GRAPeS三维变分同化系统的理想试验

文中介绍了一种新的、适合格点模式的三维变分同化方案GRAPeS 3DVAR。该方案采用相互独立的流函数、非平衡速度势函数、非平衡位势和水汽作为分析变量。通过变量变换对目标函数进行预调节 ,不仅避免了直接计算背景误差协方差逆矩阵的困难 ,而且改善了Hessian矩阵的性状 ,提高了收敛速度。采用EOF分解方法 ,将三维分析变量投影到垂直摸态上 ,分解成为二维场 ;水平方向采用数字 (递归 )滤波器代替矩阵运算 ,实现和简化了方案的求解。此外 ,还考虑了质量场和风场之间的平衡约束关系。理想试验结果表明 ,GRAPeS 3DVAR能够正确地反映多变量之间相互作用关系 ,收敛迅速 。

MM5数值预报引入GRAPES三维变分同化技术在上海地区的预报和检验

该文简要介绍GRAPES三维变分同化技术在MM5数值预报中的应用 ;利用 2 0 0 3年 3月至 2 0 0 3年 5月华东地区 1 38个台站实况资料与其预报结果 ,评价了该模式系统对华东地区降水的预报结果 ,分析了三维变分同化对MM5数值预报结果的可能影响。结果表明 ,GRAPES三维变分同化方案是比较合理的 ,同化后模式对华东大部分地区的降水 2 4h预报比没有使用同化的总体情况要好 ;同样 ,同化后模式对华东大部分地区的晴雨预报准确率较高。

水平相关模型的性质及其在GRAPES三维变分系统中的应用

在变分资料同化中背景误差水平相关模型不仅决定着观测信息传播到格点空间的远近,而且影响着频谱空间中不同尺度上的分析增量信息的多少。本文比较高斯(Gauss)、二阶自回归(Soar)以及尺度叠加高斯模型(Supergauss)在时空域随着空间距离和在频谱域随着不同尺度分布的特点,阐述三种相关模型在区域GRAPES三维变分分析(GRAPES-3DVar)中的实施方案,同时通过单点观测试验研究不同相关模型对分析的影响。研究表明Gauss相关模型造成分析中小尺度信息的不足,同时当流函数和非平衡的势函数作为分析变量时,依据动力场变量之间的相关关系,会造成风场观测不合理的较大负相关信息。Soar相关模型能增加分析的中小尺度信息,但在三维变分分析实施中只能采用一阶递归滤波方案,由于计算精度不够会造成风场分析增量异常。当采用Supergauss相关模型时,不仅缓解单一高斯模型造成的不恰当风场观测负相关信息,并可增加分析增量的中小尺度信息,同时在递归滤波实施中可获得合理的分析增量。因而Supergauss相关模型在三种模型中最适合描述背景误差水平相关,对高分辨率3DVar系统的中小尺度分析有益。

往返平飘式探空在CMA-MESO三维变分中的同化及对模式预报的影响

往返平飘式探空通过一次探空气球施放实现“上升段-平飘段-下降段”三段观测,其下降段能实现在06时(世界时,下同)和18时自动垂直加密观测大气,具备提升区域高分辨率快速同化循环预报系统在06时和18时的预报技巧潜力。为了实现往返平飘式探空在区域高分辨率模式中的同化,分析其对预报的影响,初步提出了“选取模式层最接近观测”的垂直稀疏化方法来预处理资料,深入分析了稀疏化对同化效果的影响,论证了资料垂直稀疏化对于同化应用的必要性;在此基础上,开展了为期1个月的批量同化影响试验,着重分析了往返平飘式探空在长江中下游区域的组网观测对CMA-MESO模式预报技巧的影响。稀疏化敏感性试验结果表明,同化不稀疏化的往返平飘式探空相比同化传统业务探空,分析和预报误差显著增加,降水预报评分也显著降低,相反,“选取最接近模式层”数据的垂直稀疏化方案能提高模式的分析和预报技巧,表明往返平飘式探空同化前必须进行垂直稀疏化。批量同化试验结果表明,在冷启动时刻(00时和12时,为常规探空释放时刻),同化往返平飘式探空(上升段)相对同化传统业务探空,分析误差和预报误差变化较小。但在暖启动时刻(03、06、09、15、18、21时,无常规探空释放时刻),增加往返平飘式探空下降段数据,相比控制试验,分析场精度提高了约0.4%。此外,0~12 h累计降水预报的ETS评分变化较小,但12~24 h累计降水预报在0.1、1.0、5.0、10.0、25.0 mm量级降水ETS评分提高了约0.5%,在50.0 mm量级的降水ETS评分提高了约2.3%。总体而言,同化往返平飘式探空对于区域高分辨率快速同化循环预报系统在暖启动时刻的降水预报技巧有正贡献。

