初始误差和参数误差对混沌系统可预报性影响的比较

利用非线性误差增长理论,以Lorenz系统为例比较研究了初始误差和参数误差对混沌系统可预报性的影响．结果表明：在初始误差和参数误差单独存在时,系统的可预报期限随误差大小的变化规律基本上相同;对于相同的误差大小,初始误差和参数误差对系统可预报期限的影响几乎相同,这一结果基本上不随参数范围的变化而变化．当初始误差和参数误差同时存在时,两者对可预报期限影响所起的作用大小主要取决于初始误差和参数误差的相对大小．当初始误差远大于参数误差时,Lorenz系统的可预报期限主要由初始误差决定,可以不用考虑参数误差对预报模式可预报性的影响;反之,当参数误差远大于初始误差时,Lorenz系统的可预报期限主要由参数误差决定;当初始误差和参数误差大小相当时,两者都对系统的可预报期限起重要作用．在后两种情况下,在考虑初始误差对可预报性影响的同时还必须考虑参数误差的作用．这提醒我们在作实际数值天气预报的时候,不仅要重视初值的确定,也要重视数值模式控制参数的确定．     

基于热层电离层耦合数据同化的热层参量估计

本文采用高效集合卡尔曼滤波（EnKF）算法和背景场热层电离层理论模式NCAR-TIEGCM,开发了热层电离层数据同化系统.基于全球空地基GNSS电离层斜TEC观测、CHAMP和TIMED/GUVI热层参量观测构型设计了系列观测系统模拟实验,对热层参量进行估计.实验结果表明,（1）通过集合卡尔曼滤波算法同化电离层TEC观测能够较好地优化热层参量.（2）中性质量密度优化效果在整个同化阶段均有提升,提升百分比能达到40%.（3）积分氧氮比在同化阶段也能得到较好的优化,但在电子密度水平梯度变化剧烈区域效果较差.最后本文对中性质量密度进行了预报评估,结果表明,由于中性成分优化,在地磁平静条件下其预报时间尺度可长达24 h.

     

基于Gauss-Markov卡尔曼滤波的电离层数值同化现报预报系统的构建—以中国及周边地区为例的观测系统模拟试验

本文给出了一个基于Gauss-Markov卡尔曼滤波的电离层数据同化系统的初步构建和试验结果.我们选择中国及周边地区部分涉及电离层观测的台站(包括子午工程台站、中国地壳形变网和部分IGS台站)作为观测系统进行模拟试验,背景场利用IRI模式,观测值则由NeQuick模式计算得到.我们的同化结果表明,采用Kalman滤波算法,把部分斜TEC同化到背景模式当中,能够获得较好的同化结果,说明我们设计的算法可行、所选择的各种参数比较合理,采用Gauss-Markov假设进行短期预报也取得了较合理的结果.本项研究经过进一步的改进和完善,可以用来对中国地区的电离层进行现报和短期预报,一方面满足相关空间工程应用,另一方面可以提升现有观测系统的科学意义.     

赣江流域多种数据同化方案的径流模拟比较

为了探讨水文模型在不同水文数据同化方案下的径流模拟差异,本文采用集合卡尔曼滤波算法,以遥感蒸散发产品、实测径流为观测数据,构建了基于新安江模型的数据同化框架。基于此框架设计了4种不同同化方案(DA-ET、DAET(K)、DA-ET-Q、DA-ET-Q(K))以及1种对照方案OL,以赣江流域开展实例研究,评估了水文数据同化中遥感蒸散发产品的时间分辨率、模型蒸散发相关参数时变与否以及多源数据同化对径流模拟的影响。结果表明:在DA-ET方案下,同化两种不同时间分辨率的蒸散发产品均能提高模型整体的径流模拟精度,且时间分辨率更高的产品的同化效果更好;在DA-ET方案的基础上,考虑加入实测径流进行同化能够提升模型径流模拟精度,且DA-ET(K)与DA-ET-Q(K)方案所得径流相对误差的减幅均超过了20%,说明在蒸散发同化过程中同时考虑蒸散发参数动态变化的结果更优;相较于OL方案,4种同化方案均能不同程度地提高模型对径流高水部分的模拟能力,但DA-ET-Q(K)方案表现最差,而其余方案差异并不显著。本研究有助于进一步了解不同数据同化方案在径流模拟中的差异,从而为水资源高效利用与科学管理提供科学依据...     

