基于混合集合同化方案的台风“海鸥”的数值模拟研究

混合变分/集合同化是基于变分+集合思路新兴发展起来的一种资料同化方法。利用WRF和WRFDA最新版本3.5构建混合集合同化的流程,通过单点试验直观体现出混合集合同化方案“流依赖”背景误差协方差的影响。对台风“海鸥”路径和强度的模拟和分析表明,混合集合同化方案在台风路径和强度的预报上要强于三维变分同化方案。对比两种方案同化后的分析场表明,混合集合同化方案分析出的台风中心强度优于三维变分同化方案分析结果,其原因一方面是混合集合同化方案初始场是采用集合平均的结果,另一方面是混合集合同化方案采用“流依赖”背景误差协方差的影响,这两个因素对台风的预报准确性有一定作用。      

混合误差协方差用于集合平方根滤波同化的试验

在集合卡尔曼滤波方法中, 根据预报集合统计提供的依流型而变的预报误差协方差对同化起到决定性的作用。但在集合样本容量不足及模式存在系统误差时, 由预报集合估计的预报误差协方差会出现明显偏差。既要减小这种估计偏差对同化产生的影响而又不增加计算量, 一种可供选择的方法是将定常或准定常的高斯型预报误差协方差和由预报集合估计的预报误差协方差加权平均用于集合卡尔曼滤波同化。利用浅水方程模式, 通过观测系统模拟试验检验在不同的模式误差、 集合成员数以及观测密度条件下, 将这种混合预报误差协方差矩阵用于在集合平方根滤波的效果。试验结果表明, 当预报集合成员数较多而模式又无误差时, 不必采用混合的预报误差协方差矩阵, 否则, 采用混合的预报误差协方差矩阵都有可能改进分析和预报。混合预报误差协方差的最优的权重系数与模式误差关系密切, 模式误差越大, 定常预报误差协方差的权重越大。最优的权重系数与集合成员数及观测密度也有一定关系。     

基于优化样本组合的集合-变分混合同化方案研究

为有效引入“流依赖”的背景场误差协方差,同时降低集合预报带来的计算量,尝试通过优选与同化时刻天气形势更相似的历史预报样本,并结合预报过程中的时间滞后样本,将两种样本引入集合-变分混合同化系统中,构建基于优选历史预报样本和时间滞后样本的集合-变分混合同化方案。单点观测理想试验表明,优选历史预报样本结合时间滞后样本,既能够缓解样本不足所导致的采样误差,又能够为同化系统提供“流依赖”的背景场误差协方差。连续一周的循环同化及预报试验结果显示,相较于ERA5资料和探空资料,三维变分方案整体表现稍差,样本组合混合同化方案分析场和预报场的均方根误差最小,且比仅用时间滞后样本的混合同化方案有所改进;降水评分整体也表现最优,尤其对中雨和暴雨的模拟改进较明显,较好地模拟出了强降水中心的强度和位置,且改善了降水过报的问题。      

不同 AMDAR资料同化时间窗对台风“摩羯”预报影响研究

2018年第14号台风“摩羯”对山东造成了大范围暴雨和大风天气,基于WRF（Weather Research and Forecasting）模式及其Hybrid-3DVAR混合同化预报系统,对Hybrid-3DVAR不同集合协方差比例和不同航空气象数据转发（aircraft meteorological data relay,以下简称AMDAR）资料同化时间窗对台风“摩羯”预报的影响进行了数值研究。结果表明：加大集合协方差比例对台风“摩羯”路径预报有较大影响和改进;当全部取来自集合体的流依赖误差协方差时,预报的台风路径最好,降水预报也最接近实况;AMDAR资料同化对于台风路径和降水预报也有正的改进作用,但加大集合协方差比例到100%时对台风路径预报影响更大;不同资料同化时间窗会影响同化的AMDAR资料数量,从而影响台风降水精细化预报;45 min同化时间窗的要素预报误差最小,对台风造成的强降水精细特征预报最接近实况;不同资料同化时间窗主要影响台风降水预报落区分布,对台风路径预报影响相对较小。     

