An experimenal analysis for the impact of 2D variation assimilation of satellite data on typhoon track simulation

A series of test simulations are performed to evaluate the impact of satellite-derived meteorological data on numerical typhoon track prediction. Geostationary meteorological satellite (GMS-5) and NOAA‘s TIROS operational vertical sounder (TOVS) observations are used in the experiments. A twodimensional variation assimilation scheme is developed to assimilate the satellite data directly into the Penn State-NCAR nonhydrostatic meteorological model (MM5). Three-dimensional objective analyses fields based on T213 results and routine observations are employed as the background fields of the initialization. The comparisons of the simulated typhoon tracks are also carried out, which correspond respectively to the initialization scheme with two-dimensional variation (2D- Var), three-dimensional observational nudging and direct assimilation of satellite data. It is found that, comparing with the experiments without satellite data assimilation, the first two assimilation schemes lead to significant improvements on typhoon track prediction. Track errors reduce by 18% at 12 h for 2D- Var and from about 16% at 24 h to about 35% at 48 h for observational nudging. The simulated results based on assimilating different kinds of satellite data are also compared.     

COSMIC掩星资料同化对台风“天兔”预报影响的试验

台风数值预报的关键之一在于给定准确的模式初始场。本文使用气象、电离层和气候星座观测系统(COSMIC)的卫星资料,通过资料同化技术改善数值天气预报模式的初始场,进而评估数据同化技术对台风(或热带气旋)预报的改善效果。使用我国自主研发的数值天气预报模式,对1319号台风“天兔”进行模拟试验,对温度场、湿度场、涡度散度场及假相当位温场进行诊断分析。试验结果表明,与同化常规探空资料相比,COSMIC资料的同化可减小模式预报台风路径误差,台风附近降水落区更为集中。研究评估了掩星资料同化对模式的改进作用,并能为台风预报技术和防灾减灾提供参考。     

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...     

台风过程研究中四维资料同化方法的探讨及应用

与把任意分布的观测值通过空间和时间插值分析到网格点的方法相比较,结合动力关系分析大气场问题的方法,其优势十分明显.Charney等[1]建议在一个能提供时间连续和动力耦合的模式预报方程中,有机地结合现在和过去的资料.后来这个概念被发展为众所周知的四维资料同化(FDDA).起初,四维资料同化主要应用于全球尺度,现在,无论是动力初始化还是作为一个分析或者研究工具,四维资料同化都有效地应用在中尺度模式上[2,3].     

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。     

拉格朗日资料同化的研究进展

拉格朗日资料对了解海洋环流和大气环流的动力学过程起到很重要的作用,同化拉格朗日资料有很大的必要性.拉格朗日观测工具主要提供的是水团或空气微团的位置和速度等信息,因为拉格朗日资料提供的是移动框架的数据而不是欧拉格点上的模式变量,所以随着拉格朗日观测覆盖大部分海洋和全球海洋环流模式的实现,采用先进的同化方法充分利用这些资料来提高分析预报准确性势在必行.在同化方法不断的发展中最优插值、变分同化、卡尔曼滤波这几种方法都有很好的应用.     

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...     

WAVEWATCHIII 同化模块的建立和检验

将基于最优插值 (OI) 的同化并行模块植入全谱空间的第三代海浪模式WAVEWATCH III version3.14,建立数据同化的海浪模式预报系统, 并通过实际的预报个例对同化系统进行检验。个例实验是以5°S 以北的印度洋海域为目标计算区域, 海面风场强迫采用业务单位的中尺度天气预报模式WRF(weather research and forecast) 提供的逐时海面风场预报产品。模式积分过程中连续同化2010 年12 月15 日、16 日和17 日过境北印度洋的Jason-2 卫星高度计沿轨有效波高 (SWH) 数据 (需要指出的是, 每次同化得到新的SWH 分析场后需重构相应的二维海浪谱用于谱模式)。SWH 同化分析值和无同化的对照组分别与高度计沿轨观测数据比较发现, 就日平均统计来看, 同化较无同化使SWH分析值的均方根误差减小约25%～50%。以SWH 同化分析场作为初始场的预报表明, 同化对预报影响的时效性可延长至48～60 h。本研究目的是通过将高度计测量的SWH 数据同化到海浪模式进一步提升海浪数值预报的准确度。     

