用一种新的同化方法同化降水量资料

Observations of accumulated precipitation are extremely valuable for effectively improving rainfall analysis and forecast. It is, however, difficult to use such observations directly through sequential assimilation methods, such as three-dimensional variational data assimilation or an Ensemble Kalman Filter. In this study, the authors illustrate a new approach that makes effective use of precipitation data to improve rainfall forecast. The new method directly obtains an optimal solution in a reduced space by fitting observations with historical time series generated by the model; it also avoids the implementation of tangent linear model and its adjoint. A lot of historical samples are produced as the ensemble of precipitation observations with the fully nonlinear forecast model. The results show that the new approach is capable of extracting information from precipitation observations to improve the analysis and forecast. This method provides comparable performance with the standard four- dimensional variational data assimilation at a much lower computational cost.     

AMDAR资料在北京数值预报系统中的同化应用

该文针对北京市气象局业务快速更新循环同化预报系统(BJ-RUC),通过对有无飞机观测资料参加同化的预报试验客观要素预报均方根误差和降水量TS评分的对比分析,探讨了飞机观测资料对短期数值天气预报的影响。结果表明:飞机观测资料的同化对于前9 h预报时效内的高空风和温度预报有明显的正面影响。其中,对风预报的正面影响集中在925~250 hPa高度上;而对温度预报的正面影响主要体现在850~400 hPa之间的各层内。在快速更新循环的暖启动模式下,飞机观测资料同化比冷启动模式下带给预报结果更明显的正面贡献。飞机观测资料参加同化对于降水预报技巧的提高也有正面效应,对24 h和12 h累积降水量TS评分以及12~18 h和18~24 h时段内的6 h累积降水TS评分有明显提高,提高的最大幅度达50%,并对相应阈值和时段内无飞机观测资料参加同化的试验中雨区偏大现象有改善。分析增量分布特征与同化带来的风温要素3 h预报改进的垂直特征基本对应,表明飞机观测资料参加同化对初始场中风场和温度场质量的改进。     

一阶有限元浅水模式的变分资料同化

一阶有限元浅水方程的伴随模式应用于气象资料同化场,并利用最优化方法对具有随机扰动的初始场进行优化处理。通过极小化算法,使所定义的目标函数达到最小,从而得到的最优的气象要素初始场。数值试验结果表明这种处理是很有效的。     

变分同化及卫星资料同化

文章介绍了变分同化方法和卫星资料同化，并就其实际应用中的一些问题进行了讨论。     

探空观测资料在西南暴雨中的同化试验

利用探空观测资料、T213资料、NCEP再分析资料以及GRAPES三维变分同化系统,研究不同探空观测资料预处理过程对同化结果和西南暴雨预报的影响。得到以下主要结论:(1)资料接收方式和取资料的截断时间不同会影响可用探空观测资料的站点个数。不同探空观测资料预处理过程,使同化系统得到的可用资料数量不同。(2)同化系统同化的探空资料数量越多,对背景场调整幅度越大。(3)利用GRAPES 3D-VAR系统同化探空观测资料能够改善背景场质量,随着同化的资料条数增多,对背景场的改善作用越明显。(4)降水预报结果表明,同化系统使用的资料条数越多,降水中心强度越接近实况。(5)2005年7月降水预报在西南地区的TS评分结果表明,国家气象中心使用的探空观测资料预处理程序优于成都区域中心的预处理程序。      

四维变分资料同化

用Lorenz模式作变分同化数值试验，通过对一个简单系统的讨论，对四维变分同化方法进行较深入分桥。利用Lorenz模式的数值试验，检验切线模式及伴随模式，并对目标函数及其梯度进行了检验。     

资料同化方法的理论发展及应用综述

简单介绍了资料同化的概念、功能及分类,回顾了资料同化的发展历程,对各个时期发展的各种方法的理论进行了概述,并指出了每种方法的优缺点及应用进展。目前,三维变分在业务上得到了广泛的应用和推广,随着研究的深入和计算机水平的不断提高,四维变分和集合Kalman滤波在将来业务预报中有广泛的应用前景。     

TOPEX/Poseidon高度计资料在全球海洋环流模式中的同化及分析

利用一个新的四维变分海洋资料同化系统LICOM-3DVM对TOPEX／Poseidon高度计资料进行了同化。该同化系统是在LASG／IAP气候海洋模式LICOM1．0的基础上建立起来的,所用的同化方法为三维变分映射资料同化方法3DVM。高度计观测资料是采取间接的方式进行同化,即先建立起二维海面高度距平场与三维温度场的统计关系,并由此通过观测的海面高度距平信息反演出“观测”的三维温度场,然后利用LICOM-3DVM四维变分同化系统将此反演的温度场同化到海洋模式中。作者设计了两组试验并对结果进行了比较分析,积分时间从1993年1月至2001年12月共9年时间。结果表明,由于上混合层相关系数较小,因此同化后海温没有改进;而在温跃层以及更深层次,同化后的海温均有很大程度的改善。从对赤道太平洋地区海温的气候态、季节变化和年际变化以及Nino3区的Nino指数的模拟情况来看,由于同化时将海面高度异常和海温异常之间的相关参数取为常数,没有考虑其季节和年际变化,因此,同化后对于赤道太平洋的年际变化没有改善。对于黑潮地区,由于模式的分辨率较低,同化之前没有很好地模拟出温度锋面,温度和盐度梯度都偏小,流速也偏弱;而同化后使得温度锋面和盐度梯度与WOA01更加吻合,流速增强。     

