水平相关模型的性质及其在GRAPES三维变分系统中的应用

在变分资料同化中背景误差水平相关模型不仅决定着观测信息传播到格点空间的远近,而且影响着频谱空间中不同尺度上的分析增量信息的多少.本文比较高斯(Gauss)、二阶自回归(Soar)以及尺度叠加高斯模型(Supergauss)在时空域随着空间距离和在频谱域随着不同尺度分布的特点,阐述三种相关模型在区域GRAPES三维变分分...     

CMA-MESO逐时快速更新同化预报系统及其短临预报效果初步分析

基于CMA-MESO模式水平3 km分辨率3 h循环的快速更新同化预报系统，本文建立逐小时的分析预报循环系统，并且通过采用5种尺度叠加的高斯相关模型和引入各向异性的水平相关尺度方案来改进背景误差水平相关结构，同时考察引入全球大尺度信息方案对逐小时循环的分析和预报影响。通过对2020年7月19日华东强对流天气过程的数值模拟表明：（1）逐小时循环吸收了更多的高频观测资料和循环中采用更临近的1 h预报场作为背景场，分析和降水短临预报质量整体比3 h循环有所提高；（2）在区域分析中逐时引入全球预报场的大尺度信息会削弱区域观测资料的影响，对预报会有不利影响；（3）改进的五种尺度叠加高斯相关模型和各向异性的水平相关尺度主要使风场背景误差水平相关系数的描述更接近样本的统计结果，因而在逐1 h循环中风场分析更靠近观测，华东强对流过程的组合反射率和降水短临预报更接近实况。     

背景误差水平相关结构对四维变分资料同化的影响研究

为考察GRAPES全球四维变分同化(4DVar)的分析增量在谱空间的时间演变特征,分析当同化时间窗起始时刻与终止时刻背景误差水平相关特征明显不一致时对分析与预报造成的影响,对GRAPES全球4DVar的背景误差水平相关采用二阶自回归模型(SOAR)、集合资料同化生成扰动样本估计的水平相关模型以及基于这两者的背景误差谱空间融合模型进行比较。结果表明,SOAR的分析增量在20波以上的天气尺度波动的分析信息明显不足,而将集合资料同化样本所计算的水平相关的功率谱方差与SOAR功率谱方差进行融合,水平相关特征呈现出多尺度水平相关的特点,可以更好地吸纳观测信息,显著改善北半球形势场、温度与风场预报效果,南半球也有改善,对赤道地区的影响中性。表明研究发展的融合水平相关方案合理、实用。     

GRAPES全球变分同化背景误差协方差的改进及对分析预报的影响：背景误差协方差三维结构的估计

回顾并详细推导了估计背景误差协方差统计特征的美国国家气象中心(NMC)方法及其优缺点;采用NMC方法系统地估计了新版GRAPES全球模式的背景误差方差、水平相关特征尺度和垂直相关结构,并与欧洲中心模式结果进行了比较。结果表明,目前GRAPES全球模式的背景误差方差比以前有了显著减小;水平相关特征尺度随纬度和高度有显著变化;背景误差垂直相关结构与欧洲中心模式结果非常一致,相比经验公式结果更具物理意义,同时,单点试验结果也表明,更新后的垂直相关结构产生的分析增量更合理。通过与欧洲中心模式背景误差协方差三维结构的对比,分析了不同模式间背景误差协方差的异同及GRAPES全球同化分析系统目前存在的一些不足及可能原因。为新版GRAPES全球模式的三维变分系统提供了基本的背景误差协方差的三维结构。     

时间依赖的多尺度背景误差协方差研究I——构造

为了在资料同化中更好地应用多尺度同化技术,针对当前GRAPES多尺度3D-Var同化系统中背景误差协方差设置的缺陷,探讨如何引入随时间演变的多尺度信息的方法。首先,基于GRAPES模式集合预报系统,利用集合预报结果构造了新型的背景误差协方差,该新型协方差的标准差与相关关系能随着时间演变而发生变化,即具有时间依赖特征。然后,为了考虑背景误差协方差的多尺度特征,针对不同尺度背景场将该新型协方差进行不同程度的缩放,即假设不同尺度的背景误差单变量标准差与相关尺度以及多变量相关系数与原估计值之间存在一定的比例关系。通过选择不同的缩放系数,其对应的分析增量将产生不同量值与尺度的变化,即可对相应的分析场进行多尺度调整。      

