季节尺度区域气候模拟适应调整时间选取问题的数值试验

文中利用区域气候模式RegCM3,以1998年夏季中国异常气候事件为例,对季节尺度区域气候模拟适应调整时间的选取问题进行了数值研究。共做了11个试验,每个试验的适应调整时间最短为10 d,最长为6个月,以检验适应调整时间长短对夏季中国异常气候事件模拟结果的影响。结果表明:对于大气变量而言,模式通常在经过4—8 d的适应调整时间后,就进入"气候模态"运行,此后模拟误差主要是由于模式对区域内大气过程描述能力不足造成的,对适应调整时间选取不再敏感,这进一步证实了区域气候模拟是一个边值问题的观点。各气候区平均降水量模拟结果受适应调整时间影响也不大,但不同的适应调整时间对降水分布格局模拟将产生一定影响,降水分布模拟结果随适应调整时间的不同存在一定的不确定性,这种不确定性通常出现在强降水发生区域。总之,对于季节尺度降水模拟,适应调整时间大于2个月效果更好。对降水分布格局模拟误差和东亚夏季风系统进退过程之间关系的进一步分析发现,模式对受夏季风系统影响比较大的区域模拟的降水相关系数变化性也比较大,因此,发展合适的积云对流参数化方案以提高受夏季风系统直接影响区域强降水过程的描述能力是改进区域气候模式对中国区域夏季气候模拟效果的有效途径。     

复杂地形下C波段雷达定量降水估计算法

C波段雷达定量降水估计(QPE)精度受到很多因素的影响,主要包括:(1)雷达标定,(2)非气象回波的干扰,(3)降水物垂直空间变化,(4)地形或地物的严重遮挡,(5)Z-R关系的代表性,(6)雷达拼图的质量,(7)雷达观测回波衰减等.文中雷达定量降水估计算法基于陕西省C波段天气雷达展开,从雷达探测数据质量控制、地形遮挡...     

亚洲夏季风系统成员与西太平洋副高的相关特征分析

利用500hPa月平均高度距平场派生出涡度变化、经向风切变、纬向风切变等变量场。从1958～2001年6月500hPa月平均高度距平场及其派生变量场中选取预报因子,并将各个场中的因子分别作EOF分解,得到浓缩了初选因子变量大部分信息的综合预报因子,用以建立同月的广西月降水量的BP神经网络预报模型。进而利用2002～2005年月动力延伸集合预报产品及其派生变量,对广西6月降水量作BP神经网络降尺度释用预报。作为对比试验,以相同的预报量,从1957～2000年5～12月及1958～2001年1～4月500hPa月平均高度距平场中选取预报因子,并作相同处理,建立前期综合因子的广西6月降水量BP神经网络预报模型。独立样本试验结果表明,利用同期综合因子建立的BP神经网络降尺度预报模型的拟合精度优于利用前期综合因子建立的预报模型,但预报效果依赖于月动力延伸集合预报产品。     

4DVAR同化反演多普勒雷达资料在一次强降水中的应用

利用秦皇岛多普勒天气雷达资料,应用干模式的4DVAR系统反演发生在河北省昌黎县的一次强降水过程的二维风场,得到较为真实的中小尺度天气系统状况。强降水发生在"人"字形切变线的暖式切变线的前侧,当暖式切变线附近出现中-γ尺度闭合气旋性环流时,降水进一步增强。由于采用干模式的变分方法,每4 min就可完成一次风场的反演,其业务化前景非常乐观。     

A Modeling Study of the Effects of Anomalous Snow Cover over the Tibetan Plateau upon the South Asian Summer Monsoon

