GPS观测资料应用于中尺度数值预报模式的初步研究

利用建立在长江三角洲地区GPS观测网中 11个站点的可降水量资料 ,对 2 0 0 2年 6月 2 3～ 2 4日影响长江三角洲地区的降水过程进行了MM5模式初始湿度场调整和Nudging同化试验。试验表明 :利用GPS测量的可降水量对模式初始湿度场进行调整能明显增强模式初始场描述水汽分布的能力 ,从而有效地控制模式积分初期对可降水量预报的误差 ,并对模式 6h累积降水量预报有较明显的改善作用。利用Nudging技术同化GPS可降水量资料对MM5预报效果改善较小 ,并且Nudging系数的增加对预报效果的影响不大。总体上 ,利用GPS可降水量资料调整模式初始湿度场对模式 6h累积降水预报效果的改善明显好于连续Nudging同化。试验还表明 :GPS资料对模式初始湿度场调整改善模式对累积降水量的预报主要是通过改善网格降水预报来实现的 ,而Nudging同化主要是通过改善次网格降水而提高模式降水预报能力的。     

bbGPS/PWV资料三维变分同化改进MM5降水预报连续试验的评估

利用区域地基GPS网反演的高时空密度的大气垂直方向水汽总量,也称为可降水量（PWV）,可大大弥补常规探空探测水汽资料的不足。为了全面评估区域GPS网PWV资料同化对业务数值天气预报改进程度的目的,在个例研究分析的基础上,进行了连续38天的GPS/PWV资料三维同化（3D-Var）改进数值业务预报的试验。研究方法是根据长江三角洲地区GPS气象网在2002年梅雨和盛夏季节观测的刖资料,通过三维变分同化建立中尺度数值预报模式MM5的初始场,逐日作出长江三角洲地区24小时的降水量预报。以6小时累积雨量为对象,与未同化GPS／刖资料的MM5的相应预报比较,通过多种评分方法,评估了GPS／PWV资料改进MM5降水预报的效果。结果表明GPS／PWV资料同化后的MM5降水预报能力在大部分时间和大部分地区都有所提高,主要是伪击率有较明显的下降,对小范围降水预报的改进更为明显。预报明显改进的区域恰好位于GPS站填补常规探空站间距较大的地区。     

可降水量同化对初始湿度场调整的应用研究

设计了一个三维变分同化方案,利用非静力中尺度模式MM5和由实况观测反演得到的可降水量资料,运用该变分同化方法改善初始湿度场,并对2003年7月9～10日的暴雨过程进行数值模拟对比试验.结果表明,①可降水量资料的变分同化对初始湿度场具有较强的调整能力;②同化可降水量后,可以明显地改善模式初始湿度场,能够有效地提高降水模拟的准确率.     

实时GPS可降水量资料的变分同化个例研究

用实时GPS可降水量(Precipitable Water,PW)资料GPSPW,针对2007年7月2—3日发生在日本九州南部地区的一次梅雨锋降水过程,设计控制试验和4个同化试验,利用WRF和WRF-Var模式进行三维变分同化研究,并用ETS评分客观评价各方案的预报效果。结果表明:实时GPSPW同化能有效地改进模式初始时刻水汽场以及预报时间内(0～6h)的PW。背景误差水平尺度调节系数的大小对水汽场的调整范围和PW的改进程度有一定影响。GPSPW的实时性能提高降水预报业务的实时性。     

实时 Ｇ Ｐ Ｓ可降水量资料的变分同化个例研究

用实时GPS可降水量(Precipitable Water, PW)资料GPSPW,针对2007年7月2-3日发生在日本九州南部地区的一次梅雨锋降水过程,设计控制试验和4个同化试验,利用WRF和WRF-Var模式进行三维变分同化研究,并用ETS评分客观评价各方案的预报效果.结果表明:实时GPSPW同化能有效地改进模式初始时刻水汽场以及预报时间内(0～6 h)的PW.背景误差水平尺度调节系数的大小对水汽场的调整范围和PW的改进程度有一定影响.GPSPW的实时性能提高降水预报业务的实时性.     

数值模式误差对降水四维变分资料同化及预报的影响

利用一个无量纲的水汽发展方程,针对同化时间窗口内出现和不出现降水两种情况,分析了不同模式误差和初始误差对降水四维变分资料同化预报效果的影响。结果表明,应用四维变分资料同化方法进行降水预报前,应该充分考虑数值模式中的误差,才能得到比较满意的同化及预报结果。假定同化窗口内获得的比湿观测场是准确的,当不存在模式误差时,四维变分资料同化方法可以有效地消除初始场误差,找到比湿真实初始场;而存在模式误差时,四维变分资料同化后的模式初始场会偏离真实的比湿初始场,并且模式误差越大,偏离程度越严重。在一些模式误差情况下,由于模式误差在同化窗口及延伸预报时段的作用不同,进行四维变分资料同化处理后,尽管累积降水量的预报结果在同化时间窗口内优于同化前的预报,而在最终预报时刻反而差于同化前。     