基于变分立体匹配算法的GMAW熔池形貌三维重建

为实现完整熔池表面形貌三维传感,构建了双棱镜单摄像机立体视觉传感系统.针对熔池图像纹理缺乏造成的立体匹配困难的问题,引入了全局优化的变分立体匹配算法,通过建立包含灰度差异数据项和空间连续性约束项的能量函数的可行性泛函,经过迭代求解获得具有丰富细节的熔池表面稠密视差图.对自制非标准凹面形状进行立体匹配和三维重建,结果表明,宽度误差小于3.16%,深度误差小于4.82%.基于该算法实现了熔化极气体保护焊(gas metal arc welding,GMAW)的堆焊及V形坡口对焊条件下,不同熔透状态熔池稠密视差图计算和表面形貌的三维重建.

基于粒子滤波和三维变分混合数据同化方法的构建与理想实验验证

本文基于粒子滤波和三维变分设计了一种新的混合数据同化方法。新方法通过粒子滤波的最优估计生成具有背景误差信息的集合扰动,从而为三维变分提供流依赖的背景误差协方差。粒子退化一直是粒子滤波应用于数据同化领域的主要阻碍。为了让混合方法更好地发挥作用,针对粒子退化问题,本文提出了一种改进的残差重采样方法,通过在正态分布中采样粒子,解决了退化导致的粒子缺乏多样性。在理想lorenz-63模型上进行数据同化实验,结果表明,新方法在模型误差较大的情况下效果优于集合变换三维变分方法(ensemble transform Kalman filter-three-dimensional variational method,ETKF-3Dvar),并且随着模型误差不断增大,新方法也同样优于传统数据同化方法。改进的残差重采样在与分层重采样和一般残差重采样的对比实验中,在给定时间窗口内可以保证同化结果稳定,而其他两种方法的同化结果都出现了较大偏差。

GRAPES全球三维变分同化业务系统性能

近年来,GRAPES全球三维变分同化系统分析性能和稳定性有了长足进步。该文简要介绍了近两年GRAPES全球三维变分同化技术的发展与改进情况,包括同化框架技术、资料同化应用技术与系统稳定性等方面。分析诊断了两年的同化循环试验结果,以探空资料作为参考,对ERA-Interim再分析场、NCEP FNL分析场和GRAPES全球三维变分分析场的统计特征进行了比较;以ERA-Interim再分析场作为参考,对NCEP FNL分析场、T639分析场和GRAPES全球三维变分分析场进行比较。结果表明:GRAPES分析场的质量明显优于T639分析场,性能上达到了业务化的要求,但相比NCEP FNL分析场还有一定差距,特别是对流层内湿度分析场的误差还比较大。

GRAPES全球变分同化背景误差协方差的改进及对分析预报的影响：背景误差协方差三维结构的估计

回顾并详细推导了估计背景误差协方差统计特征的美国国家气象中心(NMC)方法及其优缺点;采用NMC方法系统地估计了新版GRAPES全球模式的背景误差方差、水平相关特征尺度和垂直相关结构,并与欧洲中心模式结果进行了比较。结果表明,目前GRAPES全球模式的背景误差方差比以前有了显著减小;水平相关特征尺度随纬度和高度有显著变化;背景误差垂直相关结构与欧洲中心模式结果非常一致,相比经验公式结果更具物理意义,同时,单点试验结果也表明,更新后的垂直相关结构产生的分析增量更合理。通过与欧洲中心模式背景误差协方差三维结构的对比,分析了不同模式间背景误差协方差的异同及GRAPES全球同化分析系统目前存在的一些不足及可能原因。为新版GRAPES全球模式的三维变分系统提供了基本的背景误差协方差的三维结构。

