适用于GRAPES模式C-P边界层方案的设计和实现

基于K廓线闭合方案,通过考虑不稳定边界层和稳定边界层中热量交换系数在半层上求取及下边界条件的设置,将温湿倾向在整层上直接计算,设计了Charney-Phillips跳点（简称C-P跳点）的边界层方案,使之与GRAPES全球模式的C-P跳点相协调,解决了Lorenz跳点物理过程与C-P跳点动力框架耦合时插值造成的不协调问题,同时避免了耦合时反复插值造成的误差,提高了边界层物理过程参数化方案及其反馈的准确性和合理性。试验表明:C-P跳点边界层方案因为避免了温度和湿度在垂直方向上的插值,消除了温湿变量在垂直方向上的锯齿状抖动,使温湿廓线分布更合理,减小了模式预报误差,形势场的预报效果也得到一定改善。C-P边界层方案的应用提升了GRAPES全球模式的总体预报性能。     

线性化物理过程对GRAPES 4DVAR同化的影响

线性化物理过程能够改善四维变分同化中极小化收敛的稳定性和增加极小化过程中对大气物理过程和动力更加精确的描述,它是四维变分同化中非常重要的一部分。通过在GRAPES全球模式中研究线性化物理过程,尤其是两个湿线性化物理过程,改善切线性模式预报精度,来提高GRAPES全球四维变分同化的分析和预报效果。线性化物理过程的开发首先需要简化原非线性化物理过程中的强非线性项,然后对线性化物理过程进行规约化,以抑制切线性扰动的异常增长。目前GRAEPS全球模式中的线性化物理过程主要包括次网格尺度地形参数化、垂直扩散、积云深对流和大尺度凝结。线性化物理过程预报精度的检验方法是通过选择合适大小的初始扰动（同化分析增量）,来比较非线性模式和切线性模式中的扰动演化的纬向平均误差。然后以绝热版本的切线性模式为基础,通过冬、夏两个个例试验来分别检验4个线性化物理过程的12 h预报效果。试验结果表明,通过添加次网格地形参数化和垂直扩散两个干线性化物理过程方案,可以有效抑制住绝热版本切线性模式低层扰动的异常增长,大幅度改善切线性模式预报效果。通过添加积云深对流和大尺度凝结两个湿线性化物理过程,可以在热带区域和中、高纬度地区提高切线性模式中湿变量和温度变量的近似精度,提高GRAPES全球四维变分同化的分析和预报效果。      

雷达观测对应模式变量非线性特征及对四维变分同化的影响

四维变分同化（4DVar）中切线性模式和伴随模式的时间积分长度即为同化时间窗的长度。为理解线性模式时间积分长度对4DVar的具体影响,在雷达观测对应变量非线性分析的基础上,进行了一系列不同时间窗（10 min、20 min和30 min）4DVar单点观测试验和一次降雨的实际雷达同化和预报试验。从径向风同化来看:短时间窗（10 min）的风场增量更大、更局地;长时间窗(20 min、30 min)的风场增量则更具系统性特征,但会丢失一些小尺度信息,导致暴雨预报能力降低。从反射率同化来看:短时间窗对6 h内强降水预报有较明显的改善,较长时间窗甚至会降低降水预报效果。研究旨在为合理设置4DVar的同化时间窗提供参考,以有效利用高时空分辨率的雷达观测资料,又尽量减小线性化造成的误差,进而快速有效地同化雷达信息。      

GRAPES模式切线性垂直扩散方案的误差分析和改进

针对GRAPES四维变分同化系统的升级, 研究了GRAPES模式垂直扩散方案线性化问题。通过2005年8月7—27日21个个例的批量试验, 发现在GRAPES模式垂直扩散方案源代码的基础上逐句线性化得到的切线性垂直扩散方案即使能通过正确性测试试验, 在少数情况下也会存在很大误差。切线性模式计算的扰动气压场和扰动风场可能出现明显异常, 这种异常与垂直扩散方案中地表动量通量的强非线性有关。如果在切线性垂直扩散方案中忽略地表动量通量扰动, 既可以避免异常的出现, 又不影响其他正常时刻的计算精度。修改后的切线性垂直扩散方案能够在所有变量上一致地提高切线性模式的计算精度。     

