GPS气象应用：水汽总量绝对值的直接解算

文章说明了利用ＧＰＳ接收机的布风观测结果来解算积水分叫量的简单方法，采用标准的空间测地方法了对流层大气（电中怀）的中性天顶延迟，通过地面气压的观测量来计算其中的静力延迟。从中性天顶延迟中减去静力延迟得到湿项延迟，用其来估算水汽一。通过将远距离的ＧＰＳ全球跟踪观测站 ＧＰＳ观测网来一同分析，解算出天顶中性延迟的绝对值。这一方法去了观测网内水汽微波辐射计观测的必要性，提出了一套“纯ＧＰＳ”测水汽的Ｇ     

利用非流体静力伴随模式同化大气无线电折射率

近来，基于全球定位系统（ＧＰＳ）提出了一种遥感水汽的新途径。根据ＧＰＳ折射率测量结果能够反演出温度和水汽和垂直廓线。对于气象部门来说，这是一种有价值的潜在资料源。基于宾州／ＮＣＡＲ的中尺度模式的绝热版本及其伴随模式发展了一种四维资料同化系统。然后，进行了一系列观测系统模拟试验来评估ＧＰＳ推算的大气折射资料的效果。结果表明，大气折射率同化在反演水汽垂直廓线中是非常有效的。推算出的水汽场的精度明显比用传统反演技术得到的精度要好。大气折射率同化也能提供有效的温度信息。资料同化结果对于附加在模拟折射率观测值上的随机误差较不敏感。而它们对于观测值的空间分辨率却非常敏感。谱分析表明，湿度场具有较小尺度的变化且对大气折射率观测值的分辨率比温度更敏感。当折射率观测值分辨率较粗时，单个观测值同化得到的结果比在模式格点上内插的观测值同化的结果要好。沿大约２４０ｋｍ距离（ＧＰＳ折射率观测的特征尺度）平均的折射率观测值的同化对温度和湿度场的反演仍得到相当好的结果。     

ENSO循环的数值模拟(Ⅱ)──变化性及时间尺度选择机制

利用热带太平洋海气耦合异常模式的３０ａ模拟结果，对模式ＥＮＳＯ的变化性及多重时间尺度过程进行了细致分析，建立了一ＥＮＳＯ循环多重时间尺度过程相互作用的非线性相似（Ａｎａｌｏｇ）模型，并提出了ＥＮＳＯ循环主周期形成的一种可能机制。指出：和观测事实类似，模式ＥＮＳＯ过程确实涉及到三种时间尺度，即３—４ａ主周期振荡（ＬＦ）、准两年振荡（ＱＢ）和年循环（ＡＣ）；其中，ＱＢ过程是线性海气耦合系统的本征模态，年循环（ＡＣ）对其形成没有本质的影响；３—４ａ主周期振荡（ＬＦ）是一非线性系统的自激振荡现象，其形成是线性系统的本征模即ＱＢ过程通过非线性机制尤其是通过大气辐合反馈加热的“单向性”过程在ＱＢ的暖态产生的减频增幅所致；平均年循环（ＡＣ）虽然不能对ＥＮＳＯ循环形成有本质影响，但它可明显影响ＥＮＳＯ循环的具体振幅和位相，使得ＥＮＳＯ循环具有明显的不规则性并对季节循环具有明显的“锁相”特征；ＥＮＳＯ变化性确是ＬＦ、ＱＢ以及ＡＣ多重时间尺度相互作用形成的。本文提出的ＥＮＳＯ循环时间尺度选择机制不仅解释了主周期振荡的形成过程，而且也较好地解释了ＥＮＳＯ变化的谱，因此，这一机制更接近于观测事实。     

基于MPI技术的AREM模式并行开发及试验

应用消息传递接口函数库（MPI）并行程序设计技术开发了中尺度暴雨数值预报模式AREM（Advanced Regional Eta-coordinate Model）的并行版本,并在3种计算机系统平台下进行了加速比测试,结果显示出较高的并行效率和较好的可扩展性。建立并行版本后,模式高分辨率版本能够满足时效性要求。通过采用并行模式的高低分辨率版本对一个暴雨个例进行模拟表明,高分辨并行版本的模拟结果与观测更为接近,并具有较好的预报时效性。     

一次沙尘暴中尺度低压和沙尘输送的数值模拟

利用ＰＳＵ／ＮＣＡＲ中尺度数值模式（ＭＭ４），以常规观测资料为初始场，成功地模拟了造成“９４．４．５”沙尘暴天气的主要天气系统张掖热低压。并通过给原有的中尺度模式系统加入沙尘输送方程和驱动地面沙尘抬升参数化方案，用改进后的中尺度数值模式系统，成功地模拟了沙尘抬升和输送，与实况比较一致。     

