集合滤波和三维变分混合数据同化方法研究

发展了一种新的混合数据同化方法——基于集合滤波和三维变分的混合数据同化方法。该方法将集合调整卡尔曼滤波(ensemble adjustment Kalman filter,EAKF)得到的集合样本扰动通过一个转换矩阵的形式直接作用到背景场上,利用顺序滤波的思想得到分析场的一个扰动;然后在三维变分(three dimensional variational analysis,3D-Var)的框架下与观测数据进行拟合,从而给出分析场的最优估计。文中以Lorenz63模型为例,开展了理想数据同化试验,结果表明,相比于集合调整卡尔曼滤波,这种新的混合同化方法可以给出更好的同化结果。     

基于扩散滤波的多尺度三维变分研究

将扩散方程引入三维变分分析,揭示了传统3D-VAR不能有效提取多尺度观测信息的根本原因,即观测导致的目标函数梯度在空间的不连续分布.将扩散滤波融入基于梯度的最优化算法,发展了基于扩散滤波的多尺度3D-VAR.海表面温度数据同化试验结果表明,新方法可从长波至短波有效地提取多尺度的观测信息.     

台风Bogus资料的四维变分同化试验

给出人造台风(即Bogus)资料同化方案,并用于生成台风的初始结构,同时用9608号台风进行了测试,资料同化和预报均采用第5代中尺度模式系统(The Fifth-Generation NCAR/Penn State Mesoscale Model,简称MM5),结果发现该方案能产生成熟台风的许多结构特征,对9608号台风的预报也有明显改进.模式的初始场更适合于预报模式,能有效抑制积分初期的旋转加强(即Spinup)现象;强度预报和路径预报都得到改善,Bogus资料同化方案的各时次路径预报误差均比Bogus资料直接嵌入方案的误差要小.     

0808号台风"凤凰"登陆过程的三维变分同化试验

主要对0808号台风"凤凰"的登陆过程进行模拟试验.首先,利用GPS掩星资料反演的大气气压、温度和水汽资料以及云导风资料,对台风"凤凰"进行了三维变分同化及数值模拟试验.结果表明:同化不同资料,得到的台风初始场各不相同,对台风预报的影响也各不相同.同时同化GPS资料和云导风资料,对台风初始场的调整最大,对模拟台风登陆前...     

数据同化中的伴随方法及其有关问题的研究

论述了数据同化中的伴随方法与泛函分析中的伴随算子的关系，指出经典的拉格朗日乘子法可以作为伴随方法的理论基础。关于伴随方法应用中只能利用模式的伴随观点，作者认为是有疑问的，并提出了新的观点，所作的数值模拟实验表明，方程的伴随有时明显优于模式的伴随，因而说明方程的伴随也应该引起足够的重视。     

AMSU-A微波资料变分同化对双台风预报的影响研究

选取2015年发生在西北太平洋的一次双台风"灿鸿"和"莲花",考察微波辐射率资料同化在双台风数值预报中的应用,采用WRF-3Dvar系统,将AMSU-A微波辐射率资料同化进数值模式用于改善模式的初始场。试验结果表明:直接同化AMSU-A辐射率资料能有效缓解台风在海面上观测资料的不足,对于数值模式初始场的改进效果要优于仅同化常规资料的效果,并且从大尺度环境场上看使模式具备更合理的环流形势,从而提高了对台风路径以及强度模拟的精度,同时对降水强度、落区的模拟更加准确。     

变分同化方法反演海气耦合模型参数的研究

采用变分资料同化技术,结合最优控制思想,对一个海气耦合模型的模式参数和强迫项进行了反演,结果表明,采用该方法对模式进行优化,既可以补偿模式参数不准确性给预报带来的误差,又可以对模式参数本身进行修正和估计,为将来在实际应用中改善更复杂的预报模式、提高预报准确率提供了一个可借鉴的思路。     

GPS掩星资料三维变分同化对台风模式预报的改进试验

本文尝试了GPSRO COSMIC资料在中尺度数值模式中的应用,利用COSMIC资料受云和降水影响较小,且有高数据精度、高垂直分辨率等优点,以改善模式初始场,进而提高预报准确度。模式采用中尺度气象模式WRF V3.0.1版本及其三维变分同化系统3DVAR,利用NCEP再分析资料、GTS资料和COSMIC资料对2009年第8号台风"莫拉克"登陆台湾岛前到登陆台湾岛的过程进行了模拟试验,并对温度、露点温度、对流有效位能等要素进行了诊断分析。试验结果表明:该项试验成功将COSMIC资料同化进模式,加深对"莫拉克"热力结构特征的了解,有效改善台风降水和路径预报,其中仅屏东县单点降水预报提高600 mm左右,24 h预报路径误差提高80 km以上。同时对提高台风强度预报起到积极作用。     