GPS/PWV资料在梅雨锋暴雨个例中的同化试验

基于WRF(Weather Research and Forecasting Model,天气预报模式)及其三维变分同化系统3DVAR,利用江苏省GPS/PWV(PWV:Precipitable Water Vapor,GPS反演得到可降水量)资料,并将其与探空资料比对订正,针对2011年6月18日梅雨锋暴雨进行3 h循环同化模拟。在降水参数化方案敏感性试验与单点同化试验基础上,设计多组试验对6 h降水量进行TS(Threat Score)评估。结果表明:(1)同化订正GPS/PWV资料对降水预报能力显著提高,特别是大雨、暴雨量级以上的预报能力;(2)降水量的RMSE(Root Mean Squared Error,均方根误差)相比控制试验均减小,CC(Correlation Coefficient,相关系数)均增大,最显著试验RMSE从19.1 mm下降到12.6 mm,CC从0.45上升到0.74;(3)NMC方法统计的背景误差协方差条件下中雨至暴雨量级TS评分均有一定程度提高,默认的背景误差协方差在大雨以上量级TS评分大幅提高。     

“00.7”北京特大暴雨模拟中气象资料同化作用的评估

针对2000年7月4～5日北京地区的一次特大暴雨过程(24 h降水量达240 mm),文中利用MM5/WRF三维变分系统和MM5非静力模式,对此次特大暴雨过程中的各种气象监测资料(地基GPS大气柱水汽含量、常规探空、高空测风、地面常规观测和地面自动气象站)的同化作用通过观测系统数值试验进行了评估.结果表明与传统的客观分析方案相比较,MM5/WRF三维变分同化系统可直接引入非常规地基GPS大气柱水汽含量监测资料,提供更好的大气初始分析场.在三维变分同化方案下,各种大气监测资料均对改进此次特大暴雨模拟有不同程度的贡献,其中,常规探空和高空测风监测资料对改进预报结果的影响最大,地面常规观测和地面自动气象站观测资料作用次之,地基GPS大气柱水汽含量资料在与其他大气监测资料相互优势互补后,可很好地改善模式大气的分析质量,通过三维变分同化技术在区域数值天气预报模式初始场中引入地基GPS大气水汽监测网资料,使此次强降水个例的6 h和24 h测站降水预报的TS评分值在1,5,10和20 mm预报检验阈值下分别提高了1%～8%.研究结果对利用三维变分数值系统,评估气象监测网资料在改进高影响天气事件预报中的作用有借鉴意义.     

广东省GPS/PWV资料的质量控制及其对前汛期降水预报影响的初步研究

对2009年8月—2012年8月广东省地基GPS反演的可降水量(GPS/PWV)资料进行分析,建立了该资料的质量控制方案。该方案能合理剔除取值不合理的"离群"资料及与背景场偏差较大的资料。选取2010年5月6—7日及2012年4月27—28日两次前汛期降水过程进行数值试验,经过质量控制,只允许与背景场偏差较小的GPS/PWV资料进入GRAPES三维变分同化系统。并对初始湿度场进行合理调整,使数值预报模式的24 h累积降水量的量级和落区的预报得到明显改进,从而提高数值预报模式的降水预报能力。     

可降水量资料反演及在暴雨数值模拟中的初步应用

通过同化可降水资料改善模式初始湿度场从而提高暴雨模拟与预报效果。首先应用适时回归方法反演大气可降水量资料，然后以1998年6月18—19日暴雨模拟为例，采用变分同化方法研究了可降水量资料在暴雨数值模拟中的作用。数值模拟结果表明：1)MM5模式中同化可降水量资料后，对于雨带位置的模拟效果起到很大的改善；亦可改进暴雨降水强度的模拟效果，改进程度与降水参数化方案有关。2)同化可降水量资料后，明显改善初始湿度场，在一定程度上缓解旋转加强(spin up)问题，从而有效地提高降水模拟效果。3)降水模拟对参数化方案的选取同样敏感，改进初始湿度场的同时应该选择相应的降水参数化方案。     

三维变分系统在我国夏季降雨预测中的应用试验

采用MM5模式及其三维变分系统(MM5/3DVAR)对我国夏季降雨进行了一个月的连续预测试验,并对试验结果进行评估.试验中首先采用"National Meteorological Center(NMC)"方法,将2005年8月的MM5模式的预测结果形成与试验区域和水平分辨率相匹配的背景误差场,并将其与全球背景误差场进行了对比分析,结果表明,采用2005年8月MM5模式预报结果生成的背景误差场的基本特征与系统提供的全球背景误差场相似,且长度尺度随着水平分辨率的提高而减小.之后,分别利用NCEP再分析资料(NCEP试验)、NCEP再分析资料基础上采用CRESSMAN方法分析观测资料(LITT试验)和NCEP再分析资料基础上采用3DVAR系统同化观测资料(3DVAR试验)形成模式预报初始场,再次对2005年8月降雨进行逐日连续预报.逐日降雨预报结果表明,相对NCEP试验,LITT试验中1 和10 mm的预报评分有明显提高,但 25 和 50 mm的预报评分却有所下降,而3DVAR试验的预报评分在10 mm以上均有明显提高.对于降雨期间的形势场预报,3个试验中,除温度场和湿度场外,其他变量场的均方根误差随高度增加而增加,但相比而言,3DVAR试验的均方根误差小于其他2个试验.3DVAR试验对降雨的明显改进,可能是因为其对与背景场信息差别比较大的反应中尺度系统的观测资料的分析结果比较靠近观测资料.     