数值天气预报中集合-变分混合资料同化及其研究进展

数值天气预报中混合资料同化是结合集合预报与变分同化方法各自优势研究发展的一种新型资料同化方案。它在变分资料同化框架的基础上,利用集合预报扰动场信息的优点,构造具有流依赖属性的背景误差协方差结构,克服变分同化中固定、均匀及各向同性的背景误差协方差的缺陷,改善对不同天气系统预报误差协方差的表达能力,从而改善分析和预报的质量。近年来,基于集合与变分方法的混合资料同化快速成为数值预报资料同化发展的新趋势,具有良好的业务应用潜力。对集合与变分混合资料同化的研究进展进行综述,在简要介绍数值天气预报中资料同化发展趋势的基础上,分析混合资料同化方案的理论框架和优势,总结混合资料同化的发展和研究成果,并讨论我国研究和发展混合资料同化的基础和前景及面临的问题,指出混合资料同化发展中亟需研究的关键科学问题。      

对于一次川渝暴雨的ATOVS资料同化数值模拟

利用我国全球中期数值预报业务模式T213L31及其三维变分同化系统SSI,对全球NO—AAl6、17的ATOVS资料进行了同化试验。对2007年7月16-18日发生在川渝地区的一次暴雨过程进行数值模拟研究,对比分析了仅同化常规资料与加入卫星资料后的同化结果及模拟结果。试验表明：T213L31模式加入同化AMSU资料后,可以改善降水预报,尤其是降水强度。通过连续滚动同化卫星资料,模式对于大尺度环境场改进明显,模拟效果更加接近实况。AMSU资料的使用可以改进温度场、湿度场以及风场,对于降水落区的预报有很好的指示意义。同化AMSU资料虽然一定程度上增加了降水区的湿度,但是该区域为一个稳定维持的低湿中心占据,是造成降水落区出现偏差的原因。     

关于四维变分同化方法目标函数的权矩阵

本文运用概率统计理论讨论目标函数的权矩阵，证明了以误差协方差阵的逆为权矩阵的优越性，还证明了四维变分同化所得的初始场估计是渐近无偏的，同时又是渐近有效的。给出几种权矩阵模拟检验的结果，从而为选择合适权矩阵提供依据。     

模式误差对变分同化过程影响的数值研究

本文利用浅水方程模式，对变分四维同化过程中模式中误差的影响进行了数值模拟实验，实验显示了模式误差被“混淆”入初始场的现象，在一些模式变量无观测时，这种混淆的后果更为严重。     

非线性平衡方案在三维变分同化系统中的应用

文中考虑气流出现明显的弯曲和辐合时,资料变分同化方案中的风压场间动力学约束问题。在强涡旋、锋面等剧烈变化的系统中,地转平衡和线性平衡方程均不能很好地描述风压场关系,非线性平衡方程考虑了流场曲率的作用,能更恰当地反映风压场的关系。把非线性平衡方案应用于三维变分同化分析系统中,可以得到和天气形势相关联的模式变量背景误差协方差,对热带气旋进行同化试验后得到的分析场更协调。结果表明,非线性平衡方程的应用,可以提高强涡旋系统中三维变分同化分析场的质量,对热带气旋强度预报有一定的改善。     

EXPERIMENTAL APPLICATION OF A THINNING SCHEME FOR THE ASSIMILATION OF SURFACE OBSERVATION DATA IN GRAPES-3DVAR

To reduce the spatial correlation of representation error in observations and computational complexity, we propose a thinning scheme that can extract typical observations within a certain range. This scheme is applied to the Global/Regional Assimilation and Prediction System (GRAPES) with three-dimensional variation (3DVAR) to study the effect of the thinning radius on the assimilation results. The assimilation experiments indicate that when the ratio of the model resolution to the observational resolution is 1:3, the simulated results for precipitation are relatively good and have a relatively high equitable threat score (ETS). Moreover, the analysis errors in the temperature and the specific humidity are the smallest, the dependence of the norm gradient vector of the objective function on the number of iterations is slow, gentle, and close to 0, and the minimization results in improved conditions.     