高度计波高数据同化对印度洋海域海浪模式预报影响研究

为提高海浪模式预报的精度,改善初始场是途径之一。研制了基于最优插值(OI)方法的海浪数据同化并行程序模块,并将其植入第三代海浪模式WAVEWATCH IIITM,建立了印度洋海域海浪同化预报方法,使用卫星高度计波高数据进行了同化预报试验。OI模块的并行设计使得植入同化模块的海浪模式仍能以并行方式运行。文中5°S以北印度洋海域为目标区域,嵌套在WAVE-WATCH IIITM的全球网格中,使得目标区域开边界条件得到较好解决。同化数据使用Jason-2高度计测量有效波高(SWH)沿轨数据。海浪同化预报模式由大气模式WRF(Weather Research andForecasting)输出的1小时一次的海面10 m风场驱动。将同化的模式结果(SWH)、无同化的模式结果(SWH)分别与高度计沿轨数据(SWH)进行比较,表明同化改善模式预报初始场的效果是明显的。以同化初始场出发进行海浪预报试验,结果表明,高度计波高数据同化在一定程度上可改进海浪短期预报的精度。     

四维变分资料同化在风暴潮模拟中的平流作用分析

利用基于三维斜压非线性的普林斯顿海洋模型(POM)及其切向线性伴随模式的四维变分数据同化(4DVAR)系统对一个近岸风暴潮个例进行理想同化试验和模拟,着重分析了四维变分数据同化增水改善中的二维平流作用。试验结果表明,同化后的水位结果明显优于同化前的结果,而且同化对预报的影响主要在前5h,尤其是积分到3—4h时同化和无同化的结果差异最大,在5h后同化的影响变得非常小。从平流作用中分析得知,无论是只同化水位还是同化水位和海表流速,同化的结果都增大了沿岸和向岸的平流。与无同化结果相比,同化试验的增水改善主要是来自向岸平流的增大,但只同化水位时由于水位增大使向岸压力梯度减小从而阻碍了向岸流的进一步增大;而同时同化水位和海表流速时,由于流速也被改善,故增水改善更明显和合理。     

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。     

对地球系统模式FIO-ESM同化实验中北极海冰模拟的评估

本文评估了地球系统模式FIO-ESM(First Institute of Oceanography-Earth System Model)基于集合调整Kalman滤波同化实验对1992-2013年北极海冰的模拟能力。结果显示:尽管同化资料只包括了全球海表温度和全球海面高度异常两类数据,而并没有对海冰进行同化,但实验结果能很好地模拟出与观测相符的北极海冰基本态和长期变化趋势,卫星观测和FIO-ESM同化实验所得的北极海冰覆盖范围在1992-2013年间的线性变化趋势分别为-7.06×105和-6.44×105 km2/(10a),同化所得的逐月海冰覆盖范围异常和卫星观测之间的相关系数为0.78。与FIO-ESM参加CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5)实验结果相比,该同化结果所模拟的北极海冰覆盖范围的长期变化趋势和海冰密集度的空间变化趋势均与卫星观测更加吻合,这说明该同化可为利用FIO-ESM开展北极短期气候预测提供较好的预测初始场。     

The impact of ocean data assimilation on seasonal predictions based on the National Climate Center climate system model