华南暴雨区域集合预报中不同同化方案的影响试验研究

基于全球集合预报系统(GEFS)资料,利用WRF中尺度模式及GEFS动力降尺度获取区域集合预报初值场,通过对同化后的分析场进行模式积分实现华南前汛期区域集合预报。对2019年6月10日的一次华南前汛期暴雨过程进行不同同化方案的试验:混合同化(Hybrid)、三维变分(3Dvar)、集合卡尔曼滤波(EnKF)和对比试验(Ctrl)四组试验的对比分析,探讨具有不同背景误差协方差矩阵的同化方案对区域集合预报集合扰动和集合离散随时间演变特征的影响,评估不同试验的降水模拟效果。(1) Hybrid对模式初始场有较好的改善作用,而3DVar和EnKF对初始场的改善作用不明显。(2) 对风场、温度场和湿度场,在前期预报中Hybrid的预报误差小于3DVar和EnKF,在中后期的预报中,3DVar和EnKF的预报误差得到改善,且好于Hybrid。同样,集合扰动能量,Hybrid和Ctrl在前期预报发展好于3DVar和EnKF,而在中后期的预报3DVar和EnKF好于Hybrid和Ctrl。(3) 从24 h累积降水评分中,整体上同化试验好于Ctrl,3DVar和EnKF好于Hybrid,且3DVar对大中雨级别的降水评分较好,而EnKF对暴雨以上级别的降水评分较好。(4) 对于集合统计检验分析,同化试验的AUC值都大于Ctrl的AUC值,24 h累积降水量阈值在10~100 mm的AUC值,3DVar最好;而125 mm阈值的AUC值,EnKF最好。      

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。      

GRAPES区域集合预报尺度混合初始扰动构造的新方案

集合预报初始扰动能否准确反映预报误差的结构特征是决定区域集合预报质量的关键因素之一。本文针对GRAPES区域数值预报模式,发展设计了一种基于资料同化思想的混合尺度初始扰动构造新方案。该方案以全球大尺度信息为背景场,区域模式预报作为观测资料,借助GRAPES三维变分同化系统,将高质量的全球大尺度信息与区域模式预报中质量较高的中小尺度信息有效融合,构造混合尺度区域集合预报初始扰动,并通过个例试验和批量试验,比较分析了新方案和原区域集合预报的性能。试验结果表明,基于资料同化构造的初始扰动能够有效融合全球大尺度信息和中小尺度天气系统的信息,其降水概率预报更具参考价值。总体上看,区域集合预报混合初始扰动新方案能够较好地改进区域集合预报质量,尤其是对高度场和温度场效果更为显著,但对风场的集合预报性能影响略小。     

台风预报误差的流依赖特征及混合资料同化中最优耦合系数

基于集合卡尔曼变换与三维变分(ETKF-3DVAR)混合资料同化系统和欧洲中期天气预报中心(ECWMF)的全球集合预报,以"梅花"台风为例,分析了台风系统预报误差的流依赖特征,讨论了耦合系数在混合同化和预报中的敏感性及其对预报质量的影响。结果显示,台风系统的预报误差协方差具有显著的中小尺度结构特征,集合估计的预报误差协方差结构能够再现其流依赖属性。相对于3DVAR方案,混合资料同化方案的最优耦合系数对台风系统的分析和预报质量具有更好的改善;但不同的耦合系数对台风路径预报有明显的影响,不合适的耦合系数甚至可能导致更坏的结果,只有耦合了相对合适的预报误差协方差的流依赖信息,混合资料同化方案才可能对分析和预报质量有正效果。这表明在混合资料同化系统中,构造一种具有自适应能力的耦合权重函数,实现相对最优权重的自动选择,对充分发挥混合资料同化方案的潜在优势具有重要意义。     