GRAPES全球三维变分同化系统——基本设计方案与理想试验

中国气象局数值预报研究中心开发了一个全球和区域统一框架的格点三维变分资料同化系统(GRAPES3D-Var)。作者给出全球版本的方案设计,采用单点观测试验检验方案设计的合理性和正确性。全球方案选择流函数、速度势、非平衡高度和相对湿度作为分析求解的控制变量,用线性平衡方程作为质量场和风场的动力约束,通过预调方法解决背景误差协方差矩阵阶数过大和难以求逆的问题,其中垂直变换和物理变换以及观测算子设计等方面与区域方案相同,但预调的水平变换采用球谐函数谱滤波表示背景误差协方差的水平相关模型,避免了递归滤波在高纬和极区因相关尺度过大无法实施的问题。另外,设计了一个使极区插值和差分计算完全闭合的网格以及相应的算法,解决了极点分析问题。单点观测理想试验结果表明,GRAPES 3D-Var系统能够合理给出全球任何地区的分析。

全球GRAPES等压面三维变分分析预报循环系统及试验

利用全球通讯系统GTS传输的常规观测资料和卫星资料,用全球与区域同化预报系统GRAPES(global/regional assimilation and prediction system)全球等压面三维变分分析和中期数值预报模式进行为期两个月6 h分析预报循环试验,并对分析结果进行了诊断分析。结果表明,位势高度在中低纬对流层顶及以上区域存在5~20 gpm负偏差,在100 hPa以下的南北极区域存在5~20 gpm正偏差;相对湿度在南极存在较大负偏差,在高层有较大正偏差。风场在赤道中高层有较明显的偏差。在500 hPa上北半球GRAPES位势高度与NCEP资料的均方根误差在10 gpm左右,南半球在15~24 gpm之间。与探空观测相比,经变分分析后,分析的偏差和均方根误差都有所减小,但位势高度背景场存在明显负偏差,而且在100 hPa以上位势高度改进不如低层明显。全球等压面三维变分分析预报循环试验表明,分析预报循环系统能稳定运行,但是分析和6 h预报场还存在系统性偏差。

COSMIC资料在GRAPES全球三维变分同化系统的初步研究

利用COSMIC获得的GPS无线电掩星数据所反演得到的大气温湿度廓线资料,在GRAPES全球三维变分同化系统中做连续循环同化试验,研究了加入COSMIC资料后得到的GRAPES分析场及其5天中期预报是否有所改善。研究结果表明:通过加入COSMIC资料连续循环同化得到的分析场,相对原来没有加COSMIC资料连续同化出来的GRAPES分析场有明显改善,由此GRAPES全球模式全球5天中期预报水平有明显提高,其中加入没有稀疏化后COSMIC资料对南半球GRAPES分析场的改善以及GRAPES全球模式5天中期预报水平的提高都比较显著;加入稀疏化后的COSMIC资料对北半球GRAPES分析场的改善以及GRAPES全球模式5天中期预报水平的提高都有比较显著的效果。

基于CMA-MESO三维变分系统的化学同化框架设计及气溶胶观测的初步分析预报试验

CMA-CUACE-Haze化学天气模式是中国研发的气溶胶过程模拟和评估工具,但目前还没有配套的大气化学天气耦合同化分析系统。文中在CMA-MESO三维变分分析的基础上建立了区域化学天气耦合同化系统,该系统把变量之间不相关的PM_(2.5)和PM_(2.5-10)作为控制变量,采用模型化的背景误差协方差,初步实现气溶胶观测PM_(2.5)和PM_(10)的同化分析。通过单站气溶胶观测的理想同化试验验证耦合同化系统设计的合理性,并针对2016年12月的重污染天气过程进行GTS传输的常规观测与气溶胶PM_(2.5)和PM_(10)观测资料同化与预报试验。试验结果表明,大气化学天气耦合同化系统可对气溶胶观测和天气变量观测同时进行极小化分析,大气化学变量和天气变量分析场互不影响;气溶胶观测资料的同化合理修正了大气化学背景场,PM_(2.5)和PM_(10)变量分析场更接近观测;气溶胶观测资料同化对污染物预报的影响可持续72 h。搭建的区域化学天气耦合同化系统能为CMA-CUACE-Haze化学天气模式提供更准确的化学初始场。