GRAPES_Meso背景误差特征及应用

基于2015年6月—2016年5月GRAPES_Meso有限区域中尺度数值预报模式产品,采用美国国家气象中心（NMC）方法和高斯函数拟合方案统计中国区域的背景误差和水平相关尺度随纬度、高度和季节的变化特征。结果表明:控制变量的背景误差与水平相关尺度不仅随高度和纬度有明显变化,其中非平衡Exner气压和比湿具有明显的局地性和季节变化特征。非平衡Exner气压的背景误差在青藏高原地区较大,且冬季最大,夏季最小。比湿背景误差在低纬度热带季风区较大,且夏季最大,冬季最小。非平衡Exner气压和比湿的水平相关尺度在冬季最大,夏季最小。同时文中采用随高度变化的水平相关尺度替换GRAPES-3DVar中单一尺度参数,1个月的分析和模式预报试验表明,6 h的位势高度预报在对流层有明显改进;风场分析及其12 h内的预报在平流层改进明显;对24 h不同量级降水的预报有显著正贡献,也显著改善24 h内的小雨、中雨和大雨的空报现象,明显改善12~24 h特大暴雨的漏报现象。     

时间依赖的多尺度背景误差协方差研究II——应用

将基于GRAPES 3D-Var资料同化系统构造的具有时间依赖特征与多尺度特征的新型背景误差协方差应用于一个实际天气个例研究,确定出新型协方差中不同尺度标准差合适的缩放系数。该新型协方差在不同尺度的分析过程中产生了量值与尺度差异很大的分析增量,既很好地保留大尺度背景场信息,也使局地观测信息被很好保留并有效提取。不同尺度分析增量的共同作用最终导致分析场调整出更符合天气系统尺度特征的增量,从而更大程度地调整不同尺度天气系统的结构,并进一步改进相应的降水预报。另外,将观测资料按空间分布密度高低分别同化,能更有效提取不同分布密度观测资料中不同尺度的信息。为期一个月的批量试验表明,该协方差对应的前12 h降水预报效果改善明显,尤其是强降水预报。      

基于小波域高斯尺度混合模型的天气雷达图像高分辨率插值

采用可精确刻画雷达回波强度数据统计特征的小波域高斯尺度混合（GSM）模型作为雷达图像先验模型,进行天气雷达图像插值,在提高图像分辨率的同时有效重建降水回波中局部强回波值、小尺度变化细节等一些重要空间分布统计特征。分析和总结雷达回波强度数据小波频率域统计特点,建立小波域GSM模型;匹配天气雷达图像小波系数和GSM模型,利用贝叶斯理论估计更小尺度的小波系数,进行小波逆变换,完成高分辨率天气雷达图像插值。试验表明,该算法能从低分辨率图像中估计出高分辨率高频系数,且所利用的先验模型充分考虑降水数据本身的特点,可有效捕获降水回波结构的非高斯特征和局部相关特性,重建雷达图像中的局部变化细节。      

全球资料同化中误差协方差三维结构的准确估计与应用Ⅱ:背景误差协方差调整与数值试验分析

利用NMC方法针对背景误差协方差的方差、三维相关与特征长度来揭示T213L31模式的误差主要特点,并与传统更新矢量方法的计算结果进行了对比与调整.结果表明NMC方法结果与更新矢量方法结果在大体特征上基本吻合,但细节上的差异不可忽视,特别是对背景误差方差与特征长度的估计存在显著的差异,其主要原因是NMC方法倾向于高估天气尺度波的背景误差,而低估次天气尺度到中尺度波的背景误差.通过对背景误差方差、特征长度的调整,显著改善了背景误差功率谱的分布特点,使得NMC方法结果与更新矢量方法结果更为吻合.通过三维变分同化与最优插值中观测与背景误差相对重要性的比较,发现两者结果基本一致,但三维变分同化在850 hPa以下的温度场和300 hPa以上的风场统计结果都表现出背景误差相对于观测误差偏小的特点.背景误差相对于观测误差偏小有助于保证分析场中质量场与风场平衡,消除了大气底层和高层质量场与风场不匹配现象.在数值试验中,针对不同的背景误差均方差与特征长度的特点,分析了分析增量和预报效果的差异,结果表明,准确的背景误差估计与优化工作改善了预报效果,使得北半球三维变分同化的120 h预报效果整体好于现有最优插值.     