EnKF中误差协方差优化方法及在资料同化中应用

集合卡尔曼滤波 (the Ensemble Kalman Filter,简称EnKF) 中将预报集合的统计协方差作为预报误差协方差,但该估计可能严重偏离真实的预报误差协方差,影响同化精度。基于极大似然估计理论,发展了一种优化预报误差协方差矩阵的实时膨胀方法,即MLE (the Maximum Likelihood Estimation) 方法。利用蒙古国基准站Delgertsgot (简称DGS站) 观测资料,基于EnKF方法和MLE方法,在通用陆面模式 (the Common Land Model,简称CoLM) 中同化了地表温度和10 cm土壤温度观测资料,建立了土壤温度同化系统。结果表明:MLE方法对地表温度和各层土壤温度 (尤其深层土壤温度) 的估计比EnKF方法准确。考虑到浅层和深层土壤温度的差别,在实施MLE方法时对浅层和深层土壤温度采用了不同的膨胀因子。对比膨胀因子为单一标量时的结果,多因子膨胀能缓解深层土壤温度的不合理膨胀,改善同化效果。     

集合变分混合同化背景误差协方差流依赖性分析

通过单点观测试验的方法,对集合变分混合同化背景误差协方差的流依赖特征、流依赖性影响因子、产生原因,以及集合预报方法对流依赖性的影响进行了研究。结果表明:由于引入了集合信息,集合变分混合同化的分析增量与天气系统的分布有关,具有非均匀、各向异性的特征;这种流依赖特征对混合系数敏感,当集合协方差所占权重很小时,分析增量仍呈现出均匀、各向同性特征;混合同化背景误差协方差的流依赖特征不仅与集合样本有关,还与构造集合协方差的ETKF方法有关,只引入与环流形势密切相关的集合样本并不能使分析增量表现出显著的流依赖性,集合样本和ETKF方法共同作用才能将流依赖信息引入到混合协方差中,使分析增量出现流依赖特征;不同集合预报方法对混合协方差的流依赖特征有显著影响,考虑初值和物理过程的超级集合,以及在超级集合样本上再进行ETKF更新扰动后样本构造的混合协方差流依赖特征更加显著。     

基于集合变分混合同化方法的双台风数值模拟

采用基于WRF模式的集合变分混合同化方法(Ens-3DVAR),对2013年双台风“菲特”和“丹娜丝”的路径、强度和降水进行模拟,结果表明:对双台风路径和强度的模拟,无论是模拟效果还是稳定性,Ens-3DVAR方法72 h模拟效果最优;三种试验方法对降水都有一定的模拟能力,SAL评分表明无论是对降水结构、强度,还是降水位置的模拟,Ens-3DVAR方法模拟效果最好;从Ens-3DVAR和3DVAR方法得到的初始时刻的同化增量场来看,同化卫星资料后,两种方法均改变了初始场信息,但Ens-3DVAR试验与3DVAR试验的增量无论是大小还是分布范围明显不同,说明预报系统的局地信息改变对模拟效果有很大的影响;Ens-3DVAR方法采用集合背景场和流依赖性背景误差协方差,弥补了传统3DVAR中采用均匀、各向同性、准定常的背景误差协方差所带来的局限,提供了更接近实际大气的背景场;同时该方法采用了多个不同时刻的输入资料,说明Ens-3DVAR方法是数值预报中利用历史资料的一种可行途径。      

基于混合集合—变分同化方案对台风“布拉万”模拟中协方差权重系数的选择

利用WRF以及WRFDA3.6.1的ETKF-3DVAR混合集合—变分同化方案,对2012年第15号台风"布拉万"进行了模拟,并分析协方差权重系数对"流依赖"属性和台风强度、路径的模拟效果的影响。通过单点实验发现:随着集合协方差权重系数增加,分析增量的"流依赖"属性就越发明显。当集合协方差权重系数大于0.5时,由于集合成员数量以及预报质量的限制,将会引入虚假的"流依赖"信息,使得分析增量的范围形状不再发生变化,强度有所减弱。在对台风"布拉万"路径和强度的模拟中发现:集合协方差权重系数取0.5以下的预报结果普遍好于系数大于0.5的预报结果,其中,当集合协方差权重系数取0.25时路径预报误差最小,当集合协方差权重系数取0.2时强度预报误差最小。     

