集合卡尔曼滤波同化中雷达位置的敏感性研究

针对对流尺度集合卡尔曼滤波（EnKF）雷达资料同化中雷达位置对同化的影响进行研究。为了考察强对流出现在雷达不同方位时集合卡尔曼滤波同化雷达资料的能力,以一个理想风暴为例,设计了8个均匀分布在模拟区域周围的模拟雷达进行试验。单雷达同化试验中,初期同化对雷达位置较敏感,而十几个循环后对雷达方位的敏感性降低。造成初期同化效果较差的雷达观测位于模拟区域正南和正北方向,这两部雷达与模拟区域中心的连线垂直于风暴移动方向（即环境气流的方向）。双雷达试验的结果表明,正东、正南、正西和正北方向的雷达组合观测会使同化初期误差较大,这说明并不是所有与风暴连线成90°的雷达组合都能在短时同化中得到合理的分析结果,还需要都处于模拟区域对角线上（即与环境气流成45°夹角）,同化效果才较好。短时同化后的确定性预报结果表明,较大分析误差也会导致较大预报误差。这些分析误差主要是由于同化初期不准确的集合平均场驱动出的不合理的背景误差协方差造成的。当背景场随着同化循环得到改进后,驱动出的合理的背景误差协方差使得不同位置雷达同化造成的差异逐步减小。基于上述结果,引入迭代集合均方根滤波（iEnSRF）算法,结果显示使用该算法后,雷达位置对同化效果的影响减小,同化不同位置的雷达资料均能有效降低分析和预报误差。      

华北和印度夏季风降水变化的对比分析

 利用华北和印度夏季降水资料,采用趋势分析、小波变换等方法,对两地区夏季风降水进行了对比分析。结果表明：1) 华北和印度夏季风降水量都存在线性减少倾向,但华北更为显著,减少达16 mm/10 a;2) 华北和印度夏季风降水变化都以18 a周期为主,近年都有逐渐缩短的趋势,而印度的这种周期缩短得比华北更快,近年降水变化周期接近15 a;3) 华北和印度夏季风降水变化在1956、1976、1992/1993年发生了趋势转折;4) 华北和印度降水量主要集中在6-9月,夏季风降水特征非常明显,但两地变化特征表现不尽相同。     

中低纬太平洋夏季次表层海温异常年代际变化的时空特征比较

对1955—1998年的夏季次表层(0~400 m)海温进行了EOF分解,对比分析了中低纬太平洋夏季次表层海温的年代际变化特征。结果表明:中纬太平洋夏季次表层海温有2种年代际分布模态:0~160 m表现为PDO型,200~400 m表现为全区一致型;低纬太平洋夏季次表层海温有3种年代际分布模态:0~60 m和300~400 m为全区一致型,80~240 m为东西反向型。太平洋夏季次表层海温异常的年代际变化在中低纬都存在从上而下的时间滞后;而同一层中低纬太平洋夏季次表层海温年代际突变的时间也不一致。     

红外高光谱IASI卫星资料同化对一次大风过程的影响研究

以2019年4月24日发生在辽宁省的一次大风天气过程为例,选取GFS(全球预报系统) 0.25°×0.25°再分析资料,基于WRF模式三维变分同化技术,进行一组IASI资料同化试验,和未同化任何资料的控制试验(CTNL)。通过对比两组试验结果考察IASI资料同化改进数值模式初始场的分析及其后续预报的机制。研究结果表明：经过IASI资料同化的模拟结果质量有很大改善,分析场与背景场相比更靠近观测场;经过云检测之后不同通道使用的观测数目多少不一,资料同化对模拟的改善效果在通道0~800最佳;IASI资料同化对地表10 m风场的预报技巧有显著的提高作用,相比控制试验可以更精准地预报大风天气的区域和强度;IASI同化试验的预报质量高于控制试验且随时间比较稳定。     

跨区域人工影响暴雨强度的数值模拟Ⅰ:条件分析及增雨模拟

利用IAP三维云模式对2005年7月一次强暴雨过程上游的水汽通量进行了人工影响试验．模拟和分析发现，AgI播撒速率的选择对增雨效果影响较大，仅当播撒速率在0．07g／s以下时才有增雨效果；过冷云水发展到极大值时，以0．05g／s播撒AgI获得的增雨效果最好，播撒过程使得自然云内的冰晶和雪晶出现的时间提前，含量明显增加。     