SVD-En3DVar方法同化多普勒雷达速度观测资料Ⅰ.模拟资料试验

利用WRF模式及模式模拟的资料,开展了利用SVD-En3DVar(基于集合和SVD技术的三维变分同化方法)方法同化雷达径向速度资料的试验.由于雷达观测经常出现大面积空缺,同化时引入了一种局地化方法避免远距离虚假相关的影响.试验着重研究了不同的初始扰动样本产生方法以及不同的样本积分时间对同化结果的影响.提出了一种为预报集合提供初始扰动场的新方法,这一方法将温度和比湿的伪随机扰动场当作观测增量,通过3DVar (three-dimensional variational technique)系统生成所有变量的初始扰动场.试验表明,用这种方法给出的初始扰动样本各个变量间有较好的协调性,积分后扰动不会快速衰减,可以减少模式调整的时间,达到缩短同化循环时间窗的目的.同化雷达径向风资料后对12小时内的温度,湿度和水平风的预报都有所改进,对降水的预报也有一定改进.     

CMA-GFS全球预报系统中的台风初始化

在CMA-GFS(CMA Global Forecast System)全球四维变分资料同化系统(4DVar)基础上,参照BDA(Bogus Data Assimilation)方法,建立了一个全球模式台风初始化方案.该方案通过4DVar同化窗口吸收诊断处理后的1 h间隔台风中心定位及中心气压信息,利用模式动力物理约束...     

SVD-En3DVar同化方法在一次飑线过程中的应用北大核心CSCD

基于集合和奇异值分解的三维变分同化方法(SVD-En3DVar)对2009年6月14日江苏地区的一次飑线过程进行多普勒雷达资料同化预报数值试验,以检验该方法在这类尺度较小的强对流天气过程中的同化应用效果。同时,还讨论了SVD-En3DVar的分块局地化方案中水平半径对此次飑线过程同化效果的敏感性,并应用WRF 3DVar进行了平行对比试验。数值试验结果表明,应用SVD-En3DVar方法同化多普勒雷达资料后能够有效调整风场、比湿和位温等状态变量,同化预报结果对分块局地化方案中水平半径参数较为敏感,水平分块半径为50 km时对组合反射率的预报效果最好。SVD-En3DVar和WRF 3DVar两种同化方法同化雷达资料后都能够提高雷达组合回波的预报水平,但SVD-En3DVar方法的效果明显优于WRF 3DVar同化系统,对回波带位置及其向东南方向发展趋势的预报和观测回波较为一致。     

SVD-En3DVar同化方法在一次飑线过程中的应用

基于集合和奇异值分解的三维变分同化方法(SVD-En3DVar)对2009年6月14日江苏地区的一次飑线过程进行多普勒雷达资料同化预报数值试验,以检验该方法在这类尺度较小的强对流天气过程中的同化应用效果。同时,还讨论了SVD-En3DVar的分块局地化方案中水平半径对此次飑线过程同化效果的敏感性,并应用WRF 3DVar进行了平行对比试验。数值试验结果表明,应用SVD-En3DVar方法同化多普勒雷达资料后能够有效调整风场、比湿和位温等状态变量,同化预报结果对分块局地化方案中水平半径参数较为敏感,水平分块半径为50 km时对组合反射率的预报效果最好。SVD-En3DVar和WRF 3DVar两种同化方法同化雷达资料后都能够提高雷达组合回波的预报水平,但SVD-En3DVar方法的效果明显优于WRF 3DVar同化系统,对回波带位置及其向东南方向发展趋势的预报和观测回波较为一致。     

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。      

基于扰动模式的四维变分资料同化系统框架的设计完善和数值试验

为了建立一个应用于区域数值预报的四维变分资料同化（4DVar）系统,在近期开发的扰动预报模式GRAPES_PF基础上,开发完善增量四维变分同化系统框架。该框架中暂不包含物理过程（长短波辐射、边界层过程、对流参数化和云微物理等）。对比业务使用的GRAPES 3DVar系统,增加了温度控制变量。将无量纲Exner气压与流函数的线性风压平衡方程直接在地形追随垂直坐标面上求解,且通过广义共轭余差法（GCR）求解扰动亥姆霍兹（Helmholtz）伴随方程。利用人造“探空”资料对2015年10月台风“彩虹”进行了理想数值试验。试验结果表明,所开发的扰动四维变分同化框架得到了预期的结果,即同化更多资料并反复受到模式约束的四维变分同化系统能有效改善初值质量,进而改善区域数值预报。建立的区域四维变分同化框架合理可行,为进一步发展包含完整物理过程的区域四维变分同化系统奠定了研究基础。      

