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题名集合变换卡尔曼滤波局地化对区域集合初始扰动的影响
被引量:5
- 1
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作者
马旭林
何佩仪
周勃旸
和杰
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机构
南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/资料同化研究与应用中心
中国民航西南地区空中交通管理局气象中心
中国民用航空青岛空中交通管理站
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出处
《大气科学学报》
CSCD
北大核心
2021年第2期314-323,共10页
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基金
国家重点研发计划项目(2018YFC1506702,2017YFC1502000)
公益性行业(气象)科研专项(GYHY201506005)。
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文摘
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。
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关键词
集合预报
GRAPES
集合变换卡尔曼滤波
LETKF
初始扰动
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Keywords
ensemble prediction
GRAPES
ensemble transform Kalman filter
LETKF
initial perturbation
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分类号
P456.7
[天文地球—大气科学及气象学]
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题名时间加密探空观测对分析和预报质量的敏感性研究
被引量:1
- 2
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作者
原榕
何佩仪
马旭林
郭启云
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机构
南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室
中国民航西南地区空中交通管理局气象中心
中国气象局气象探测中心
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出处
《大气科学学报》
CSCD
北大核心
2021年第6期909-917,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(41275111,91437113)
国家重点研发计划项目(2018YFC1506702)。
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文摘
探空观测是气象资料同化中最基本的常规观测资料,对同化分析和预报的有效改善具有重要作用。由于现有探空观测站的空间分辨率较低,分布不均匀,且每日仅有两次观测,数量偏少,限制了其分析场对中小尺度大气状态的准确再现能力。自我国L波段雷达-数字探空仪更新换代以来,探空观测具备了获取每日4次、垂直分辨为秒级和分钟级的大气廓线资料。本文利用WRF中尺度数值模式,通过06时(世界时,下同)加密探空资料和12时常规探空资料的有效同化,研究分析了时间加密探空观测资料对同化分析和预报质量的敏感性影响。结果表明:同化06时的时间加密探空资料的午后暴雨预报质量优于12时常规探空观测。具体而言,同化06时的时间加密探空资料预报的大雨和暴雨的预报技巧高于12时常规探空资料;位势高度、温度和风场等预报场的均方根误差在高层的改进效果更加明显;06时的时间加密探空资料的同化对高层的高空急流和低层的水汽通量散度的预报质量贡献更大。批量试验进一步证实了有效同化时间加密探空资料对分析和数值预报效果改进的积极意义。
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关键词
数值模拟
资料同化
探空资料
加密观测
敏感性分析
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Keywords
numerical simulation
data assimilation
radiosonde data
intensive temporal observations
sensitivity analysis
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分类号
P41
[天文地球—大气科学及气象学]
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题名分析约束的集合预报初始扰动构造方案的研究
被引量:3
- 3
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作者
潘贤
王秋萍
张瑜
何佩仪
马旭林
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机构
南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室
河南省气象探测数据中心
中国民航西南地区空中交通管理局气象中心
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出处
《大气科学》
CSCD
北大核心
2021年第6期1327-1344,共18页
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基金
国家重点研发计划项目2018YFC1506702、2017YFC1502000。
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文摘
集合预报初始扰动准确描述大气运动的不确定性是集合预报研究的核心问题,合理的扰动结构及振幅应能更好地反映大气运动状态的预报误差特征。随着集合扰动和资料同化的深入研究和理解,集合初始扰动方案与集合同化紧密结合协同发展。本文基于中国气象局数值预报中心自主研发的GRAPES-REPS集合预报系统,针对其初始扰动的结构和振幅与预报误差一致性较差的不合理问题,结合不同空间尺度天气系统预报误差特征,将表征预报不确定性的集合扰动与表达观测和预报不确定性的资料同化分析增量有效结合,研究提出了一种改善集合初始扰动质量的分析约束方案,以实现对集合初始扰动质量进一步改善。分析约束方案充分考虑资料同化分析增量的空间结构和量值特征,分别构造了单一定常和具有一定适应能力的两种分析约束函数,实现对初始扰动中不合理信息的识别和约束调整。试验结果表明,具有适应能力的分析约束方案对集合初始扰动具有良好的调整能力,约束后集合扰动的结构和振幅与中小尺度天气系统的预报误差更为吻合,其集合离散度和扰动能量的空间结构与演变特征更加趋于合理。分析约束方案可有效改善集合初始扰动质量及其预报性能。
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关键词
集合预报
初始扰动
分析增量
分析约束
扰动结构
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Keywords
Ensemble forecast
Initial perturbation
Analysis increments
Analysis constrain
Perturbation structure
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分类号
P435.1
[天文地球—大气科学及气象学]
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