北极涛动对青藏高原冬季变暖的影响

基于青藏高原地区1960-2010年高分辨率(0.5°×0.5°)的逐日地面气温格点资料以及 1960-2010年NCEP/NCAR全球月平均海平面气压场、高度场、风场的再分析格点资料(2.5°×2.5°), 通过计算青藏高原(74.75°~104.25° E, 26.75°~40.25° N)冬季地面温度平均值经标准化处理后得到的区域冬季气温强度指数, 分析了冬季北极涛动(AO)、西伯利亚高压与同期青藏高原地面气温的特征和关系. 结果表明: AO为负(正)相位时, 中高纬西风气流偏弱(强), 有(不)利于极地冷空气向南输送, 西伯利亚地区源地冬季风偏强(弱), 青藏高原冬季气温指数减小(增大), 地面气温偏低(高). 对AO作M-K突变分析, 发现其突变年份为1975年, 通过对突变年份前后高度场和风场作差值场分析, 结果显示: 冬季AO处于高指数时期, 500 hPa上, 欧洲东部槽变浅, 青藏高原北部的高压脊减弱, 环流呈纬向发展, 青藏高原上盛行偏南风, 气温偏高, 青藏高原地区为暖冬期; 200 hPa 上, 青藏高原东部的槽明显加深, 使得青藏高原地区对流层顶至平流层底的环流趋势以经向发展为主, 该区域主要受到偏北的急流控制, 易导致降温.     

支持向量机与卡尔曼滤波集合的西太平洋副热带高压数值预报误差修正

基于T106数值预报产品资料,提出了支持向量机和卡尔曼滤波相结合的方法来进行夏季西太平洋副热带高压数值预报的误差修正与预报优化.首先采用支持向量机方法建立了西太平洋副热带高压面积指数的误差修正模型.基于支持向量机预报优化模型尽管有比较好的拟合精度和预报效果,但与实际副热带高压指数尚有一定的差异.究其原因,除预报对象(副热带高压)本身比较复杂、模型优化因子不够充分以及数值预报误差自身的随机性以外,优化模型的输入、输出基本上是一个静态映射结构,因此前一时刻的预测误差难以得到有效的反馈、调整和修正.为考虑前一时刻预报误差的反馈信息,动态跟踪副高的变化趋势,随后引入卡尔曼滤波方法建立支持向量机-卡尔曼滤波模型,对支持向量机模型的输出结果作进一步的调整和优化.试验结果表明,该方法模型的预报优化效果优于T106数值预报产品以及单纯的神经网络修正模型和卡尔曼滤波修正模型的优化效果,能够较为客观、有效地修正西太平洋副热带高压指数的数值预报误差,改进和优化西太平洋副热带高压的数值预报效果.该方法为副热带高压等复杂天气系统和要素场预报提供了一种新的思路,表现出较好的应用前景.     

一次台风登陆过程的变分同化模拟试验

本文主要对0509号台风"麦莎"的登陆过程进行模拟试验,把云迹风资料引入三维变分同化系统,分析了同化水汽通道和红外通道的云迹风资料对初始场的影响;利用美国新一代中尺度模式WRF针对台风登陆前后过程做了48 h数值模拟试验,模拟结果表明:引入同化云迹风资料后,对模拟台风登陆前后的路径移向, 降雨分布及强度变化方面,都有一定程度的改善,进而初步探讨了"麦莎"台风陆上长期维持的机制.     

不同同化方案在一次梅雨锋暴雨预报中的应用研究

基于ATOVS辐射率资料和GTS常规观测资料融合,通过不同化任何观测资料的控制试验、3DVAR同化试验和ETKF-3DVAR混合同化试验,对2013年7月4—5日一次梅雨锋暴雨天气过程进行模拟分析。结果表明:混合同化方案能够明显地提高暴雨预报准确率,且有效改善了风场、温度场和相对湿度场等各个气象要素的初始场结构,而这些气象要素对于暴雨的预报准确性具有重要作用。且混合同化方案对于中低层大气改进效果较为明显。在数值积分过程中,随着时间的推移,混合同化方案的优势逐渐减弱。     

中国沿海风能分布特征及其影响因子的数值模拟

利用欧洲中期天气预报中心0.75°×0.75°再分析资料,对中国海岸线两侧相邻区域内的风能、风速进行研究,讨论不同季节、不同区域风能、风速的分布特征;利用WRF(Weather Research Forecast)模式模拟海表面温度上升和城市化发展对中国东部沿海风能的影响。结果表明:1)中国沿海风能的时空分布不均一,季节变化明显。春季渤海湾区域风能明显大于其他三区(华东沿海、东南沿海和南海北部沿海区域)。夏季渤海湾区域风能显著小于其他三区,而华东沿海区域风能稍大。秋季东南沿海和南海北部沿海区域风能较大。冬季沿海四区风能大小接近。一般而言,秋冬季风能较大、春夏季风能较小,夏季风能显著小于冬季。2)不同区域、不同季节风速的年际变化存在明显差异。除冬季东南沿海区域风速有增大趋势外,其他区域各季节风速都呈缓慢减小趋势,但减小幅度很小。3)海表温度升高在不同季节对风速的影响不同。春季渤海湾和山东半岛、北部湾沿海及杭州湾风速随海温升高而增强。夏季海温升高幅度不同,则风速显著变化区域不同,但大部分沿海区域风速随海温升高而增强。秋冬季风速随海表温度升高而增强,影响区域较稳定:秋季东南沿海和华东沿海区域风速增强,冬季渤海湾和南海北部沿海区域风速增强。4)城市化发展增大了地表摩擦力,使得夏秋季登陆我国的热带气旋迅速减弱,沿海风速随之减小。