“雅安天漏”研究II．数值预报试验

本文建立了一个用于研究“雅安天漏”的有限区域数值预报模式，并用该模式对１０个“雅安天漏”个例进行了数值预报试验，取得了较满意的结果。该模式动力框架的主要特点是：（１）模式的基本方程组便于构造出完全能量守恒的差分格式；（２）采用了静力扣除；（３）模式的垂直坐标选用了η坐标；（４）选用Ｅ网格作为变量的水平分布形式；（５）位势高度与其他预报量在垂直方向交错分布；（６）对Ｅ网格的波解分离问题采取了特殊的处理技巧；（７）首次采用“半格距”差分解决了矩形Ｅ网格及球坐标Ｅ网格沿对角线的差分计算；（８）采用显示分解的时间积分方案；（９）尽量保留初始场信息。模式的物理过程主要包括：（１）大尺度凝结降水；（２）对流调整及对流降水；（３）水平扩散和垂直通量输送；（４）地面辐射收支和边界层参数化。试报降水的主要降水中心及降水范围与观测分析比较相似。大于１０ｍｍ和２５ｍｎ降水的ＴＳ平均评分分别为０．４１和０．３２。     

西太平洋区域二甲硫酸及其他硫化物的模拟研究

本文利用一维光化学模式，以二甲硫醚（ＤｉｍｅｔｈｙｌＳｕｌｆｉｄｅ，简称ＤＭＳ）为源模拟了西太平洋对流层的硫化物循环。ＤＭＳ海－气通量由“ｓｔａｇｎａｎｔ－ｆｉｌｍ”模式进行计算。尽管海洋大气中ＯＣＳ浓度比ＤＭＳ大一个量级，但它对ＳＯ２的贡献很小，ＤＭＳ仍是海洋大气中ＳＯ２的主要源。在大气垂直湍流输送过程中，ＤＭＳ白天与ＯＨ反应，夜间与ＮＯ３反应被氧化成ＳＯ２，ＳＯ２大部分通过非均相转化形成Ｈ２ＳＯ４。模拟结果与ＰＥＭ－ＷＥＳＴ－Ａ观测资料对比，取得了较好的一致性。     

在简化的简单生物圈模式中结合新的雪盖模型

本文提出了将一个新的雪盖模型（ＳＡＳＴ）与简化的简单生物圈模型（ＳＳＩ）相结合后的ＳＳＩＢ模型的改进形式，并利用俄罗斯及法国的观测数据对改进后的模型进行了检验。文中描述了改进后的ＳＳＩＢ模型中空气－植被－雪盖－土壤复杂系统之间有关能量和质量交换的过程，并给出为求解这一组非线性方程组所发展的有效计算方法。利用俄罗斯及法国的观测结果对这一新的改进模型功能进行了验证。结果表明改进后ＳＳＩＢ的数值模拟结果能较好地重现现场观测数据，说明这个新的改进形式可以推广用于气候研究。     

基于卫星资料梯度信息的新型变分同化方法对于台风数值模拟的研究

卫星资料凭着卫星遥感的全球性、连续性和高频次观测等优势,成为一种重要的非常规资料源,但卫星观测仍然存在各种各样的观测误差,其中包含由于观测偶然性所造成的统计学上的随机误差及仪器本身和辐射传输模式等造成的系统性偏差,这些误差在很大程度上影响了卫星资料的质量。文中提出了一种能有效订正卫星观测资料系统性偏差的梯度信息同化算法,该方法用一个梯度算子进行模式变量与观测变量的梯度变换,从而达到订正系统性偏差的目的。本文利用WRF（Weather Research Forecast）模式及其同化模式WRFDA（WRF Data Assimilation system）,以及AIRS（Atmospheric Infrared Sounder）资料,对台风“圆规”进行了实际的数值模拟和同化试验,数值结果表明,梯度信息同化方法能明显改善台风路径的模拟,在处理可信度较低的资料时仍然适用。另外,通过同化诊断分析,发现卫星资料的系统性偏差对于台风数值模拟有较大影响,而文中提出的梯度信息同化方法能较好的解决此类问题。     

一种新的GPS无线电探空测风系统

一种新的ＧＰＳ无线电探空测风系统ＤａｖｉｄＢ．Ｃａｌｌ（美国大气仪器研究公司）１引言ＧＰＳ－７００是一种新的无线电探空测风系统，用来测量大气压力、温度、湿度（ＭＥＴ资料）及风向风速。这种ＧＰＳｏｎｄｅ＂（无线电探空仪）用转换后的ＧＰＳ（全球定位系统）...     

