基于GRAPES全球分析系统的Hybrid-3DVAR混合同化研究

本文基于我国自主研发的GRAPES全球3DVAR同化系统,利用NCEP全球集合预报产品和time-lagged方法,针对膨胀系数、集合样本数和集合权重系数,开展了每日4次、连续一周的GRAPES全球Hybrid-3DVAR混合同化研究。结果表明:所有试验中,集合样本取60个、集合权重取0.5时,得到的混合同化分析和预报误差最小;在该混合同化系统中,在高层也考虑静态背景误差协方差和集合背景误差协方差的耦合,可避免混合同化方案分析场误差在150 hPa及以上过大,并超过3DVAR分析场误差的情况。

GRAPES全球三维变分同化中卫星微波温度计亮温的背景误差及在质量控制中的应用

模式变量背景误差在观测空间的投影,也即观测变量的背景误差包含了变分同化系统的重要信息,其在诊断和分析变分同化系统中资料的影响等方面具有重要作用,特别是在背景场检查质量控制中。在GRAPES全球三维变分同化(3DVar)系统中仅给定了控制变量的背景误差,并未直接给定观测变量的背景误差。为了能够对GRAPES全球3DVar进行全面的诊断和分析,改进卫星微波温度计资料的质量控制,推导出GRAPES全球3DVar同化系统控制变量随机扰动方法估计观测变量的背景误差的公式,为分析和改进GRAPES全球3DVar提供了一个有力工具,并进而估计了AMSU-A亮温的背景误差,分析了AMSU-A不同通道亮温的背景误差特征,将其应用于GRAPES全球3DVar的AMSU-A亮温的背景场检查质量控制中。结果表明,控制变量随机扰动方法估计的GRAPES全球3DVar同化系统AMSU-A亮温的背景误差正确合理。同化循环预报试验结果表明,亮温的背景误差在背景场检查中的应用显著提高了GRAPES全球3DVar同化的亮温资料的数量,显著提高了GRAPES南半球对流层中高层位势高度场的预报技巧。在GRAPES全球3DVar同化系统中推导和实现的控制变量扰动方法为诊断和分析GRAPES全球3DVar观测资料同化效果提供了有力工具。