不同背景场误差样本模拟方案对数值预报的影响——以“苏迪罗”台风为例

利用天气研究和预报模式(Weather Research and Forecasting Model,WRF)、WRF三维变分同化(Weather Research and Forecasting-Three-Dimensional Variational Data Assimilation,WRF-3DVAR)及美国国家气象中心(National Meteorological Center,NMC)方法,采用热启动循环同化和冷启动两种不同初值方案开展数值试验,探讨不同初值方案模拟的背景场误差样本对背景误差协方差及其同化预报效果产生的影响。结果表明:由不同初值方案模拟的背景场误差样本统计得到的背景误差协方差,其单点同化试验均符合理论模型,但二者分析增量场的差异较显著。对2015年"苏迪罗"台风降水个例进行的数值试验表明,不同初值方案模拟的背景场误差样本统计得到的背景误差协方差对同化分析场具有一定影响,进而对台风移动路径和台风降水的模拟产生了较显著的影响,但对台风强度和台风中心附近最大风速的影响不显著。4个不同起报时刻数值试验进一步表明,采用热启动循环同化背景场误差样本模拟方案统计的背景误差协方差,对"苏迪罗"台风路径和降水预报效果较好,其中对台风路径的影响主要体现在数值预报模式积分24 h之后。     

山西省夏季三类典型强降水的集合预报试验

利用我国自主研发的多尺度通用的新一代同化与数值预报系统--GRAPES模式,通过对4种积云参数化方案的比较,确定集合预报成员,对山西省夏季3类典型强降水过程进行了集合预报试验.试验结果表明:(1)对所模拟的个例,Betts-Miler-Janjic对流调整方案和Kain-Fritsch对流参数化方案优于对流调整方案和郭氏参数化方案;(2)积云参数化方案对降水的影响比边界层参数化方案对降水的影响大,不同个例对2种不同积云参数化方案和3种不同边界层参数化方案的6种组合的反应敏感程度也各不相同;(3)不同集合成员对降水的预报结果各不相同,其预报偏差也各不相同;(4)对于不同的天气系统,不同的方案其预报效果是不同的;(5)通过集合平均,降水预报偏差明显减小,降水预报偏大的情况得到改善,且其24～36 h预报效果最好.     

基于自动站资料的WRF-EnSRF陆面同化系统的效果检验及应用

基于集合平方根滤波方法(En SRF)同化方法和NOAH陆面模式的WRF-En SRF陆面同化系统,同化了江苏省70个自动站资料进行试验,研究加入不同的同化资料(地表温度、10 cm土壤温度、20 cm土壤温度)及初始扰动强度的大小对陆面数据同化系统性能的影响,以及对不同区域(降水大值区和降水小值区)的分析场进行效果对比,并且检验了同化系统在一次典型的梅雨锋暴雨的同化效果,证明了这个系统的有效性和可行性。对于资料选取试验,比较全场平均的同化时刻分析场模拟观测相对真实观测的均方根误差可以得到:同化地表温度资料并且初始扰动强度1 K的时候同化效果最理想。对于选定的降水大值区和降水小值区来讲,降水大值区的土壤温度和土壤湿度分析场更加接近于真实场。运用于一次梅雨锋暴雨的同化实验,对于最后一个同化时次的分析场作为背景场做集合预报,最终证明预报结果是有效的。土壤温度、土壤湿度、地表温度和近地面风场的预报结果都较用NCEP再分析资料直接做预报作为控制试验的结果有不同程度的改进。这说明该系统应用于实际同化中的性能较为良好,可以应用于实际土壤湿度与温度的预报。     

基于Hybrid EnSRF-En3DVar的雷达资料同化研究

基于WRF模式构建了Hybrid En SRF-En3DVar同化系统,该系统使用En SRF方案直接更新集合扰动。利用构建的同化系统针对台风"桑美"分别进行集合协方差权重敏感性试验和同化雷达不同观测资料的敏感性试验。集合协方差权重敏感性试验发现:当集合协方差权重分别为0.25、0.5和0.75时,同化效果优于3DVar试验,其中0.75的集合协方差权重试验得到了分析场的最优估计;当集合协方差权重为1.0时,分析场最差。同化雷达不同观测资料的敏感性试验表明,联合同化雷达径向风及反射率能有效改善大气湿度场和风场,但对风场的改善效果不如仅同化雷达径向风好。将En SRF集合扰动更新方案与扰动观测方案综合分析发现,扰动观测方案集合离散度较小,计算代价大,En SRF方案优于扰动观测方案。     