TAMDAR Observation Assimilation in WRF 3D-Var and Its Impact on Hurricane Ike (2008) Forecast

This study evaluates the impact of atmospheric observations from the Tropospheric Airborne Meteorological Data Reporting (TAMDAR) observing system on numerical weather prediction of hurricane Ike (2008) using three-dimensional data assimilation system for the Weather Research and Forecast (WRF) model (WRF 3D-Var). The TAMDAR data assimilation capability is added to WRF 3D-Var by incorporating the TAMDAR observation operator and corresponding observation processing procedure. Two 6-h cycling data assimilation and forecast experiments are conducted. Track and intensity forecasts are verified against the best track data from the National Hurricane Center. The results show that, on average, assimilating TAMDAR observations has a positive impact on the forecasts of hurricane Ike. The TAMDAR data assimilation reduces the track errors by about 30 km for 72-h forecasts. Improvements in intensity forecasts are also seen after four 6-h data assimilation cycles. Diagnostics show that assimilation of TAMDAR data improves subtropical ridge and steering flow in regions along Ike’s track, resulting in better forecasts.     

消除系统性观测误差的时空梯度信息同化方法研究

随着气象观测手段的进步,各种气象观测资料在数值预报模式中的应用不断发展.然而由于观测资料存在观测误差,尤其一些非常规资料存在系统性偏差,且难以对此类误差进行充分订正,使得观测资料在数值预报模式同化应用过程中的作用没有被充分发挥.文中提出一种消去此类误差的时间及空间梯度信息变分同化方法,其特点在于不需要知道系统性偏差的具体估计,而是用一个梯度信息算子对原变量进行变换从而隐性回避此类误差.通过浅水波模式四维变分同化理想试验结果表明,此同化方法完全消除平整性系统性偏差对同化结果的影响,本身数值较小的模式变量更能够获得好的同化效果,大数值变量则可通过估算来确定适用范围.由于最优解不唯一性质的存在,同化效果更多的吸收观测场的整体时空梯度分布趋势而非观测量值本身,这对具有较低可信度的观测资料是适用的.     

通过影响高度多路径质量控制改进热带对流层低层GPS掩星资料同化效果

与观测气象、电离层和气候的GPS卫星计划COSMIC-1相比,COSMIC-2有更大功率的GPS接收天线,高2倍的采样率(100 Hz),小3倍的轨道倾角(24°)。因此,COSMIC-2和未来小卫星将为热带地区提供前所未有的大量无线电掩星观测资料。因为热带对流层低层水汽含量高,折射率有局地大梯度,违背大气球对称性假定,造成影响多路径现象,所以热带地区的掩星资料同化具有较大挑战性。本文首先利用之前研究中提出的影响参数多路径质量控制方法,去除热带对流层低层弯角模拟中出现影响参数多路径现象的资料,然后使用有限射线长度二维(2D)路径追踪观测算子和一维(1D)Abel变换观测算子,进行GPS弯角资料同化。结果表明,如果射线路径限制在离近地面点±300~400 km的水平距离以内,有限射线长度2D路径追踪观测算子得到的弯角模拟与2D射线追踪观测算子得到的弯角廓线之差不仅无偏,而且其标准差远比1D Abel的弯角模拟精度高。此外,无论采用1D Abel变换还是有限射线长度2D路径追踪观测算子来模拟弯角,影响参数多路径质量控制方案都能进一步改进GPS掩星弯角资料同化和预报精度。     

LAPS同化GPS/PWV资料在暴雨预报中的应用研究

利用LAPS(Local Analysis and Prediction System)系统同化GPS(Global Positioning System)/PWV(Precipitable Water Vapor)资料,分析GPS/PWV资料对LAPS输出场的影响,并结合WRF模式,将LAPS输出场作为其初始场进行降水预报,进一步考察GPS/PWV资料对降水预报的作用。选取2009年6月28日湖北地区的一次强降水过程,设计三种方案进行试验。结果表明:同化GPS/PWV资料后对LAPS湿度场有显著的改善,而对高度场及风场的作用则不明显;GPS/PWV资料对区域平均可降水量的影响比雷达资料大一个量级;与此同时,利用多种评分方法对6 h累计降水做了检验,分析结果表明同化GPS/PWV资料能够有效地改进WRF模式的初始场,增加丰富的中小尺度信息,并对随后的确定性预报产生正影响。     