全球资料同化中误差协方差三维结构的准确估计与应用Ⅰ:观测空间协方差的准确估计

观测误差与背景误差协方差在四维资料同化和业务资料分析系统中起到决定性作用,它决定着观测信息与背景初猜值信息的相对重要性以及这些信息在空间及不同变量间的扩展方式.由于实际大气的真值并不知道,需要发展不同的技巧来估计观测误差与背景误差协方差,其中在观测空间利用观测与背景初猜值之差来分离观测误差与背景误差协方差的方法估计出的结果较为准确,其估计出的观测误差可直接用于资料分析系统中,背景误差可作为标尺来度量其他方法估计结果的可靠性.文章采用国家气象中心T213L31全球中期分析预报系统的6 h预报作为背景初猜场及同时段冬夏两个季节的北半球探空,利用贝塞尔函数拟合方法来分离观测误差与背景误差协方差,并比较了东亚区、北美区、欧洲区3个探空资料均匀密集区的区域与季节变化结果.结果表明,观测空间拟合方法所要求的水平均质、各向同性在欧洲区和北美区成立程度较好,在东亚区略差,使用时需要斟酌.此外均方差区域间差别较大,在冬季明显大于夏季,温度场偏大0.2 K,风场偏大0.9 m/s.温度场在400 hPa以下与150 hPa以上,背景误差略小于观测误差,而在200-300 hPa,背景误差略大一些.风场的特点与温度场比较一致.温度与风场背景误差主要集中在前40波,并在20波左右达到最大,水平相关季节区域差别不大,而温度垂直相关比风场窄,两者相关范围比较大的波数主要集中在前20波.此外利用贝塞尔函数拟合方法获得结果的分析表明,在质量场中不同区域季节间温度误差的稳定性要明显好于高度场,涡度散度的稳定性要明显好于流函数和势函数,特别是对于特征长度更为明显.这表明利用贝塞尔函数拟合方法获得的结果对校准在全球资料同化中采用温度、涡度散度作为资料同化的分析变量具有一定的优势.     

ON THE OPTIMAL BACKGROUND ERROR COVARIANCES: DIFFERENT SCALE ERRORS’ CONTRIBUTION

The large-scale and small-scale errors could affect background error covariances for a regional numerical model with the specified grid resolution.Based on the different background error covariances influenced by different scale errors,this study tries to construct a so-called"optimal background error covariances"to consider the interactions among different scale errors.For this purpose,a linear combination of the forecast differences influenced by information of errors at different scales is used to construct the new forecast differences for estimating optimal background error covariances.By adjusting the relative weight of the forecast differences influenced by information of smaller-scale errors,the relative influence of different scale errors on optimal background error covariances can be changed.For a heavy rainfall case,the corresponding optimal background error covariances can be estimated through choosing proper weighting factor for forecast differences influenced by information of smaller-scale errors.The data assimilation and forecast with these optimal covariances show that,the corresponding analyses and forecasts can lead to superior quality,compared with those using covariances that just introduce influences of larger-or smallerscale errors.Due to the interactions among different scale errors included in optimal background error covariances,relevant analysis increments can properly describe weather systems(processes)at different scales,such as dynamic lifting,thermodynamic instability and advection of moisture at large scale,high-level and low-level jet at synoptic scale,and convective systems at mesoscale and small scale,as well as their interactions.As a result,the corresponding forecasts can be improved.     

快速更新循环同化系统的背景场误差协方差日变化特征研究及初步应用

目前多数快速更新循环同化系统在各分析时刻常使用固定的背景场误差协方差。为在快速更新循环同化系统中采用日变化的背景场误差协方差,基于RMAPS-ST系统分析了其夏季和冬季日变化背景场误差协方差特征,并进行了同化及预报对比试验。结果表明,该系统夏、冬两季的背景场误差协方差均呈现出明显的日变化特征,且夜间各变量(U、V、T、RH)的误差标准差与特征值均大于日间,反映模式系统夜间的预报误差大于日间;而夏季各变量误差标准差和特征值大于冬季,也说明系统在夏季的模式预报误差比冬季大;连续3 d的循环同化试验初步表明,采用日变化背景场误差协方差可以提高同化及预报效果。     

