EnKF和SIR-PF在贝叶斯滤波框架下的比较和结合

贝叶斯估计理论为非线性、非高斯系统的数据同化提供了一个统一的框架。在本文中,我们利用著名的洛伦茨吸引子(Lorenz'63)模式对两种基于贝叶斯滤波理论的数据同化方法——集合卡尔曼滤波器(EnKF)和重取样粒子滤波器(SIR-PF)——进行了较为全面的比较。比较的结果揭示了两种方法的优缺点:即当集合成员数目较多时,SIR-PF的同化效果优于EnKF;反之,则EnKF的表现较好。进一步地,我们使用统计方法分析了两者表现的差异和原因。最近提出的一种集合卡尔曼粒子滤波器(EnKPF)通过使用一个可控的参数整合EnKF和SIR-PF的分析格式,可以结合两者的优点。本文在充分比较两种方法的前提下,重新阐释并改进了原有的EnKPF算法,使之适用于非线性的观测算子。通过使用相同的洛伦茨模式实验,我们揭示了EnKPF实质上提供了关于EnKF和SIR-PF的连续插值,使得后两者可以视为其特殊情况。并且,在集合成员数目有限的前提下,EnKPF可以在一定程度上避免滤波退化的发生,取得优于EnKF和SIR-PF的同化效果。     

夏季中国华北与印度降水之间的关联及其成因分析

本文基于1951~2012年的再分析资料以及站点观测资料,针对中国华北夏季降水和印度夏季风降水的协同变化(正相关)关系,利用集合经验模态分解法(EEMD)对两个降水序列进行时间尺度分解,并在年际尺度上分别考察了对两者正相关关系形成的有利和不利环流形势.结果表明,印度夏季风降水和华北夏季降水序列的较好正相关关系主要来自周期为2~3年的年际尺度分量,两者在该时间尺度上的相关系数为0.34,达到99%的信度水平.在年际尺度上,与印度夏季风降水异常有关的对流层中高层环半球遥相关型(CGT)波列能够衔接伊朗高原和环渤海地区上空的同位相环流异常(反气旋式或气旋式),从而有利于华北夏季降水和印度夏季风降水之间的协同变化.然而,这一协同变化关系并不总是成立.当伊朗高原上空异常中心的位置偏西时,CGT波列无法形成.这时,即使印度夏季风降水出现显著异常,华北地区却易受东亚—太平洋型或西太平洋型遥相关型的影响而其降水形势可能与印度夏季风降水形势相反.这些结论有助于进一步理解印度夏季风降水与华北夏季降水的正相关关系,从而对华北夏季降水的预测具有参考意义.     

EnKF局地化算法对雷达资料同化的影响研究

分级集合滤波(Hierarchical Ensemble Filter,HEF)和采样误差修正(Sampling Error Correction,SEC)局地化算法能够使采样误差取得极小值,且不需要给出距离的定义。为了检验其理论优势,基于集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter,En KF)方法同化模拟雷达资料,通过与Gaspari-Cohn(GC)局地化算法对比,分析不同局地化算法对En KF同化效果的影响。结果表明,HEF和SEC局地化算法的雷达回波在水平和垂直方向上均强于GC局地化算法。HEF局地化算法各个变量的离散度最高,均方根误差最低;SEC局地化算法离散度略低,均方根误差略高;GC局地化算法离散度最低,均方根误差最高。相比于GC局地化算法,HEF和SEC局地化算法的冷池强度减弱,面积减小,下沉气流的速度和范围增大,雹霰混合比的大小和覆盖面积增大。通过模拟发现,HEF局地化算法模拟的北侧对流中心最强,SEC局地化算法模拟的南侧对流中心最强,且模拟出(40 km,60 km)处的强对流中心。HEF局地化算法模拟的冷池强度最强,HEF和SEC局地化算法基本上模拟出北侧的雹霰混合比高值区。这表明HEF局地化算法有效地改进了基于GC局地化算法的En KF雷达资料同化效果,SEC局地化算法减小了计算量,是HEF局地化算法较好的近似。     

基于ECMWF极端降水天气指数的四川盆地暴雨预报研究

本文利用EC集合预报提供的极端降水天气指数能指示极端天气事件的特点,研究了四川盆地夏季(6-9月)的暴雨落区预报。综合考虑不同极端降水天气指数阈值对应的暴雨TS、ETS评分及各阈值评分最高时的发生频次,获得暴雨预报对应的最佳极端降水天气指数阈值。结果显示,08时起报的24h、48h、72h、96h、120h时效对应的阈值分别为0.5\0.6、0.5、0.4\0.5、0.4、0.2\0.3,20时起报的24h、48h、72h、96h、120h时效对应的阈值分别为0.5、0.4\0.5、0.4\0.5、0.3\0.4、0.1\0.3,通过检验表明这些阈值对暴雨落区的预报具有较好的指示意义。      

微物理方案及其参数对EnSRF资料同化的影响研究

利用自主构建的基于风暴尺度的WRF-En SRF系统同化模拟多普勒雷达资料,讨论了微物理方案及其参数的不确定性对同化效果的影响。试验采用组合微物理方案以及扰动微物理方案中的参数的方法,结果表明,模式误差非常小甚至可以忽略时,使用单个微物理方案并扰动参数能够使真实风暴的主要特征在分析场中较未扰动参数得到更好地反映;存在模式误差时,使用单个微物理方案并扰动参数后,分析场中的各要素的分布较未扰动参数更加接近真实风暴,同化效果得到改进,且改进效果比模式误差非常小时更为明显;存在模式误差时,组合微物理方案并扰动参数后,分析场中对流云团的形态较未组合方案或未扰动参数更接近真实风暴,主要要素场的配置最能反映真实风暴的特征,同化效果最为理想。结果也表明,扰动参数时、参数扰动范围较小时,同化效果较优。     