多普勒雷达风场信息变分同化的试验研究

文中试验研究了一个在三维变分框架中直接同化多普勒天气雷达信息,获取雷达覆盖范围内大气风场的技术方案。径向风速是多普勒天气雷达数据中可直接被三维变分同化系统用来反演大气风场的唯一信息。由于风矢量有二或三个分量,径向风速作为风矢量的一个分量,不能为反演风矢量提供足够的信息。如果三维变分同化系统仅仅同化径向风速,所存在的不确定性将可能会给所反演的风场带来错误。文中提出的方案,不仅同化雷达径向风速,还同化雷达回波的移动信息,其关键是将雷达回波强度时空变化转换成一个新的雷达观测变量———雷达“视风速”。由于“视风速”是包含风场信息的变量,这在三维变分同化系统中增加了风场探测信息。通过联合利用“视风速”和径向风速,由单一径向风速确定风矢量所带来的不确定性可以被克服。使用中国气象科学研究院数值预报研究中心开发的三维变分同化系统(GRAPES-3Dvar)和广东省新一代天气雷达的监测资料进行了实例试验,结果表明本技术方案能够对获取大气系统结构是有用和有效的,也可用于形成模式初始场,这对中尺度天气预报是有作用的。     

GRAPeS三维变分同化系统的理想试验

文中介绍了一种新的、适合格点模式的三维变分同化方案GRAPeS 3DVAR。该方案采用相互独立的流函数、非平衡速度势函数、非平衡位势和水汽作为分析变量。通过变量变换对目标函数进行预调节 ,不仅避免了直接计算背景误差协方差逆矩阵的困难 ,而且改善了Hessian矩阵的性状 ,提高了收敛速度。采用EOF分解方法 ,将三维分析变量投影到垂直摸态上 ,分解成为二维场 ;水平方向采用数字 (递归 )滤波器代替矩阵运算 ,实现和简化了方案的求解。此外 ,还考虑了质量场和风场之间的平衡约束关系。理想试验结果表明 ,GRAPeS 3DVAR能够正确地反映多变量之间相互作用关系 ,收敛迅速 ,分析结果合理     

观测资料的四维质量控制:变分法

利用四维变分资料同化技术,定义了观测资料的误差均差比,并在理论上初步探讨了利用误差均差比来判断资料中重大误差(gross error)的合理性.利用简单的Lorenz模式进行了一些数值试验,以检验质量控制方案.     

ASSIMILATION OF REAL OBSERVATIONAL DATA WITH THE GSI-HYBRID DATA ASSIMILATION SYSTEM TO IMPROVE TYPHOON FORECAST

A hybrid GSI (Grid-point Statistical Interpolation)-ETKF (Ensemble Transform Kalman Filter) data assimilation system has been recently developed for the WRF (Weather Research and Forecasting) model and tested with simulated observations for tropical cyclone (TC) forecast. This system is based on the existing GSI but with ensemble background information incorporated. As a follow-up, this work extends the new system to assimilate real observations to further understand the hybrid scheme. As a first effort to explore the system with real observations, relatively coarse grid resolution (27 km) is used. A case study of typhoon Muifa (2011) is performed to assimilate real observations including conventional in-situ and satellite data. The hybrid system with flow-dependent ensemble covariance shows significant improvements with respect to track forecast compared to the standard GSI system which in theory is three dimensional variational analysis (3DVAR). By comparing the analyses, analysis increments and forecasts, the hybrid system is found to be potentially able to recognize the existence of TC vortex, adjust its position systematically, better describe the asymmetric structure of typhoon Muifa and maintain the dynamic and thermodynamic balance in typhoon initial field. In addition, a cold-start hybrid approach by using the global ensembles to provide flow-dependent error is tested and similar results are revealed with those from cycled GSI-ETKF approach.     

正则化方法在风海流Ekman模型资料同化中的应用

针对修正的风海流Ekman模型,采用变分同化技术结合反问题的正则化技巧,对模式的初始条件、边界条件和模式参数进行最优调整,使模式解与观测场能较好地符合。在对模式参数的估计过程中,引进正则化思想,在目标泛函中增加稳定泛函,从而克服在调整模式参数时造成的不适定。并通过数值试验进一步肯定正则化理论在资料同化中的作用。     

IMPROVEMENT OF OCEAN DATA ASSIMILATION SYSTEM AND CLIMATE PREDICTION BY ASSIMILATING ARGO DATA

The Argo(Array for Real-time Geostrophic Oceanography) data from 1998 to 2003 were used in the Beijing Climate Center-Global Ocean Data Assimilation System(BCC-GODAS). The results show that the utilization of Argo global ocean data in BCC-GODAS brings about remarkable improvements in assimilation effects. The assimilated sea surface temperature(SST) of BCC-GODAS can well represent the climatological states of observational data. Comparison experiments based on a global coupled atmosphere-ocean general circulation model(AOCGM) were conducted for exploring the roles of ocean data assimilation system with or without Argo data in improving the climate predictability of rainfall in boreal summer. Firstly, the global ocean data assimilation system BCC-GODAS was used to obtain ocean assimilation data under the conditions with or without Argo data. Then, the global coupled atmosphere-ocean general circulation model(AOCGM) was utilized to do hindcast experiments with the two sets of the assimilation data as initial oceanic fields. The simulated results demonstrate that the seasonal predictability of rainfall in boreal summer, particularly in China, increases greatly when initial oceanic conditions with Argo data are utilized. The distribution of summer rainfall in China hindcast by the AOGCM under the condition when Argo data are used is more in accordance with observation than that when no Agro data are used. The area of positive correlation between hindcast and observation enlarges and the hindcast skill of rainfall over China in summer improves significantly when Argo data are used.