GRAPES Hybrid-3DVar对台风苏迪罗的数值试验

为了把反映天气形势变化的背景误差协方差引入到变分分析系统中来提高分析质量,本文在GRAPES区域三维变分框架的基础上通过扩展控制变量方法实现动态与静态背景误差协方差耦合,建立混合三维变分分析系统（GRAPES Hybrid-3DVar）。通过控制变量扰动产生的集合样本进行单点观测分析试验验证Hybrid-3DVar及其局地化方案的合理性,并针对台风苏迪罗进行实际观测资料同化和数值预报试验,结果表明:用集合样本描述的背景误差协方差是随着天气流型变化的,动力场和质量场的离散度在台风中心处最大,因而混合同化的分析增量包含更多细微结构和中小尺度信息;其分析和24 h内预报要素质量优于3DVar,24 h内降水强度和落区预报也更准确,混合同化分析改善了3DVar分析的降水空报问题;同时混合同化分析的24 h内台风路径预报也最接近实况,台风强度预报在48 h之内都比3DVar更接近观测。     

基于物理约束扰动的EnSRF雷达资料同化

在完善WRF集合均方根滤波同化系统的双向嵌套预报方案、雷达资料质量控制方案和多微物理过程积分方案的基础上,引入了一种扰动势函数、流函数的尺度较小、物理意义更明显的集合初始扰动新方案.通过台风“桑美”登陆过程中的多普勒雷达资料直接同化试验,对比新扰动方案与目前应用较多的背景误差协方差随机扰动和全场随机扰动方案,对集合滤波同化效果的影响.试验结果表明,3种初始扰动方案都有效改善了台风内部结构,但新方案由于尺度更小、结构更为合理,其同化效果也更为显著,提高了对台风路径、中心最低气压、最大风速及降水的预报质量.     

山东WRF集合预报系统对“麦德姆”台风预报检验

2014年第10号台风“麦德姆”登陆北上,对山东造成较大的影响。此文对业务上常用的各种数值模式对于“麦德姆”台风的预报情况进行了对比检验,重点检验了山东WRF集合预报系统对此次台风的预报性能。结果表明,山东WRF集合预报系统对于此次台风预报具有较高的参考价值。WRF确定性预报台风路径预报类似EC细网格预报,在23日20时以前预报较好,23日20时后预报最好的为T639。WRF集合预报对于台风路径预报具有较好的指示意义。WRF确定性预报02时、14时更新预报效果好于其前面6h起报结果,体现了HYBRID-3DVAR集合混合同化对于改进预报效果的作用。通过中尺度模式与其外层全球背景场模式预报对比发现,由于中尺度模式具有自身的物理参数化方案和同化系统,其对于台风路径的预报效果可以显著优于其全球背景场模式。WRF确定性预报对于“麦德姆”台风降水预报与实况最为接近。对于台风大风预报,WRF集合预报最大值最好。     

臭氧卫星观测资料同化系统构建及其试验研究

为检验臭氧卫星资料同化对臭氧分析场和预报场的影响,基于集合平方根滤波(ENSRF)理论,结合通用地球系统模式(CESM),构建了CESM-ENSRF同化预报系统。系统构建过程考虑了卡尔曼滤波同化中的关键问题:利用全场随机扰动对初始场加扰,结合一般协方差膨胀和松弛协方差膨胀方法实现协方差膨胀,使用五阶距离相关函数进行协方差局地化。将构建的系统用于微波临边探测器(MLS)臭氧廓线数据的同化,分析臭氧卫星资料同化对模式预报的影响。结果表明:构建的CESM-ENSRF同化系统有效实现了臭氧资料同化,臭氧卫星资料同化对臭氧分析场和预报场精度有较大改进。