四川冕宁“6.26”大暴雨模式预报检验

运用气象观测资料和GRAPES、ECMWF、SWCWARMS_9KM(简称SWC)模式预报资料,对冕宁“6.26”大暴雨天气过程模式预报性能进行检验。结果表明:（1）对于24 h累计降水预报,中尺度区域模式优势明显,量级与落区预报效果均为最好,其中GRAPES_3KM模式预报落区分布与实况重合度较高,暴雨及以上量级降水TS评分最高。（2）GRAPES_3KM模式最大小时雨强10 mm以上降水落区与实况大雨及以上量级降水落区匹配度最高,ECMWF模式24 h累计降水多物理量订正产品及短时强降水概率产品次之。（3）SWC及GRAPES_3KM模式24 h累计降水极值点相比实况略偏北,量级偏小。对于小时降水峰值出现时间,SWC模式偏早4 h,GRAPES_3KM模式偏早3 h。（4）GRAPES_GFS模式环流背景预报更接近实况,SWC模式能较好地预报出冕宁上空中尺度辐合系统的存在。      

GRAPES_GEPS模式对2018年冬季欧亚地区500 hPa高压脊形势的预报效果评估

基于1979～2017年（共39年）NCEP/NCAR第一套再分析数据首先对欧亚大陆500 hPa持续性高值[Persistent open ridges and blocking high (maxima) of 500 hPa geopotential height, PMZ]事件的气候分布特征进行了统计分析,发现欧亚地区冬季PMZ事件主要发生在乌拉尔山地区,该地区的PMZ事件生命史以2～3 d为主,移动距离小于1000 km。通过对2018年冬季发生在鄂霍茨克海地区的阻塞形势检验得出,GRAPES（Global/Regional Assimilation and Prediction Enhanced System）和ECMWF（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts）确定性模式在中短期时效对偏强阻塞形势有较好的预报能力,且ECMWF模式预报性能优于GRAPES模式,而对弱阻塞形势预报两家模式均不理想。随后针对 GRAPES全球集合预报系统(GRAPES-GEPS)和ECMWF集合预报对2018年冬季欧亚地区PMZ事件的预报能力开展细致评估,结果表明GRAPES-GEPS控制预报在中期时效预报效果相对短期时效明显偏差,集合预报伴随预报时效临近更多的集合成员可预报出与零场接近的PMZ事件。ECMWF在短期时效预报效果明显由于GRAPES-GEPS,但随着预报时效延长,预报效果显著降低。对于2018年12月25～31日的PMZ事件,GRAPES_GEPS各集合成员在延伸期时效给出预报信息,随预报时效临近,集合成员预报成功率明显增加,但与零场相比PMZ事件维持时间较零场偏短、高压脊强度较零场偏弱。本文给出了中期延伸期时效GRAPES_GEPS对PMZ事件的冬季预报能力,以期未来能为中期延伸期阻塞形势预报提供参考。     

基于多模式集合的中国未来热浪趋势研究北大核心CSCD

全球变化导致极端天气事件频发,尤其是高温热浪严重影响我国农业生态系统及人类健康。关于热浪事件的定义一直存在着许多争议,对热浪变化趋势空间分布特征的认识有待进一步提高。本文使用气温日较差、绝对温度与相对温度相结合的热浪指标,基于9个CMIP6气候模式的多模式集合结果,评估了可持续发展情景(SSP1-2.6)、中度发展情景(SSP2-4.5)及常规排放情境(SSP5-8.5)下未来中国高温热浪事件的时空分布及变化特征。结果表明:(1)SSP1-2.6情景下未来热浪事件在2050年前后达到顶峰,之后趋于稳定,而在SSP2-4.5情景下,热浪频次、日数及最长持续时间均呈现上升态势,SSP5-8.5情景下热浪的增长趋势及严重程度均为最高;(2)华南、华中地区未来面临更大的热浪风险,SSP5-8.5情景下的热浪频次及强度约是SSP1-2.6的2倍及以上,SSP2-4.5约是SSP1-2.6的1.5倍;(3)西部干旱/半干旱地区、内蒙古东部干旱地区出现较大范围的热浪,结合本文中热浪定义,预示着夜间变暖是全球变暖的一个重要特征。研究结果有助于理解可持续发展、中等强迫情景下我国未来的热浪频次和强度的变化特征,为区域发展节能减排方案的制定提供有效参考。     

EEMD分解的超快速北斗卫星钟差预报

为提高北斗卫星钟差预报精度,本文提出采用多项式和集合经验模态分解相结合的模型进行北斗卫星钟差的预报,并采用GPS数据验证算法的正确性。在剔除卫星钟差中的趋势项部分后,利用经验模态分解法对残差分解得到不同频率的时间序列。对各时间序列用不同模型进行预报并进行线性组合,最终的钟差预报值由趋势项和各时间序列的预报值复合而成。试验表明:该模型对北斗卫星钟差预报取得了较好的结果,与ISU-P相比,精度提升幅度在7.3%~43.0%之间。