集合变换卡尔曼滤波局地化对区域集合初始扰动的影响

集合变换卡尔曼滤波(ensemble transform Kalman filter,ETKF)是一种有效的集合预报初始扰动构造方案。但是,有限的集合样本、相同的集合成员设置以及预报模式误差等可能会使两个距离较远的状态变量产生虚假相关,从而影响ETKF集合扰动的质量。为了有效解决远距离虚假相关问题,将局地化思想引入ETKF方案。本文针对GRAPES区域集合预报系统(GRAPES REPS),对ETKF初值扰动局地化方案的效果进行了试验分析,为进一步改善和优化局地化方案(LETKF方案)提供依据。通过一周的连续试验,从暴雨个例、集合预报多种评分检验等方面分析了LETKF初始扰动方案所产生的集合预报质量。结果表明,区域集合预报中集合变换卡尔曼滤波初始扰动的局地化方案能够更加合理地捕捉到快速增长的分析误差的物理结构,更准确地再现数值模式预报误差的线性与非线性传播和演变特征。该局地化方案可以较好地改进预报质量,提高降水预报的准确率,尤其是针对小雨、中雨、暴雨量级的预报。相对于现有区域集合预报的业务系统GRAPES REPS,基于局地化ETKF初始扰动方案的区域集合预报具有较明显的优势。总体来看,LETKF初始扰动方案可更好地改善区域集合预报的质量。

基于局地集合变换卡尔曼滤波的全球海洋资料同化系统设计及算法加速

通过对局地集合变换卡尔曼滤波(LETKF)算法的计算时间复杂度的完整分析,发现计算集合空间分析场误差协方差的逆矩阵这一过程计算量最大,耗时最长。且在并行计算环境下,该步骤CPU计算量分配不均是影响计算效率的直接原因。为解决这一问题,采用“贪心算法”设计了一套新的负载均衡策略,并使用该策略开发了一个基于LETKF和并行海洋模块2(POP2)的高性能并行海洋资料同化系统。将2004年1~2月日平均的最优插值海表温度资料(OISST)和同时期的Argo温盐剖面资料同化进入POP2。结果表明,同化有效降低了温度和盐度的均方根误差。同时,在不改变计算结果的前提下,相比原始同化系统,新系统计算性能提升1倍。在更高分辨率(0.1°×0.1°)下,该系统的计算性能仍然可以提升1倍,说明新设计的负载均衡方案稳定可靠。该方案具有很强的可扩展性和移植性,在业务预报中有广泛的应用前景。

基于集合的观测资料影响性评价——简单AGCM的理想试验

在Liu and Kalnay（2008）的研究基础上,将基于集合的观测资料影响性评价方法（简称LK08法）运用到一个简单的大气环流模式中,对模拟探空资料的预报影响性进行了综合评价,考察了LK08法在真实大气环流模式上的适用性。研究结果表明,应用基于集合的评价方法可以一次性计算出同化系统中每个观测的影响性,然后按观测手段、观测区域等进行影响性数值的简单累加,以此可以比较不同类型观测的相对影响性。比较结果显示,不同半球的模拟探空观测对预报的总影响性相差不大,但由于南半球资料个数要远远少于北半球,因此,南半球单个观测的影响性要大于北半球的单个观测。不同观测类型对预报的总影响性也不相同。有效性验证分析表明,按LK08法计算得到的总体观测影响性能解释实际影响性的70%~80%,且很好地抓住了其变化和走势。