GRAPES全球切线性和伴随模式的调优

伴随技术是四维变分同化（4DVar）系统中计算代价函数梯度的最佳办法,切线性和伴随模式的效果和效率直接影响着4DVar系统的发展。基于GRAPES（Global and Regional Assimilation PrEdiction System）全球切线性和伴随模式1.0版本,利用GRAPES全球模式2.0版本在并行框架和性能等方面的改善,重新优化和设计了GRAPES全球切线性伴随模式2.0版本,提高了GRAPES全球切线性和伴随模式的效果和效率,优化了切线性模式程序结构,使其计算时间最优可控制在非线性模式的1.2倍以内;采用在切线性模式中保存基态的方法,重构了伴随模式的程序结构,使其计算时间最优控制在非线性模式的1.5倍以内;在GRAPES全球切线性物理过程的设计中,将线性物理过程的轨迹基态计算和切线性扰动计算解耦,提高了GRAPES全球切线性和伴随模式的计算效果和效率。     

CMA-MESO三维变分同化系统2 m相对湿度资料同化研究

为了提高CMA-MESO （China Meteorological Administration Mesoscale model）（原GRAPES）三维变分同化系统中2 m相对湿度资料的应用效果,改善模式中相对湿度的分析和降水预报效果,分析了2015年6—8月T639（T639L60全球中期数值预报系统,0.28125°×0.28125°）分析场低层相对湿度和2 m相对湿度之差与表征稳定度的理查森数（Ri）的关系,发现二者有很好的相关,Ri＜0时,模式低层相对湿度与2 m相对湿度的差异较小,基本在同化观测误差范围内。依据该统计结果,对CMA-MESO同化系统中2 m相对湿度同化方案进行优化,Ri＜0时,将观测站地形低于模式地形的2 m相对湿度观测由观测站高度改为模式最低层高度进行同化,形成新的2 m相对湿度同化方案,旨在解决2 m相对湿度资料同化时模式地形高度与观测站高度不同的影响。2018年7月CMA-MESO三维变分同化系统（3DVar）个例和连续试验结果显示:新的2 m相对湿度同化方案同化分析资料数量明显增加,且08时多于20时（北京时）,新增观测点新息向量（背景减观测）与周围原有观测新息向量保持基本一致,分析残差偏差和均方根误差减小,降水预报效果明显改善。新2 m相对湿度同化方案通过提高观测站低于模式地形高度的观测资料合理应用,从而改善了3 km模式系统同化分析和预报效果。      

基于WRF模式的对流尺度边界层方案参数随机扰动方法研究

边界层参数化方案的准确性会影响模式对近地面变量和大气低层热动力结构的模拟,对雷暴等强对流天气的预报非常重要,但边界层方案内在的不确定性使得单一预报具有局限性。为了提高对流尺度数值模式中边界层方案的预报效果,基于WRF（The Weather Research and Forecasting Model）模式,应用随机参数扰动（SPP）方法对Mellor-Yamada-Nakanishi-Niino（MYNN）边界层方案中重要的3个不确定参数进行扰动,探究了该方法对北京地区一次雷暴过程模拟的影响。同时考虑了对流尺度集合预报系统的特点,调整随机参数扰动方法的3个参量（去相关时间尺度、空间尺度和格点标准差）探究了对流尺度中对MYNN方案参数进行扰动的最优设置。结果显示:随机扰动MYNN边界层方案参数（SPPM）方法可以有效提高近地面变量和700 hPa以下低层变量的离散度,同时提高了短时强降水位置和强度的预报技巧。3个参量的试验说明,去相关时间尺度增大到12 h集合离散度有明显提高;格点标准差增大到0.20,预报技巧也略有提高;去相关空间尺度维持在默认值700 km较好,尺度过小（150 km）预报技巧明显降低。上述结果表明,在对流尺度中SPPM方法可以有效表达边界层参数化方案的不确定性,提高集合预报系统的预报技巧。      