多普勒雷达观测在北京7.21暴雨数值模拟中的三维变分同化研究

基于背景误差的特征长度理论,研究调整背景误差水平分辨率对多普勒雷达资料三维变分同化的影响。首先利用NMC方法针对暴雨落区统计不同水平分辨率的背景误差协方差,分析两种不同分辨率的背景误差的结构特征,研究水平分辨率对背景误差特征长度的影响。将其应用于雷达资料同化中,研究背景误差水平分辨率变化对雷达资料同化的影响。结果表明:背景误差水平分辨率由27 km提高到3 km时,在大气低层体现出更细致的动力场信息,其动力场水平特征长度按水平分辨率的二次根递减,而温度场与水汽场水平特征长度变化不明显。在将不同分辨率的背景误差用于三维变分同化时,更高分辨率的背景误差可以在分析场增量中体现更细致的中小尺度信息,能够明显改善雷达径向速度资料同化效果,并在随后的暴雨数值模拟中雨量及其分布形态更接近实况。     

FY-2E云导风的算法改进及其在GRAPES中的同化应用研究

2014年国家卫星气象中心全面改进了风云二号卫星云导风产品算法,为评估算法改进后FY-2E云导风资料对我国GRAPES数值模式同化和预报的影响,根据国家卫星气象中心提供的2013年8月算法改进前后的FY-2E红外通道云导风资料,对比分析了两者的观测分布及偏差特征,并利用GRAPES全球模式进行了一个月的连续试验。结果表明,改进算法后的FY-2E红外通道云导风观测数量明显增加,观测误差在600~200 hPa有所减小,风的平均偏差在高层减少,更满足正态分布;连续试验结果表明北半球和东亚地区风场在300~150 hPa分析中改进显著,风的平均偏差和均方根误差明显减少;预报结果显示500 hPa高度场预报距平相关系数略提高,均方根误差略减小;说明改进算法后的FY-2E红外通道云导风对GRAPES数值模式同化和预报均有一定改善。     

全球和区域分析的混合方案对区域预报的影响试验

区域分析采用局地高密观测资料,往往分析的中小尺度信息较丰富;全球分析同化全球覆盖的卫星观测资料,而且不受侧边界条件影响,对天气系统大尺度部分描述得更好。基于以上原因,为了提高区域模式的分析预报水平,本文尝试在区域模式中引入全球分析中的大尺度部分,通过DCT方法对全球T639模式分析和区域GRAPES模式分析进行谱分解,获得综合全球大尺度和区域中小尺度信息的混合分析。动能谱分析结果表明,GRAPES分析场的动能谱能量在中小尺度部分比T639全球分析略大,经过混合分析后,动能谱能量更接近理想曲线。一个月的分析预报试验结果表明,混合分析的高度、温度和风场的分析质量有明显提高,风场6 h内的预报也比区域分析有改进;而且全国平均ETS降水评分在各个降水量级上都有明显改进。     

全球大尺度信息在3km GRAPES-RAFS系统中的应用

为了缓解快速分析预报循环过程中固定边界条件造成的预报锁定,缩短动力、热力调整时间,提高模式预报能力,全球模式产品的大尺度部分的信息被引入GRAPES-RAFS系统中,通过二维离散余弦变换方法对全球模式产品和区域分析进行谱分解,获得综合全球大尺度和区域中小尺度信息的混合尺度分析。通过2018年5月9日—6月9日1个月间歇分析预报循环,比较对照试验和混合尺度分析试验的冷启动和暖启动预报结果表明,在快速分析预报循环中,全球大尺度信息的加入不仅增加分析的大尺度部分信息和降低地面气压倾向,缩短模式预报的动力、热力调整时间,且地面要素场、分析场和降水的暖启动预报质量有显著提高;台风艾云尼路径预报也更加接近观测。另外,GRAPES-RAFS循环的暖启动与冷启动预报相比,初始场更加协调,但地面2 m气温和10 m风场的预报质量比冷启动预报差,且其ETS降水评分也明显低于冷启动预报。混合尺度方案在RAFS系统中的应用能有效提高初始场的协调性,地面、高空要素和降水预报质量得到提升。     

资料同化中背景场位势高度误差统计分析的研究

在客观分析中,背景误差协方差对观测信息的传播和平滑、反映不同变量之间的关系有着非常重要的作用.构造合理的背景误差协方差矩阵对于同化系统至关重要,甚至会决定同化分析的好坏.作者主要利用观测余差方法,用T213预报资料和无线电探空观测资料统计我国区域的背景位势高度误差协方差样本,分析背景误差协方差场的结构特征和拟合误差场的空间分布.