雷达回波图像的细节相吻合。     

全球资料同化中误差协方差三维结构的准确估计与应用Ⅱ:背景误差协方差调整与数值试验分析

利用NMC方法针对背景误差协方差的方差、三维相关与特征长度来揭示T213L31模式的误差主要特点,并与传统更新矢量方法的计算结果进行了对比与调整。结果表明NMC方法结果与更新矢量方法结果在大体特征上基本吻合,但细节上的差异不可忽视,特别是对背景误差方差与特征长度的估计存在显著的差异,其主要原因是NMC方法倾向于高估天气尺度波的背景误差,而低估次天气尺度到中尺度波的背景误差。通过对背景误差方差、特征长度的调整,显著改善了背景误差功率谱的分布特点,使得NMC方法结果与更新矢量方法结果更为吻合。通过三维变分同化与最优插值中观测与背景误差相对重要性的比较,发现两者结果基本一致,但三维变分同化在850 hPa以下的温度场和300 hPa以上的风场统计结果都表现出背景误差相对于观测误差偏小的特点。背景误差相对于观测误差偏小有助于保证分析场中质量场与风场平衡,消除了大气底层和高层质量场与风场不匹配现象。在数值试验中,针对不同的背景误差均方差与特征长度的特点,分析了分析增量和预报效果的差异,结果表明,准确的背景误差估计与优化工作改善了预报效果,使得北半球三维变分同化的120 h预报效果整体好于现有最优插值。     

卫星微波观测资料在混合同化中的应用

利用美国环境预报中心(NCEP)的GSI(Gridpoint Statstical Interpolation)业务同化系统,采用三维变分同化方法(3DVAR)和三维变分混合同化方法(3DVAR-Ensemble),针对2013年5月8日发生在我国华南地区的一次强降水天气过程进行了数值模拟试验研究,设计了不同组试验方案,将常规观测资料和AMSU-A\MHS\ATMS辐射率亮温资料直接同化进入区域大气模式WRF中,对比分析不同同化试验方案对模式初始场及降水预报效果的影响。数值试验结果表明:从初始时刻的同化增量来看,各试验组均改变了初始场结构,但增量的大小和分布却不同。加入ATMS微波资料的分析增量要小于同化AMSU-A+MHS的;Hybrid同化方法使用具有"流依赖"的背景误差协方差在一定程度上减小了模拟区域周围的虚假增量,使初始场的分布更真实和合理。从降水模拟的强度和空间分布评估结果来看,使用Hybrid方法同化ATMS的资料可以比较准确预报出降水中心的位置。综合而言,采用Hybrid的方法同化ATMS的资料最优。     

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。     

背景场误差样本模拟对同化及数值预报效果的影响

合理估计背景场误差协方差矩阵(B)是做好变分同化的关键环节。利用控制变量随机扰动法(RandomCV)、增长模繁殖法(BGM)及NMC法等3种背景场样本模拟方法,基于WRFDA系统计算B矩阵,对B矩阵的特征及其对同化预报效果的影响进行了研究。B矩阵的特征分析和单点观测试验表明,NMC法与RandomCV法得到的B矩阵误差方差较大,在同化中观测的权重更大;RandomCV法得到的B矩阵,背景场误差中变量的长度尺度更大,说明同化中观测的水平影响范围更大。连续循环同化和预报试验表明:应用RandomCV法计算得到的B矩阵分析与预报的效果明显优于系统自带的以及BGM法得到的B矩阵,且效果与NMC法相当与NMC方法相比,采用RandomCV方法产生背景场样本具有时间和人力成本相对低的优点。     

多普勒雷达观测在北京7.21暴雨数值模拟中的三维变分同化研究

基于背景误差的特征长度理论,研究调整背景误差水平分辨率对多普勒雷达资料三维变分同化的影响。首先利用NMC方法针对暴雨落区统计不同水平分辨率的背景误差协方差,分析两种不同分辨率的背景误差的结构特征,研究水平分辨率对背景误差特征长度的影响。将其应用于雷达资料同化中,研究背景误差水平分辨率变化对雷达资料同化的影响。结果表明:背景误差水平分辨率由27 km提高到3 km时,在大气低层体现出更细致的动力场信息,其动力场水平特征长度按水平分辨率的二次根递减,而温度场与水汽场水平特征长度变化不明显。在将不同分辨率的背景误差用于三维变分同化时,更高分辨率的背景误差可以在分析场增量中体现更细致的中小尺度信息,能够明显改善雷达径向速度资料同化效果,并在随后的暴雨数值模拟中雨量及其分布形态更接近实况。     

集合四维变分资料同化研究进展

背景误差协方差矩阵的精确定义是构建高水平资料同化系统的先决条件。传统四维变分资料同化(4D-Var)方法将观测资料处理转化成以动力模式为约束的泛函极小化问题,通过调整控制变量,使指定时间窗口内由控制变量得到的模式预报结果与实际观测资料之间的偏差达到最小。该方法在同化窗口内可以利用模式的切线性和伴随隐式地改变背景误差协方差,能够在某种程度上满足快速发展的天气过程。但是大部分业务中心的四维变分资料同化系统仍采用静态化的背景误差协方差矩阵模型来缓解背景误差协方差矩阵的维度问题,即矩阵维数远大于可用信息量。随着计算机科学的迅猛发展,维度问题可以进一步通过集合的方法缓解。集合四维变分资料同化就是基于这一目标通过构造多个能反映出背景误差协方差分布特征的样本集合来弥补可用信息量的不足。该方法目前已在ECMWF、Mete-France等业务中心实现业务化,为确定性四维变分资料同化系统提供流依赖背景误差协方差估计。简要介绍了集合四维变分资料同化方法的基本原理;其次以ECMWF为例,概述了四维变分资料同化系统的业务现状,重点阐述了系统在开发过程中需要解决的扰动、滤波、校正等一些关键技术;最后探讨集合四维变分资料同化系统目前存在的问题和未来可能的研究方向。