An Economical Approach to Four-dimensional Variational Data Assimilation

Four-dimensional variational data assimilation (4DVar) is one of the most promising methods to provide optimal analysis for numerical weather prediction (NWP). Five national NWP centers in the world have successfully applied 4DVar methods in their global NWPs, thanks to the increment method and adjoint technique. However, the application of 4DVar is still limited by the computer resources available at many NWP centers and research institutes. It is essential, therefore, to further reduce the computational cost of 4DVar. Here, an economical approach to implement 4DVar is proposed, using the technique of dimension-reduced projection (DRP), which is called ``DRP-4DVar." The proposed approach is based on dimension reduction using an ensemble of historical samples to define a subspace. It directly obtains an optimal solution in the reduced space by fitting observations with historical time series generated by the model to form consistent forecast states, and therefore does not require implementation of the adjoint of tangent linear approximation. To evaluate the performance of the DRP-4DVar on assimilating different types of mesoscale observations, some observing system simulation experiments are conducted using MM5 and a comparison is made between adjoint-based 4DVar and DRP-4DVar using a 6-hour assimilation window.     

The Predictability of a Squall Line in South China on 23 April 2007

This study investigated the predictability of a squall line associated with a quasi-stationary front on 23 April 2007 in South China through deterministic and probabilistic forecasts. Our results show that the squall-line simulation was very sensitive to model error from horizontal resolution and uncertainties in physical parameterization schemes. At least a 10-km grid size was necessary to decently capture this squall line. The simulated squall line with a grid size of 4.5 km was most sensitive to long-wave radiation parameterization schemes relative to other physical schemes such as microphysics and planetary boundary layer. For a grid size from 20 to 5 km, a cumulus parameterization scheme degraded the squall-line simulation (relative to turning it off), with a more severe degradation to grid size <10 km than >10 km. The sensitivity of the squall-line simulation to initial error was investigated through ensemble forecast. The performance of the ensemble simulation of the squall line was very sensitive to the initial error. Approximately 15% of the ensemble members decently captured the evolution of the squall line, 25% failed, and 60% dislocated the squall line. Using different combinations of physical parameterization schemes for different members can improve the probabilistic forecast. The lead time of this case was only a few hours. Error growth was clearly associated with moist convection development. A linear improvement in the performance of the squall line simulation was observed when the initial error was decreased gradually, with the largest contribution from initial moisture field.     

The REM Adjoint System and Its 4DVar Data Assimilation Experiments

The Regional Eta-coordinate Model(REM) has performed well in forecasting heavy rainfalls in China in recent years.A four-dimensional variational assimilation system(4DVar) is developed to improve the forecast skill of the REM.The tangent linear model and adjoint model codes are written according to thecode to coderule,and the establishment of the REM adjoint modeling system is introduced in detail in this paper.The tangent linear and adjoint models of the REM are validated against the observational data,...     

WRF模式物理参数化方案对一次局地大暴雨预报的影响研究

基于WRF(Weather Research and Forecasting)模式及其3Dvar(3-Dimentional Variational)资料同化系统,采用36、12、4 km嵌套网格进行快速更新循环同化和不同的微物理及积云对流参数化方案对比试验,对2011年5月8日鲁中一次局地大暴雨过程进行了研究。结果表明,快速更新循环同化地面观测资料是影响模式降水落区预报准确性的关键因素,不同的微物理和积云对流参数化方案主要影响降水强度预报。采用不同的微物理参数化方案和积云对流参数化方案进行降水预报对比试验表明,LIN方案和WSM6(WRF Single-Moment 6-class)微物理参数化方案对降水预报均较好,LIN方案降水预报较WSM6方案略强。4 km网格预报使用K-F (Kain-Fritsch)积云对流参数化方案或不使用积云对流参数化方案,预报的降水均较好。4 km网格使用旧的K-F积云对流参数化方案,预报的近地层大气风场偏弱,导致大气动力抬升作用偏弱,从而造成模式降水预报偏弱。