基于集合卡尔曼滤波的湖泊富营养化模型Delft3D-BLOOM数据同化

富营养化模型是进行湖泊水环境质量预测和管理的重要工具,然而模型客观存在的误差一直是应用者关心的重要问题.数据同化作为连接观测数据与数值模型的重要方法,可以有效提高模型的准确性.集合卡尔曼滤波(En KF)是众多数据同化算法中应用最为广泛的一种,可进行非线性系统的数据同化,并能有效降低数据同化的计算量.本研究以太湖作为具体实例,选择Delft3D-BLOOM作为富营养化模型,在数值实验确定En KF集合数为100、观测误差方差为1%、模拟误差方差为10%的基础上分别进行模型状态变量同化以及状态变量与关键参数同步同化.结果显示,仅同化状态变量时,模型预测精度有所增加;同时同化状态变量和关键参数时,可显著提升模型在湖泊水环境质量预测中的精度.该研究为应用集合卡尔曼滤波以提高复杂的湖库富营养化模型模拟精度提供了有效的方法.     

基于扩展卡尔曼滤波和自动微分技术对陆面数据同化系统参数的快速估计及其影响

土壤水分在干旱监测、洪水预报和水资源管理中发挥着重要作用.数据同化方法能结合模型和遥感的优势,生产高精度、时空连续的土壤水分数据.目前,陆面数据同化面临的主要难题之一是模型和观测误差的准确估计.为此,我们前面提出了双循环同化算法,实现了模型和观测误差、模型算子和观测算子参数的同时估计.由于该算法需要设置较大的集合个数才能实现稳定的参数估计,导致参数估计效率低,限制了其在大范围陆面同化系统中的应用.为此,本研究通过:(1)采用二元数自动微分方法计算陆面过程模型(LSM)的雅可比矩阵以替代获取复杂的LSM的切线性模型;(2)采用扩展卡尔曼滤波(EKF)框架替代集合卡尔曼滤波框架,提高了双循环算法的参数估计效率.在模型积分步长为1h和参数优化窗口为90天的条件下,改进后的双循环算法参数优化效率提高近60倍.为检验双循环算法在区域尺度陆面数据同化中的效果,我们在青藏高原区域同化SMAP土壤水分产品,并利用四个不同地理气候环境下的土壤水分观测网数据验证同化结果.结果显示,在青藏高原区域,相较于基于默认参数的模型模拟结果,基于EKF改进的双循环同化算法能够校正模型参数和观测的偏差,估计的土壤水分精...     

非线性误差的信息熵理论及其在可预报性中的应用——以Lorenz系统为例

由于初始误差的不确定性,非线性系统预报误差也是不确定的,信息熵可以度量这些不确定性.本文将动力学的非线性误差增长理论和统计学的信息理论有效结合,提出了基于非线性误差的信息熵概念.非线性误差的信息熵可分为时间信息熵和空间信息熵,其不仅可用来估计系统整体和各分量的可预报性,还可分析系统各分量之间的联系和各分量对整个系统可预报性的影响.以Lorenz系统为例,本文还研究了非线性误差的信息熵在可预报性中的应用,给出了系统整体可预报性的空间分布.结果表明:无论空间信息熵分析,还是时间信息熵分析,Lorenz系统在两吸引子周围和运动空间边缘运动时,系统对初值的敏感性较小,可预报性较高且可预报期限较长.通过对Lorenz系统可预报性的实例分析,验证了非线性的误差信息熵理论在可预报性研究中的可行性和有效性,尤其在估计系统整体可预报性方面,为下一步研究大气不同气象要素的联合可预报性奠定了理论基础.     

陆地表层系统模拟和观测的不确定性及其控制

不确定性是定量认识陆地表层系统的最大挑战之一．本文讨论了陆地表层系统中不确定性的来源及减小和控制不确定性的可能途径．从模型模拟的角度,不确定性的首要来源是影响陆地表层的参数、状态变量和近地表大气状态等边界条件的高度异质性．从观测的角度,我们首先用代表性误差的概念统一了由尺度代表性所引起的误差．代表性误差也主要来源于空间异质性,对于定点观测,它指将模型单元的模型状态映射到某一观测在其所代表性空间上的观测值时的误差,对于遥感观测,它是将地表变量映射到遥感原始观测的误差．从控制和减小系统不确定性的角度论证了模型和观测互补的重要性,提出应以随机的观点对待复杂的陆地表层系统;并通过对两种现代数据同化方法的介绍,说明数据同化是如何通过最大限度地融合模型和观测信息,来处理和控制不确定性,从而增强系统的可预报性和可观测性的．我们认为,新一代模型应描述动力学系统的统计分布,而观测应捕捉空间异质性,度量观测的代表性误差．     