An ensemble optimal interpolation (EnOI) data assimilation method is applied in the BCC_CSM1.1 to investigate the impact of ocean data assimilations on seasonal forecasts in an idealized twin experiment framework. Pseudo-observations of sea surface temperature (SST), sea surface height (SSH), sea surface salinity (SSS), temperature and salinity (T/S) profiles were first generated in a free model run. Then, a series of sensitivity tests initialized with predefined bias were conducted for a one-year period; this involved a free run (CTR) and seven assimilation runs. These tests allowed us to check the analysis field accuracy against the “truth”. As expected, data assimilation improved all investigated quantities; the joint assimilation of all variables gave more improved results than assimilating them separately. One-year predictions initialized from the seven runs and CTR were then conducted and compared. The forecasts initialized from joint assimilation of surface data produced comparable SST root mean square errors to that from assimilation of T/S profiles, but the assimilation of T/S profiles is crucial to reduce subsurface deficiencies. The ocean surface currents in the tropics were better predicted when initial conditions produced by assimilating T/S profiles, while surface data assimilation became more important at higher latitudes, particularly near the western boundary currents. The predictions of ocean heat content and mixed layer depth are significantly improved initialized from the joint assimilation of all the variables. Finally, a central Pacific El Ni?o was well predicted from the joint assimilation of surface data, indicating the importance of joint assimilation of SST, SSH, and SSS for ENSO predictions.     

海洋水温垂直分布数据同化方法研究

以一维海洋水温模型为例,利用伴随法进行海洋观测数据同化试验,以便为水温的数值预报提供较准确的初始场.文中利用泛函的Gâteaux微分和Hilbert空间上伴随算子的概念讨论了连续的伴随模型的建立,并通过选择适当的差分格式离散伴随模型,使其保持连续时的伴随关系,同时给出了水温初始场最优化过程及相应的同化试验数值结果.     

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。     

A comparison between 3DVAR and EnOI techniques for satellite altimetry data assimilation

Two conceptually different assimilation schemes, three dimensional variational (3DVAR) assimilation and Ensemble Optimum Interpolation (EnOI) are compared in the context of satellite altimetric data assimilation. Similarities and differences of the two schemes are briefly discussed and their impacts on the model simulation are investigated.With a tropical Pacific ocean model, two assimilation experiments of sea level anomaly (SLA) data from TOPEX/Poseidon are performed for 5 years from 1997 to 2001. Annual mean states of temperature and salinity fields are compared with analysis data and some independent observations. It is found that EnOI generally produces moderate improvements on both temperature and salinity fields, while changes induced by 3DVAR assimilation are strong and vary remarkably in different areas. For instance, 3DVAR tends to excessively modify the temperature field along the thermocline depth and even deteriorate the simulation, but it is more effective than EnOI below the thermocline depth. However, for the salinity field 3DVAR outperforms EnOI nearly for almost the whole layer. As the difference relative to the WOA01 analysis is compared, it is apparently reduced to below 0.3 psu in most areas in the 3DVAR experiment. On the other hand, the pattern of difference in the EnOI experiment resembles that of the simulation and the magnitude is only diminished to some extent. One advantage of EnOI is that it yields more consistent improvements even in areas where there are large model errors. It is more reliable than 3DVAR in such a sense. It is also revealed that the T–S relation plays a very important role in altimetric data assimilation. Further, the distinct performance of the two schemes can be partly accounted for by their inherent assumptions and settings.     

JASON-2卫星高度计波高数据同化对中国渤黄海海浪数值预报影响研究

利用原国家海洋局北海分局浮标所测有效波高数据对Jason-2卫星高度计所测有效波高数据进行验证,采用50km空间窗和0.5h时间窗,得到219个时空配准点。对配准结果进行统计分析表明,Jason-2卫星高度计测得有效波高与浮标测量结果存在-0.277m的偏差,均方根误差为0.372m。利用最小二乘回归(OLR)对Jason-2有效波高数据进行校正可使其均方根误差下降至0.247m,减少34.5%。基于第三代海浪模式WAVEWATCH III对Jason-2有效波高数据进行最优插值同化试验,其中背景误差相关函数取为指数形式,相关距离尺度选为500km。与浮标观测数据比较表明,同化后模式有效波高均方根误差比未同化时减少11.56%,,能够有效地改善模式精度。以此为初始场进行为期3d的数值预报实验。与未同化实验相比,卫星高度计有效波高数据同化对模式0～72 h预报有不同程度的改善,改善程度随预报时间的增加而降低。     