AMSU微波探测资料同化的质量控制方法概述

微波相比红外、可见光等卫星探测方式有能够穿透薄云的优点,同化微波探测资料能明显改进数值预报模式初始场。由于观测算子在云、降水粒子及性质复杂下垫面等因素影响下模拟辐射传输过程不准确,以及资料的观测误差较大等原因,实际同化应用时必须对微波探测资料加以认真筛选。为充分发挥探测资料作用并保证同化分析效果,在同化AMSU微波探测的研究中,很多机构和学者建立了散射指数、降水检测等质量控制方法,用来剔除观测算子不能准确模拟的观测。研究表明,资料同化过程中引入质量控制能起到改善同化效果,提高数值天气预报准确率的作用。但是,对于各种质量控制方法的原理和使用条件目前尚无完整的分析,使得各业务研究单位使用的质量控制方案差别较大。文章针对AMSU微波探测资料同化,在分析同化误差来源的基础上,总结了散射指数、降水概率、下垫面类型检测等质量控制方法,并简单讨论了质量控制的发展方向。     

CMA-MESO三维变分同化系统2m相对湿度资料同化研究

为了提高CMA-MESO （China Meteorological Administration Mesoscale model）（原GRAPES）三维变分同化系统中2 m相对湿度资料的应用效果,改善模式中相对湿度的分析和降水预报效果,分析了2015年6—8月T639（T639L60全球中期数值预报系统,0.28125°×0.28125°）分析场低层相对湿度和2 m相对湿度之差与表征稳定度的理查森数（Ri）的关系,发现二者有很好的相关,Ri＜0时,模式低层相对湿度与2 m相对湿度的差异较小,基本在同化观测误差范围内。依据该统计结果,对CMA-MESO同化系统中2 m相对湿度同化方案进行优化,Ri＜0时,将观测站地形低于模式地形的2 m相对湿度观测由观测站高度改为模式最低层高度进行同化,形成新的2 m相对湿度同化方案,旨在解决2 m相对湿度资料同化时模式地形高度与观测站高度不同的影响。2018年7月CMA-MESO三维变分同化系统（3DVar）个例和连续试验结果显示:新的2 m相对湿度同化方案同化分析资料数量明显增加,且08时多于20时（北京时）,新增观测点新息向量（背景减观测）与周围原有观测新息向量保持基本一致,分析残差偏差和均方根误差减小,降水预报效果明显改善。新2 m相对湿度同化方案通过提高观测站低于模式地形高度的观测资料合理应用,从而改善了3 km模式系统同化分析和预报效果。      

Impact of single-point GPS integrated water vapor estimates on short-range WRF model forecasts over southern India

Specifying physically consistent and accurate initial conditions is one of the major challenges of numerical weather prediction (NWP) models. In this study, ground-based global positioning system (GPS) integrated water vapor (IWV) measurements available from the International Global Navigation Satellite Systems (GNSS) Service (IGS) station in Bangalore, India, are used to assess the impact of GPS data on NWP model forecasts over southern India. Two experiments are performed with and without assimilation of GPS-retrieved IWV observations during the Indian winter monsoon period (November–December, 2012) using a four-dimensional variational (4D-Var) data assimilation method. Assimilation of GPS data improved the model IWV analysis as well as the subsequent forecasts. There is a positive impact of ～10 % over Bangalore and nearby regions. The Weather Research and Forecasting (WRF) model-predicted 24-h surface temperature forecasts have also improved when compared with observations. Small but significant improvements were found in the rainfall forecasts compared to control experiments.     

Effects of 2-m air temperature assimilation and a new near-surface observation operator on the NCEP Gridpoint statistical-interpolation system

In this study, we assimilate 2-m air temperature data with the National Centers for Environmental Prediction (NCEP) regional Gridpoint Statistical Interpolation (GSI) using the WRF-NMM model forecast as a first guess. Single time analysis experiments are conducted to test the impact of 2-m air temperature data on the analysis system and the results are compared with the control run without using 2-m air temperature data. The effort is focused on understanding the characteristics of observation innovations of the 2-m air temperature data. Modifications to background errors and a simple test of nonlinear quality control are also considered. The incorporation of a comprehensive near-surface observation operator based on Monin-Obukhov similarity theory is described and tested for possible operational use with the NCEP regional GSI system. The results from this new forward operator are compared with those from the existing simple forward operator. According to the results, mesonet 2-m temperature data were found to have a considerable amount of outliers compared with other 2-m temperature data. The nighttime western and central US domains indicated a model warm bias. Stations with large innovations are distributed uniformly in the nighttime western and central domains, while they are mainly located in the large cities in the daytime eastern domain. The statistical analysis of observation innovations showed that introduction of the new forward model can reduce root-mean-square errors in observation increment statistics. The results of a short assimilation experiment indicate that the new forward operator can be employed as a short-term strategy for near-surface data assimilation in the NCEP.