水成物对GNOS掩星弯曲角同化的影响评估

本文在无线电掩星弯曲角射线追踪正演算子中引入水成物的影响,针对台风个例,利用FY-3c GNOS弯曲角资料的同化展开研究.通过分析水成物对掩星弯曲角正演精度的影响,指出当掩星剖面跨越一定厚度的台风区云雨大气时,多相态水成物对GNOS弯曲角正演精度的影响不可忽略.进而提出一种考虑云雨影响的掩星折射率正演算法,将掩星折射率的正演分别在晴空区和云雨区进行,在云雨区正演算子中增加多相态水成物含量对正演掩星折射率的贡献,改进了FY-3c GNOS弯曲角资料在云雨大气环境的同化方案.针对2018年24号台风个例,进行了同化的参照试验、未考虑和考虑水成物影响时GNOS弯曲角的3DVAR同化试验,考量云雨环境下的GNOS弯曲角资料同化对台风模拟的影响差异.试验结果表明,两种同化方案皆能改善台风路径预报,台风中心海平面气压模拟都能接近实际观测,台风最大风速也不同程度增大.而考虑水成物含量的影响后,资料同化能更有效缩小观测空间与背景场空间之间的偏差,同化后观测与分析的偏差更接近高斯分布,台风外围动力场和热力场环境能够得到更优的调整,使得96 h的台风路径模拟平均距离误差较不考虑水成物影响的情形减小了约14%.

     

目标观测的方法、现状与发展展望

对所关注的自然界现象进行观测的策略方法,在地球科学中（主要与天气与气候预报、预测有关）被称为目标观测．本文首先回顾它的发展历史,然后介绍目前国际上目标观测所采用的主要方法;在对它们的优点与局限性进行评述的基础上,探讨了目标观测的理论基础．在介绍了国内外大气与海洋科学研究与应用中目标观测的现状后,着重讨论了其方法与效果的评价和检验问题．最后,给出了作者关于该领域进一步发展的展望,以及如何将目标观测方法拓展到处理数值模式误差方面的若干思考．     

一个三维变分海洋资料同化系统的设计和初步应用

介绍了新完成的一个基于三维变分方法的通用海洋资料同化系统OVALS(Ocean Variational Analysis System)的设计方案和在热带太平洋海洋资料同化中的初步应用. OVALS可以同化常规的现场海洋温盐观测资料和卫星高度计资料, 其中在海面高度资料同化中引入了一个新的基于三维变分的同化方案, 该方案考虑了背景场误差的垂直相关性和非线性的温-盐关系. 非线性的温-盐关系是通过将三维变分方法中的线性平衡约束方案推广到非线性的情况来实现的, 从而通过同化高度计资料来直接调整模式的温度和盐度场. 另外, OVALS还可以同化近年来投入运行的国际ARGO漂流浮标的温、盐廓线资料以及其他海温和盐度资料, 如船报海温资料和一些浮标阵列资料等. 利用OVALS和大洋环流模式在热带太平洋进行了21 a的同化试验. 试验结果表明, 同化系统通过对各种海洋资料的同化, 可以有效改进对海洋温度和盐度的估计, 其在420 m深度以浅的上层海洋的月平均温、盐度估计误差分别为0.63℃和0.34 psu.     

基于非线性误差信息熵理论的大气多变量系统可预报性分析

基于非线性误差信息熵理论,通过分析非线性误差信息熵和气候态信息熵随时间演变规律,引进了定量估计大气多变量系统可预报性的联合可预报期限和单变量可预报期限,该期限既适合度量气候态信息熵为常值的可预报性,也适合气候态信息熵随时间变化的情形.利用NCEP/NCAR逐日再分析资料,计算了非线性误差信息熵和气候态信息熵随时间演变以及相应的可预报期限,并对冬季大气500 hPa温度场、纬向风场和经向风场的各单变量可预报性和三变量联合可预报性进行了分析.结果表明:对于单变量可预报性来说,温度场和纬向风场的可预报性相对较大,经向风场最小,它们的可预报期限具有纬向带状分布特征,尤其是经向风场,其可预报期限在纬向上明显存在3条低值带和4条高值带;对于多变量联合可预报性来说,由于各变量之间相互联系,多变量联合可预报期限不是单变量可预报期限的简单平均或线性组合,其可小于所有单变量的可预报性期限,也可介于各单变量可预报期限之间,且这个特征具有非常明显的区域差异,不同区域具有不同的结果.     

结合反问题技巧对一维海温模式变分资料同化的理论分析及数值试验

以一维海温模式为例, 采用变分资料同化技术及处理数学物理反问题的技巧, 对初始条件、边界条件和模式参数等进行最优估计和确定. 为了克服反问题中不适定性带来的困难, 例如对于依赖于时间和空间的模式参数的估计, 引进了反问题中的正则化思想, 在目标泛函中增加了稳定泛函, 其目的在于克服不适定和计算不稳定. 数值试验结果表明, 与采用通常的变分同化技术相比, 引进正则化思想以后的变分同化技术, 无论目标泛函的下降速度、迭代收敛速度, 还是解的精度都有较明显的改进.     