变分质量控制在区域GRAPES-3DVAR中的应用研究

观测资料的质量控制是数值预报系统中不可缺少的重要组成部分。质量控制方案的好坏影响到数值预报分析系统中观测资料的使用,影响数值模式初始分析场的效果,还直接影响模式预报的结果。本文将变分质量控制方案应用于我国的区域GRAPES三维变分(3DVAR)同化系统中,改善了该系统分析与预报效果,并对2009年7月2日00:00(北京时)-3日00:00发生在我国南方的一次暴雨过程进行了数值模拟试验及2009年夏季(6-8月)3个月的连续试验。个例试验和连续试验结果均表明,应用变分质量控制后的分析结果更加合理。尽管对高度场和风场的分析结果改变不显著,但湿度场的分析结果得到改善,水汽输送强度得到调整,更加合理且接近实况;对预报模式初值的改善具有积极意义。同时也提高了模式对降水落区、强度的预报能力。

基于GRAPES四维变分的静止轨道微波观测系统模拟试验研究

地球静止轨道微波观测同时具有高频次、大视场和穿透云雨的全天候观测能力,因此中国在规划第二代静止轨道气象卫星“风云四号”系列时已经明确提出对静止轨道微波观测的需求。基于中国候选的50、118、183、380和425 GHz五频段静止轨道微波辐射计载荷方案,开展了地球静止轨道微波观测系统模拟试验,理解其观测时间分辨率、频段选取和观测误差对台风预报的影响。试验基于GRAPES全球四维变分同化系统,同化静止轨道微波模拟观测资料,以2018年台风“玛利亚”和“山竹”为例分析了静止轨道微波资料同化对台风预报的影响。试验结果表明,对于静止轨道微波资料同化应用,提高观测资料的时间分辨率、增加通道数量和降低噪声水平能够有效提升台风数值预报性能。

GRAPES变分同化系统中动力平衡约束的统计求解

该文在GRAPES(Global/Regional Assimilation and PrEdiction System)模式面三维变分(3D_Var)框架中引入了一种描述不同控制变量之间动力平衡约束的新方案。新方案采用统计得到的流函数和模式气压变量(π)之间的回归系数代替原方案中的线性平衡方程,来表达旋转风和质量场之间的平衡关系;采用流函数和势函数之间的回归系数,补充表达了原方案中所没有的旋转风和散度风之间的平衡关系。与原方案相比,新方案算法简单,避免了垂直方向的反复插值,减少了插值误差的引入。通过随机扰动试验和单点试验可以发现,在地转关系成立较好的区域,新方案中旋转风和质量场的耦合程度与原方案接近一致;而在地转关系不适用区域,新方案可以有效减小两者的耦合程度。此外,由于新方案中添加了旋转风和散度风之间的动力平衡约束,边界层的风场分析也更加接近大气真实状况。

基于三维变分算法的蒸汽发生器模型同化方法研究

蒸汽发生器在实际运行过程中系统参数会发生改变。为保证蒸汽发生器模型能够真实反映蒸汽发生器的实际状态,以蒸汽发生器水位、蒸汽压力、一次侧冷却剂出口温度以及循环流量等观测变量,进行基于三维变分算法的蒸汽发生器模型同化多种蒸汽发生器观测数据的方法研究。对蒸汽发生器仿真模型进行不确定性分析以确定参数调整范围,基于SOBOL算法的敏感性分析结果选择待优化参数组合,拟合关键参数与观测变量之间的函数关系式作为观测数据与模型的耦合方式,最后利用优化算法求解获得了最优参数组合,实现了蒸汽发生器模型的数据同化。通过模型计算值与观测数据对比,结果表明该方法可使蒸汽发生器的仿真精度明显提高,证明了本文方法的正确性。

