Fast data assimilation using a nonlinear Kalman filter and a model surrogate: An application to the Columbia River estuary

A fast and adjoint-free nonlinear data assimilation (DA) system was developed to simulate 3D baroclinic circulation in estuaries, leveraging two recently developed technologies: (1) a nonlinear model surrogate that executes forward simulation three orders of magnitude faster than a forward numerical circulation code and (2) a nonlinear extension to the reduced-dimension Kalman filter that estimates the state of the model surrogate. The noise sources in the Kalman filter were calibrated using empirical cross-validation and accounted for errors in model and model forcing.The DA system was applied to assimilate in situ measurements of water levels, salinities, and temperatures in simulations of the Columbia River estuary. To validate the DA results, we used a combination of cross-validation studies, process-oriented studies, and tests of statistical and dynamical consistency. The validation studies showed that DA improved the representation of several important processes in the estuary, including nonlinear tidal propagation, salinity intrusion, estuarine residual circulation, heat balance, and response of the estuary to coastal winds.     

集合卡尔曼滤波同化中雷达位置的敏感性研究

针对对流尺度集合卡尔曼滤波（EnKF）雷达资料同化中雷达位置对同化的影响进行研究。为了考察强对流出现在雷达不同方位时集合卡尔曼滤波同化雷达资料的能力,以一个理想风暴为例,设计了8个均匀分布在模拟区域周围的模拟雷达进行试验。单雷达同化试验中,初期同化对雷达位置较敏感,而十几个循环后对雷达方位的敏感性降低。造成初期同化效果较差的雷达观测位于模拟区域正南和正北方向,这两部雷达与模拟区域中心的连线垂直于风暴移动方向（即环境气流的方向）。双雷达试验的结果表明,正东、正南、正西和正北方向的雷达组合观测会使同化初期误差较大,这说明并不是所有与风暴连线成90°的雷达组合都能在短时同化中得到合理的分析结果,还需要都处于模拟区域对角线上（即与环境气流成45°夹角）,同化效果才较好。短时同化后的确定性预报结果表明,较大分析误差也会导致较大预报误差。这些分析误差主要是由于同化初期不准确的集合平均场驱动出的不合理的背景误差协方差造成的。当背景场随着同化循环得到改进后,驱动出的合理的背景误差协方差使得不同位置雷达同化造成的差异逐步减小。基于上述结果,引入迭代集合均方根滤波（iEnSRF）算法,结果显示使用该算法后,雷达位置对同化效果的影响减小,同化不同位置的雷达资料均能有效降低分析和预报误差。      

非线性滤波在含“开关”过程的资料同化中的应用研究

利用一个描述实际数值天气预报模式中比湿在单格线上随时间发展的偏微分方程作为控制方程,研究分析了非线性滤波方法在含开关过程的资料同化中的有效性和可行性。首先在贝叶斯理论框架下,讨论了一般情形的非线性滤波方法,然后对基于粒子滤波(PF)和基于集合卡尔曼滤波(EnKF)的两种同化方法进行对比,由于EnKF是通过对集合成员的统计分析得到的误差分布的一阶矩和二阶矩来近似真实误差分布的,所以当用高斯分布近似真实误差分布所产生的误差较大时,基于EnKF的同化方法得到的结果也会有较大的误差。最后分别从观测算子为线性和非线性、观测误差为高斯型和非高斯型4种情形进行数值试验,结果显示当观测误差为高斯型时,无论观测算子为线性还是非线性,基于PF和基于EnKF的同化方法都能克服由开关过程给资料同化带来的困难,给出满意的同化结果;而当观测误差为非高斯型时,EnKF出现滤波不稳定,产生了非理想的同化结果,但PF方法仍然能够有效地发挥作用,给出满意的同化结果。     

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。     

谱逼近方法在东亚夏季降水区域模式模拟中的适用性研究:区域大小和位置的影响

利用区域气候模式 MM5V3 对1991、1998和2003年的东亚夏季降水进行了模拟.首先通过6个嵌套区域大小、位置的敏感性试验,研究了区域气候模式在东亚地区的模拟对嵌套区域的敏感性.在此基础上研究了谱逼近方案对降低此敏感性的作用.结果表明:(1)区域气候模式MM5V3能够基本模拟出东亚夏季极端降水的分布特征和强度变...