两种陆面方案对陆雾与海雾模拟效果的对比研究

利用WRF(Weather Research and Forecasting)模式,针对1次陆雾与1次同时包含近海雾区与开阔海域雾区的海雾个例,开展了2种陆面方案——SLAB(five-layer thermal diffusion scheme)方案与Noah(Noah land surface scheme)方案——的模拟效果对比研究。研究结果表明:1)SLAB方案与Noah方案在开阔海域雾区模拟中的表现基本一致,但只有前者成功再现了陆雾与近海雾区。2)对于陆雾,与SLAB方案相比,Noah方案在白天偏高的地表温度造成偏强的地面垂直热量通量,加之偏弱的垂直水汽通量共同使得地面相对湿度偏低20％,导致模拟失败。3)对于海雾,两种方案模拟的地表温度与地面垂直水汽通量之间的差异,直接导致了地面2 m气温与水汽混合比的差异,进而影响了渤海的地面低压天气系统的强弱与水汽平流的大小,从而使得它们对渤海近海雾区的模拟表现迥异。本次个例中,应用广泛且陆面过程完善的Noah方案对陆雾模拟的表现反而不如过程简单的SLAB方案,本文对此给出了初步的解释,但仍需进一步探究其原因。     

两种陆面方案对陆雾与海雾模拟效果的对比研究

利用WRF(Weather Research and Forecasting)模式,针对1次陆雾与1次同时包含近海雾区与开阔海域雾区的海雾个例,开展了2种陆面方案——SLAB(five-layer thermal diffusion scheme)方案与Noah(Noah land surface scheme)方案—...     

Kalman滤波在气象数据同化中的发展与应用

气象学领域各种观测(特别是遥感遥测等非常规观测)数据的大量增多和数值天气预报模式的不断进步,推动气象数据同化技术不断发展。回顾了Kalman滤波在气象数据同化中的引入和几个发展阶段;介绍了Kalman滤波(尤其是简化Kalman滤波和总体Kalman滤波)在气象数据同化中的重要地位和应用进展。     

影响黄渤海的温带气旋数值集合预报试验

为了改进温带气旋数值预报的精度,基于WRF(Weather Research and Forecasting)模式,利用GSI(Gridpoint Statistical Interpolation)-EnKF(Ensemble Kalman Filter)系统,设计了一套温带气旋集合预报方法,其具有的2种选择方案通过滤掉质量较差的集合成员从而将集合成员数目控制在10以内,达到了大幅降低集合预报计算量的目的。针对2020年7月一次影响黄海的温带气旋个例,开展了一系列决定性预报与集合预报的数值对比试验。分析结果如下:1)不采取任何择优方案的集合预报效果就已经明显优于决定性预报,而采取择优方案使得预报效果进一步得到提升;2)预报初始时刻择优(直接择优方案)的集合预报效果远不如短时积分3 h后才进行择优(积分择优方案)的预报效果; 3)积分择优方案优于直接择优方案的原因是,初始场集合体中的成员经过短时积分后其误差得以放大而使得择优更加准确。多个例的应用结果进一步表明,本文提出的积分择优方案温带气旋集合预报方法具有较好的业务预报应用前景。