改进三维变分同化模型及应用:动力场数据同化

在动力场中,如何消除观测数据受观测条件以及观测仪器误差对仿真物理模型的影响,以获得高精度、高质量的数据至关重要。三维变分作为连续型变分数据同化算法的主流,在融合同化来自动力场的模式和观测值时,其代价函数中构造的背景误差协方差矩阵和观测误差协方差矩阵不可逆,是造成无法使用梯度降低的方式求出其最优估计量问题的原因。对于动力场的数据同化方法,提出了两种改进的三维变分同化模型,不同于优化算法、变量变换、维度分解等其他数学求解方法,所提出的粒度化数据同化和改进三维变分代价函数方法解决了矩阵不可逆导致的算法无法计算的问题。在实证分析中,对于维度差异较高的实验数据和模型仿真数据,这两种方法都具有很好的算法鲁棒性,而且展现出较高的算法精度。

三维变分数值气象预报在弹道解算中应用研究

利用数值天气预报快速获取高空气象参数是当前战时远程火炮射击诸元解算重点研究内容之一,但是数值天气预报初始场误差大,直接影响了气象参数预报精度。采用三维变分同化法,同化NCEP ADP全球高空观测天气数据,结合背景场气象资料使用WRF进行气象预报,并对其应用于有风状态下的6自由度弹道的解算效果进行了分析。结果表明:同化试验对风速预报改善作用显著,应用循环同化后的预报结果较未同化数值预报结果,可使弹道计算射程X方向射程的预测相对误差减小了约0.14%;Z方向侧偏的预测相对误差减小了约3.89%。

GRAPES全球四维变分同化分析场质量的初步诊断分析

为了深入认识全球四维变分同化系统(Global Regional Assimilation and Prediction System Four-Dimensional Variational,GRAPES 4DVAR)分析场质量,利用2019年3月1日至2020年2月29日GRAPES 4DVAR 7层等压面的高度、温度、纬向和经向风等4个要素的分析场及同期ERA5再分析场资料和探空观测资料,基于Pearson相关系数、偏差统计和EOF分解等多种统计分析方法,对GRAPES 4DVAR分析场质量进行了评估。结果表明:(1)GRAPES 4DVAR各要素分析场与ERA5再分析场具有显著的正相关(相关系数均通过α=0.01显著性水平检验),其中高度场和温度场的相关系数大于0.99,风场的相关系数大于0.85,GRAPES 4DVAR分析场和ERA5再分析场与探空观测的均方根偏差值的大小及分布相似,表明GRAPES 4DVAR同化分析场具有较高的质量,且北半球和南半球的分析质量优于热带地区;(2)GRAPES 4DVAR温度和风的分析场与ERA5再分析场在北半球和南半球的偏差存在较明显的季节变化和空间变化,表现为夏半年偏差小于冬半年,中层偏差小于低层和高层,且在对流层低层(高层),南半球(热带地区)的偏差大于北半球和热带地区(南半球);(3)不同要素分析偏差的特征显示,温度分析偏差主要出现在对流层低层,极大值区位于北极和南极地区,而风场分析偏差主要位于对流层中高层,极大值区主要分布于青藏高原、非洲大陆西部及北部、东太平洋及大西洋赤道附近区域。

GRAPES模式预报误差订正的变分方法研究

利用变分方法建立预报场和预报倾向场这一预报场组合与模式预报非系统性误差之间的映射关系,来估计GRAPES(Global/Regional Assimilation and PrEdiction System)模式的非系统性误差,从而对预报做出修正。采用两种不同的历史样本建立这一映射关系,其中,利用相同时刻历史样本建立映射关系的方法称为DEM方法;通过相似面积比选取“相似样本”来建立上述映射关系的方法称为SEM方法。以FNL分析资料作为评判预报误差的依据,根据2002—2010年7月GRAPES模式500 hPa高度场48 h预报的回报资料,利用两种不同的方案进行非系统性误差的估计及预报订正试验。对279个检验样本的试验结果表明:SEM方法和DEM方法都对非系统性误差有一定的估算能力,二者估算的非系统性误差空间分布和量级与模式非系统性误差较一致,SEM方法的修订效果略优于DEM方法,但并不明显。对预报做出系统性误差和非系统性误差两步订正后,DEM方法和SEM方法的订正有效率分别为98.566%和100%,可明显提高预报的准确性。