中尺度模式遗传算法同化系统及同化试验研究

设计了一个以MM5模式为基础的遗传算法同化系统,并对一次暴雨过程进行了实际降水的模拟,通过对比遗传同化和伴随同化的降水预报效果,对遗传算法同化系统的同化性能进行验证。试验结果表明,遗传算法与四维变分相结合的同化系统能有效地改善模式的初始场,使MM5模式要素预报和降水预报的准确率得到提高。     

MM5数值预报引入GRAPES三维变分同化技术在上海地区的预报和检验

该文简要介绍GRAPES三维变分同化技术在MM5数值预报中的应用；利用2003年3月至2003年5月华东地区138个台站实况资料与其预报结果，评价了该模式系统对华东地区降水的预报结果，分析了三维变分同化对MM5数值预报结果的可能影响。结果表明，GRAPES三维变分同化方案是比较合理的，同化后模式对华东大部分地区的降水24 h预报比没有使用同化的总体情况要好；同样，同化后模式对华东大部分地区的晴雨预报准确率较高。     

Numerical Assessing Experiments on the Individual Component Impact of the Meteorological Observation Network on the ＂July 2000＂ Torrential Rain in Beijing

In an effort to assess the impact of the individual component of meteorological observations (ground-based GPS precipitable water vapor,automatic and conventional meteorological observations) on the torrential rain event in 4-5 July 2000 in Beijing (with the 24-h accumulated precipitation reaching 240 mm),24-h observation system experiments are conducted numerically by using the MM5/WRF 3DVAR system and the nonhydrostatic MM5 model.Results indicate that,because the non-conventional GPS observations are directly assimilated into the initial analyses by 3DVAR system,better initial fields and 24-h simulation for the severe precipitation event are achieved than those under the MM5/Litter_R objective analysis scheme. Further analysis also shows that the individual component of meteorological observation network plays their special positive role in the improvement of initial field analysis and forecasting skills.3DVAR scheme with or without radiosonde and pilot observation has the most significant influence on numerical simulation,and automatic and conventional surface meteorological observations rank second.After acquiring the supplement information from the other meteorological observations,the ground-based GPS precipitable water vapor data can more obviously reflect initial field assimilation and precipitation forecast.By incorporating the ground- based GPS precipitable water vapor data into the 3DVAR analyses at the initial time,the threat scores (TS) with thresholds of 1,5,10,and 20 mm are increased by 1%-8% for 6- and 24-h accumulated precipitation observations,respectively.This work gives one helpful example that assesses the impact of individual component of the existing meteorological observation network on the high influence weather event using 3DVAR numerical system.     

Variational data assimilation experiments of mei-yu front rainstorms in China

The numerical forecasts of mei-yu front rainstorms in China has been an important issue. The intensity and pattern of the frontal rainfall are greatly influenced by the initial fields of the numerical model. The 4-dimensional variational data assimilation technology (4DVAR) can effectively assimilate all kinds of observed data, including rainfall data at the observed stations, so that the initial fields and the precipitation forecast can both be greatly improved. The non-hydrostatic meso-scale model (MM5) and its adjoint model are used to study the development of the mei-yu front rainstorm from 1200 UTC 25 June to 0600 UTC 26 June 1999. By numerical simulation experiments and assimilation experiments, the T106 data and the observed 6-hour rainfall data are assimilated. The influences of many factors, such as the choice of the assimilated variables and the weighting coefficient, on the precipitation forecast results are studied. The numerical results show that 4DVAR is valuable and important to mei-yu front rainfall prediction.     

Four-dimensional variational data assimilation for mesoscale and storm-scale applications

Summary ?The status and progress of the four-dimensional variational data assimilation (4DVAR) are briefly reviewed focusing on application to prediction of mesoscale/storm-scale atmospheric phenomena. Theoretical background is provided for each important component of the 4DVAR system – forecast and adjoint models, observations, background, cost function, preconditioning, and minimization. An overview of practical issues specific for mesoscale/storm-scale 4DVAR is then presented in terms of high-resolution observations, nonlinearity and discontinuity problem, model error, errors from lateral boundary condition, and precipitation assimilation. Practical strategies for efficient and simplified 4DVAR are also introduced, e.g., incremental 4DVAR, poor man’s 4DVAR, and inverse 3DVAR. A new concept on hybrid approach is proposed to combine an efficient 4DVAR scheme and the standard 4DVAR scheme aiming at reducing computational demand required by the standard 4DVAR while improving the accuracy of the simplified 4DVAR. Applications to both hydrostatic and nonhydrostatic models are illustrated and our vision on opportunities and directions for future research is provided. Received March 12, 2001; revised July 24, 2001; accepted September 5, 2001