延伸期可预报分量的预报方案和策略

延伸期时间尺度虽然超过逐日天气预报时效理论上限,但仍然存在可预报的气象场特征.本文针对延伸期尺度的可预报分量,提出了有针对性的预报方案和策略.基于大气系统的混沌特性,从误差增长的角度在数值模式中分离了可预报分量和不可预报的随机分量,将可预报分量定义为在预报时段内误差增长较慢的分量,它对初值小的误差不极其敏感.通过在预报过程中滤除随机分量,保留可预报性较高的分量,建立起针对可预报分量的数值模式,避免小尺度分量预报误差的快速增长对预报效果的影响.同时,结合历史资料,利用相似-动力方法对可预报分量的预报误差进行订正,达到减小模式误差和从统计角度考虑随机分量对可预报分量影响的目的.结果表明,该方法能有效提高数值模式对可预报分量的预报技巧,从空间分布上体现为对可预报性较高的地区改进更为明显;从空间尺度上看,改进最为明显的是0波,其次是超长波和天气尺度波,与各尺度的可预报性有很好的一致性.该方法能有效减小可预报分量的模式误差,提高预报技巧,显示出良好的业务应用前景.     

考虑次网格变异性和土壤冻融过程的土壤湿度同化方案

集合Kalman滤波以其简单有效的特点在陆面数据同化中广泛应用,通常作为预报模型的陆面过程模式往往要考虑模式次网格变异性和土壤冻融过程,若对此不加考虑而直接对土壤湿度进行同化可能会使得同化结果发生偏差．将双集合Kalman滤波应用于土壤湿度的同化,基于NCAR／CLM陆面过程模式建立了一个考虑次网格变异性和土壤冻融过程的土壤湿度同化方案：在同一个时间步内用状态滤波对模式网格内某片上液态水分含量进行优化,用参数滤波对该片上的固态水分含量和其他片上的液态／固态水分含量进行优化,由此考虑模式次网格变异性和土壤冻融过程的影响,从而实现对整个模式网格上土壤湿度的同化．初步的同化试验表明：其同化效果在有、无土壤冻融阶段都优于一般的不考虑次网格变异性和土壤冻融变化的同化方案;该同化方案不仅能够提高那些有直接观测信息的土壤层的土壤湿度模拟精度,还能在一定程度上改善那些没有任何观测信息的土壤层的模拟效果;另外,土壤湿度同化结果的改善还能在一定程度上提高陆面模式对于土壤温度的模拟精度．     

初值和海温强迫对延伸期可预报性时空分布的影响

利用全球谱模式T106L19和增长模繁殖法,分别在气候海温和预测海温强迫下,进行了动力延伸集合预报试验.基于方差分析思想,利用集合预报结果,定义和计算了初值影响指数、海温强迫影响指数、潜在可预报性指数以及波动活动指数.通过分析四个指数,揭示了初值和海温强迫对延伸期可预报性时空分布以及潜在可预报性的影响,并探讨了其影响机理.结果表明：初值影响指数分布具有地域和季节的差异,初值的影响在中高纬度地区大于热带地区;相同季节,海温强迫影响指数分布与初值影响指数分布相似;潜在可预报性指数呈带状分布,大值集中在热带地区,且在低纬度地区,高层的潜在可预报性大于低层;初值和海温强迫对延伸期可预报性时空分布的影响,依赖于大气环流形势,初值和海温强迫影响的显著区正是大气长波的活跃区和西风急流区,急流区的强风切变为长波活动提供了斜压不稳定能量,而长波的发展调控着初值和海温强迫的影响,这说明延伸期的可预报性具有明显的流依赖性,大气外强迫的作用也与大气内部的动力过程密切相关.     

风云三号A星大气探测资料数据在欧洲中期天气预报中心的初步评价与同化研究

风云三号气象卫星（FY-3）是我国第二代极轨气象卫星的首发星,大部分仪器是第一次装载.11个仪器[1]中有4个大气探测仪器是数值天气预报同化直接关注的仪器,即,三个大气垂直探测仪器（微波温度计MWTS,类似于微波温度探测器MSU或AMSU-A;微波湿度计MWHS,类似于微波湿度探测器AMSU-B或MHS;红外分光计IRAS,类似于高分辨率红外探测器HIRS）和一个微波成像仪MWRI（类似于微波扫描辐射计AMSR-E）.     

大气（气候）系统可预报性问题的讨论

讨论了大气（气候）系统可预报性问题,并指出:1.线性系统、一维自治动力系统、二维自治动力系统和部分可化为二维自治动力系统的一维非自治动力系统是可以进行数值预报的,其预测结果要比统计方法更为科学。而对浑沌动力系统的预报,统计方法则比动力方法更为严谨。2.非浑沌动力系统或浑沌动力系统在非浑沌区的演化行为客观上存在着可预报期限。