The effect of anomalous snow cover over the Tibetan Plateau upon the South Asian summer monsoon is investigated by numerical simulations using the NCAR regional climate model (RegCM2) into which gravity wave drag has been introduced. The simulations adopt relatively realistic snow mass forcings based on Scanning Multi-channel Microwave Radiometer (SNINIR) pentad snow depth data. The physical mechanism and spatial structure of the sensitivity of the South Asian early summer monsoon to snow cover anomaly over the Tibetan Plateau are revealed. The main results are summarized as follows. The heavier than normal snow cover over the Plateau can obviously reduce the shortwave radiation absorbed by surface through the albedo effect, which is compensated by weaker upward sensible heat flux associated with colder surface temperature, whereas the effects of snow melting and evaporation are relatively smaller.The anomalies of surface heat fluxes can last until June and become unobvious in July. The decrease of the Plateau surface temperature caused by heavier snow cover reaches its maximum value from late April to early May. The atmospheric cooling in the mid-upper troposphere over the Plateau and its surrounding areas is most obvious in May and can keep a fairly strong intensity in June. In contrast, there is warming to the south of the Plateau in the mid-lower troposphere from April to June with a maximum value in May.The heavier snow cover over the Plateau can reduce the intensity of the South Asian summer monsoon and rainfall to some extent, but this influence is only obvious in early summer and almost disappears in later stages.     

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。      

Hybrid ETKF-3DVAR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(Weather research and forecasting)模式及模式模拟的资料,采用Hybrid ETKF-3DVAR(ensemble transform Kalman filter-three-dimensional variational data assimilation)方法同化模拟雷达观测资料。该混合同化方法将集合转换卡尔曼滤波(ensemble transform Kalman filter)得到的集合样本扰动通过转换矩阵直接作用到背景场上,利用顺序滤波的思想得到分析扰动场;然后通过增加额外控制变量的方式把"流依赖"的集合协方差信息引入到变分目标函数中去,在3DVAR框架基础下与观测数据进行融合,从而给出分析场的最优估计。试验结果表明,Hybrid ETKF-3DVAR同化方法相比传统3DVAR可以提供更为准确的分析场,Hybrid方法雷达资料初始化模拟的台风涡旋结构与位置比3DVAR更加接近"真实场",对台风路径预报也有明显改进。通过对比Hybrid S试验与Hybrid F试验发现,Hybrid的正效果主要来源于混合背景误差协方差中的"流依赖"信息,集合平均场代替确定性背景场带来的效果并不显著。     

WRF-EnSRF系统同化多普勒雷达资料在多类型强对流天气过程的数值试验

利用自主构建的基于风暴尺度的WRF—EnSRF（weather research and forecasting ensemble square root filter）系统同化实际多普勒雷达资料,检验该同化系统在包括飑线、超级单体风暴和多单体风暴3个不同结构类型的强对流天气过程的同化效果,并考察了初始场扰动时不同强度的位温和水汽扰动对集合离散度以及同化效果的影响。结果表明,在3个个例中该同化系统均表现出有效的同化能力,各分析结果均比较合理,径向速度和反射率因子分析的增量均方差在经过24min同化后分别下降到3～5m／s和10dBz,并维持至60min同化结束。预报场集合离散度和同化效果对热力场的扰动强度比较敏感,适当增加初始扰动时位温和水汽的扰动强度有利于提高集合离散度和改善径向速度的分析效果。     

探测仪器特性曲线异常分析

探测仪器感应曲线发生变化,造成升速异常、等压面的温度、湿度错误、雷达〖CD*2〗气压高差偏大、时间〖CD*2〗高度线曲变化异常造成的规定高度上的风误差偏大,使部分资料或整份资料失真,影响探测准确性。本文主要从仪器的感应曲线变化后对各气象要素产生的影响进行分析,得出结论：不同的元件变性对气象要素产生的影响不同,气压变化的影响侧重于高差和升速,温度变化则侧重于规定等压面的温度绝对误差和规定等压面高度的偏差。采用绝对误差计算、加密气象要素计算等方法,结合图形、数据对比,可以确定感应曲线变化时间,从而及时、有效的对探测数据做出合适的处理,进一步提高探测数据的精准度。     

辽宁省区域性大雾预报研究

通过对1994—2002年9年辽宁区域地面图的普查,得到了辽宁区域性大雾天气(大于等于5个地市,能见度小于0.5 km)共有73次。分析近10年区域性大雾天气过程得到了区域性大雾的时空分布特征。普查区域性大雾过程发生时的常规气象资料,进行区域性大雾天气分型。分析辽宁省各种区域性大雾的成因及要素演变特征,从中提取预报指标,建立预报流程,用PP法建立区域性大雾的客观预报方法。