基于海气耦合模式的均权重粒子滤波与集合卡尔曼滤波比较研究

在大气和海洋环境研究中,粒子滤波(PF)由于在非线性数据同化方面突出的优势,逐渐成为研究热点。最近改进的均权重粒子滤波(EWPF)为粒子滤波的进一步发展指明了新方向。集合卡尔曼滤波方法 (EAKF)作为当前主要应用的数据同化方法,使用高斯假设和线性假设来解决非线性问题,然而对均权重粒子滤波方法和卡尔曼滤波方法在非线性模式下的同化结果和特点还缺少系统详细的比较研究。本文在非线性耦合气候模式下,比较研究两种同化方法,采用均方根误差(RMSE)作为评价比较标准。实验结果表明,在非线性低频观测耦合模式中EWPF结果均优于EAKF。同时根据RMSE的结果得出,EWPF的同化结果更接近观察结果,而EAKF的同化结果更接近模式真值。     

变分伴随数据同化在海表面温度预报中的应用研究

将变分伴随数据同化技术应用于海表面温度(SST)数值预报.采用中国近海海表面温度短期数值预报模式,将船舶测报海表面温度同化到该模型中,对SST初始场进行优化.文中给出了中国近海SST数值预报同化模型5d试报结果与观测值的比较,整个区域的均绝差由同化前的2.71℃降至0.87℃,即变分伴随数据同化对改进SST数值预报的效果是比较明显的,表明它可成为SST数值预报初始化的新方法.     

变分资料同化中不同的变分求解方法

在应用变分资料同化方法时面临着两方面的难题:一是背景场误差协方差矩阵的求逆问题;二是与背景场误差协方差矩阵相关的计算与存储问题。为了解决这两方面的问题,不同的求解方法便被提出来了。对主要的变分求解方法,包括增量法、运用空间滤波算子的变分分析法、预处理化法、物理空间统计分析法、谱统计插值法等进行了系统的回顾,对它们的优缺点进行了分析与讨论,并指出了变分资料同化中各种求解方法的适用条件。     

卫星遥感海表温度资料和高度计资料的变分同化

利用国家气候中心正在发展的第二代全球海洋资料同化系统(BCC_GODAS2.0),针对多变量同化的协调性问题,发展了一种基于三维变分框架(3DVAR)下的高度计和海表温度(SST)相互约束的同化方法。该方法使海面高度和SST资料在同一个动力约束关系下进行同化。在一般方法中,海面高度和SST观测项是代价函数中2个独立的观测项,海面高度项引入动力高度计算公式,海表温度项用统计关系进行垂向投影。在代价函数的实际求解的计算过程中,虽然其总体积分效应受海面高度观测的约束,但整个水柱中各层温盐分析变量的调整是无序的。针对这个问题,文章提出一种新的同化方案。该方案将SST的观测项并入海面高度观测项中,海面高度的一部分,确切说是上层海洋部分,由SST决定,因此至少在SST的统计关系能影响到深度的上层海洋,在代价函数的求解过程中,温盐的调整是受较强的统计关系约束的,而这种统计关系的有效性已经在很多SST的同化试验中被其他学者广泛应用并证明。利用该方法,对1993—1997年的AVHRR卫星遥感海表温度资料进行变分同化试验,用TAO、OISST和SODA数据集进行检验证明,通过对卫星遥感资料的同化能够有效改进对海洋温度和盐度的估...     