FY-3D卫星MWHS-2辐射率资料直接同化对台风“米娜”预报的影响*

文章基于天气研究和预报(weather research and forecasting, WRF)模式中的FY-3D卫星微波湿度计Ⅱ(micro-wave humidity sounder 2, MWHS-2)辐射率资料的直接同化模块, 采用三维变分(three dimensional variation, 3DVar)方法在晴空条件下同化MWHS-2辐射率资料, 考察MWHS-2辐射率资料同化对台风“米娜”(2019)预报的影响。文中设计了4组试验, 第一组试验不同化任何资料, 第二组试验同化了单独的全球通信系统(global telecommunications system, GTS)常规资料, 第三组试验联合同化了GTS常规资料和MWHS-2辐射率资料, 第四组试验将MWHS-2辐射率资料换成先进技术微波探测计(advanced technology microwave sounder, ATMS)辐射率资料同化。研究结果表明: 偏差订正后各通道观测和背景场差值的均值趋于0, 同化后分析场相对观测的标准差与均方根误差较背景场显著减小, 同化过程是有效的。与仅同化GTS常规资料和同化ATMS资料的试验相比, 同化晴空MWHS-2辐射率资料后的增量场在台风中心附近有负的高度增量和正的温度增量, 从动力与热力上有助于台风的维持。在确定性预报最后的12h, 同化晴空MWHS-2辐射率资料的试验能够改进500hPa环流形势的模拟, 加强西南方向引导气流的强度, 从而最终减小台风路径预报的误差。     

集合资料同化方法的理论框架及其在海洋资料同化的研究展望

在海洋动力系统的数值模拟中,海洋资料同化是一种能够有效融合多源海洋观测资料和数值模式的方法。它不仅可以显著地提高数值模拟的效果,构造海洋再分析资料场,还能有效减少海洋和气候预报时模式初始条件的不确定性。因此,海洋资料同化对于海洋研究和业务化应用具有非常重要的意义。资料同化方法的研究一直是大气、海洋科学的热门课题之一。其中,集合卡尔曼滤波器(EnKF)是一种有效的资料同化方法,自提出以来经过了20多年的发展和改进,已经在海洋资料同化中得到了广泛的研究和应用。近年来,随着动力模式的不断发展和计算能力的提高,粒子滤波器由于不受模型线性和误差高斯分布假设的约束,也逐渐成为了当前资料同化方法研究的热点。本文分析和总结了目前关于集合卡尔曼滤波器和粒子滤波器的一些最新理论研究结果,在贝叶斯滤波理论的框架下讨论了这两类算法的关联和区别,以及各自在资料同化实践中的优势和不足。在此基础上,我们探讨了粒子滤波器应用于海洋模式资料同化的主要困难和目前可行的一些解决方法,展望了集合资料同化方法研究的新趋势,为集合资料同化方法的进一步发展和应用提供理论基础。     

上海邻近海域风暴潮数据同化与特征分析

风暴潮是一种复杂的对众多因素敏感又备受关注的海洋现象。本文基于协方差局地化的集合卡尔曼滤波方法（EnKF）,选择201810号台风“安比”登陆上海的风暴潮过程,首次将海洋站和FVCOM数值模拟的不同来源、不同误差信息、不同时空分辨率的风暴潮进行数据同化融合,获得了逐72 h的上海海域风暴潮的最优解,进行了同化结果评估验证,并给出了集合样本数和Schur半径设置范围。结果表明,实测计算和数值模拟的风暴增减水之间均方根误差为0.20 m,实测和同化计算的风暴增减水之间均方根误差为0.07 m,准确度提高了65%;独立观测和同化计算的风暴增减水均方根误差为0.09 m,集合离散度与均方根误差比值为0.90,同化效果较好且可信;同化后的风暴增减水能够较好地刻画双峰增水、台风眼增水、增水锋面等特征,对于风暴潮研究、数值模拟结果订正、海洋防灾减灾等有重要意义。