南海北部海洋四维变分同化试验研究

为了研究四维变分同化方法在南海北部海洋数值预报中的适用性,使用海洋区域模式(ROMS),建立了南海北部海洋资料四维变分同化系统,进行了温盐廓线和海面温度数据同化试验,初步对比分析了三种四维变分实现方法的同化效果。研究结果表明,四维变分同化方法具有较好的同化效果,其中,增量强约束方法(I4DVar)具有较好的稳定性,其稳定性高于4DPSAS和R4DVar。本文研究成果为建立南海业务化海洋四维变分同化及预报系统奠定技术基础。     

数据同化——它的缘起,含义和主要方法

我国已进入流体动力学的卫星观测世纪,数据同化（有时叫“四维同化”）,势必成为随之而来的重要课题之一。针对目前人们对这一课题尚无太多了解,从而在实际工作中产生一些混乱,笔者在本文就数据同化的必要性,它的含义,它的开创和现在研究、应用中的主要方法作一比较详细的论述。     

变分伴随数据同化方法在断面海温数值计算中的应用研究

以二维断面海温分布模型为例,利用海温实际观测数据,将变分伴随方法应用于断面海温初始场的优化。讨论了变分伴随方法的基本思想,分别从模型方程的连续和离散形式出发推导伴随模型系统,并对这两种途径建立的伴随系统之间的相互关系进行了分析。数值试验的结果表明了变分伴随数据同化方法在海温数值计算和数值预报业务中的良好的应用前景。     

基于ROMS模式的南海SST与SSH四维变分同化研究

卫星遥感观测获得了大量高分辨率的海面实时信息,包括海面温度（SST）和海面高度（SSH）等,同化进入数值模式可有效提升模拟精度。本文基于ROMS模式与四维变分同化方法（4DVAR）,使用AVHRR SST和AVISO SSH数据,开展了南海区域同化实验。为检验同化的效果,分别利用HYCOM再分析资料和Argo温盐实测数据分析了同化结果的海面高度、流场及温盐剖面的精度。对比结果表明,SST和SSH的同化能够改善ROMS的模拟结果:同化后海面高度场能够更为准确地捕捉海洋的中尺度特征,与HYCOM海面高度再分析资料相比,平均绝对偏差和均方根误差分别为0.054 m和0.066 m;与HYCOM 10 m层流场相比,东向与北向流速平均绝对偏差分别为0.12 m/s和0.11 m/s,相比未同化均提升约0.01 m/s;温盐同化结果与Argo温盐实测具有较高的一致性,温度和盐度平均绝对偏差为0.45℃、0.077,均方根误差为0.91℃、0.11,单个的温盐廓线对比说明,同化结果与HYCOM再分析资料精度相当。     

数据同化反演风应力拖曳系数以及垂向涡动黏性系数的分布

所作的孪生实验表明:通过利用变分优化控制技术将气象学和海洋学(表层和次表层)的观测资料同化到海洋的埃克曼层模型中,可将未知的边界条件(风应力拖曳系数)和垂向涡动黏性系数的分布同时反演出来.     

基于WRF模式同化QuikSCAT风场资料的初步试验

利用美国最新推出的中尺度区域模式WRF(Weatherand Research Forecasting model)和中国数值预报创新基地开发的三维变分同化系统GRAPES(Global and Regional Assimilation and Prediction Enhanced System,1．0版本),以2002年台风“黄蜂”为例,通过控制试验和同化试验的对比分析,探讨了散射计风场资料同化对台风“黄蜂”三维结构分析和预报的影响。初步的结果显示,同化散射计风场资料对台风的大风风场分析、台风中心位置和海面气压场等都有明显的正效应,而对于预报场的改进相对有限。     

集合数据同化方法的发展与应用概述

集合数据同化方法具有简洁概念化的公式和应用起来相对容易等优点,因此,它们获得了普及性的应用;近10年来集合数据同化方法已经得到了快速的发展。综述了包括集合卡尔曼滤波(EnKF,Ensemble Kalman Filter)、集合卡尔曼平滑(EnKS,Ensemble Kalman Smoother)、集合方均根滤波(EnSRF,Ensemble Square-Root Filter)和减秩卡尔曼滤波(SEEK,Singular Evolutive Extended Kalman Filter)等集合数据同化方法的研究进展状况。通过与其它数据同化方法的对比,总结出了这些方法的特点,探讨了我国在集合数据同化方法研究中存在的问题并展望了该方法的研究和应用前景。     

一维扩散方程整体观测资料下的初值变分同化反演

本文考虑一维扩散方程的反问题,利用变分同化方法通过观测资料来确定方程中的未知初值,通过分析观测误差对于初值误差的影响,证明变分同化初值收敛于原问题的真实参数,并得到了参数的收敛精度。同时将得到的初值代入预报模式中,得到预报解,并分析了预报解的收敛性和预报误差。