检索结果-内蒙古大学图书馆

大气科学 2016年第5期40卷 1033-1047页

作者：高士博闵锦忠黄丹莲南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心南京210044 南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室南京210044

本文针对2009年6月5日发生在我国华东地区的一次中尺度对流过程(Mesoscale Convective System,简称MCS),基于集合均方根滤波(Ensemble Square Root Filter,简称EnSRF)方法同化多部多普勒天气雷达资料,引入具有时空自适应理论优势的贝叶... 详细信息

本文针对2009年6月5日发生在我国华东地区的一次中尺度对流过程(Mesoscale Convective System,简称MCS),基于集合均方根滤波(Ensemble Square Root Filter,简称EnSRF)方法同化多部多普勒天气雷达资料,引入具有时空自适应理论优势的贝叶斯膨胀算法,通过与常数膨胀算法的对比,分析了两种膨胀算法对EnSRF同化效果的影响。结果表明:贝叶斯膨胀算法同化的雷达组合反射率因子在强对流中心处有所增强,改善了基于常数膨胀算法的En SRF同化强对流系统偏弱的问题。相比常数膨胀算法,贝叶斯膨胀算法同化的冷池结构更合理,径向风和反射率因子的均方根误差均减少。进一步探讨贝叶斯膨胀算法对同化效果改善的原因,结果发现:贝叶斯膨胀参数的分布与反射率因子的均方根误差分布十分吻合,这表明贝叶斯膨胀算法可以在背景场均方根误差较大,即背景场与观测差距较大时,给出较大的膨胀参数,进而增加集合的背景场误差,使得观测权重增大,从而给出了较大的分析增量。对集合平均分析场进行了1小时的确定性预报发现,贝叶斯膨胀算法提高了预报模式对安徽与江苏交界处的强对流系统的模拟效果,回波强度更强,冷池强度和范围更大,且对于不同组合反射率因子的阀值,贝叶斯膨胀算法的评分(Equitable Threat Score,简称ETS)均高于常数膨胀算法。这表明贝叶斯膨胀算法有效地改进了基于常数膨胀算法的EnSRF同化雷达资料的效果。

关键词：集合卡尔曼滤波雷达资料同化贝叶斯膨胀算法常数膨胀算法

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EnKF协方差膨胀算法对雷达资料同化的影响研究

引用

气象科学 2016年第3期36卷 319-328页

作者：高士博闵锦忠黄丹莲南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心南京210044 南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室南京210044

基于集合卡尔曼滤波(EnKF)方法同化模拟雷达径向风和回波,引入具有时空自适应理论优势的贝叶斯膨胀算法,通过与常数膨胀算法的对比,分析了两种协方差膨胀算法对EnKF同化效果的影响。结果表明:在对流区域的北侧,由贝叶斯膨胀算法分析得... 详细信息

基于集合卡尔曼滤波(EnKF)方法同化模拟雷达径向风和回波,引入具有时空自适应理论优势的贝叶斯膨胀算法,通过与常数膨胀算法的对比,分析了两种协方差膨胀算法对EnKF同化效果的影响。结果表明:在对流区域的北侧,由贝叶斯膨胀算法分析得到的回波在水平和垂直结构上均增强;在对流区域,由贝叶斯膨胀算法分析得到的各变量的集合离散度增大,均方根误差减小,水平和垂直速度增大,冷池强度减弱;模拟还发现贝叶斯膨胀算法提高了强对流系统的模拟效果,回波强度增强,阵风锋区内水平和垂直风速增大。这表明贝叶斯膨胀算法有效地改进了基于常数膨胀算法的EnKF同化雷达资料的效果。

关键词：集合卡尔曼滤波雷达资料同化贝叶斯膨胀算法常数膨胀算法

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雷达资料同化在强对流天气预报中的应用研究

雷达资料同化在强对流天气预报中的应用研究

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作者：高士博南京信息工程大学

学位级别：博士

本文利用三维变分(3DVar),集合卡尔曼滤波(EnKF)来同化雷达资料,考察了各自在强对流系统中的应用效果,并通过多种方法对其同化和预报效果进行改善。在此基础上,进一步结合以上改进后的3DVar和EnKF方法,发展了 hybrid EnKF-En3DVar同化系... 详细信息

本文利用三维变分(3DVar),集合卡尔曼滤波(EnKF)来同化雷达资料,考察了各自在强对流系统中的应用效果,并通过多种方法对其同化和预报效果进行改善。在此基础上,进一步结合以上改进后的3DVar和EnKF方法,发展了 hybrid EnKF-En3DVar同化系统,使用两步法同化常规和雷达资料。主要研究内容和成果如下:(1)首先基于WRFDA 3DVar雷达资料间接同化系统,采用邻域方法发展了一种非降水回波同化方案,检验其在强对流天气过程中的预报效果。并探讨了该方案对不同邻域半径和比例阀值(非降水回波在邻域中的比例)的敏感性及其改善模式预报水平的原因。结果表明:相比未同化非降水回波的试验,非降水回波同化试验能够有效减少降水预报中的BIAS和FAR。尽管所有的非降水回波同化试验均能减少降水偏差,邻域半径较大,比例阀值适中时,预报效果最佳。这是因为非降水回波的同化可以使得模式大气中总水量大致守衡,与未同化非降水回波的试验相比更加合理。(2)为了克服3DVar同化上背景误差协方差静态的缺点,采用更高级的EnKF方法同化雷达资料,针对发生我国华南地区的一次典型飑线过程,检验了在中国区域的应用效果。进一步引入具有时空自适应理论优势的贝叶斯膨胀算法来减小EnKF的采样误差,首先应用到一次超级单体理想个例,通过与常数膨胀算法对比,从理论上证明了贝叶斯膨胀算法在EnKF同化雷达资料上的优势。然后同化多部多普勒天气雷达资料,将贝叶斯膨胀算法应用到一次实际强对流过程。结果表明,EnKF方法同化雷达资料后,集合成员较未同化雷达资料的模拟效果更好,其ETS评分最高。对于理想试验,贝叶斯膨胀算法的分析变量更接近真实场,集合离散度相比常数膨胀算法增大,均方根误差明显减小。对于实际个例试验,贝叶斯膨胀算法同化和模拟的MCS结构更接近观测,风场和冷池结构更合理。对于不同组合反射率因子的阀值,其ETS评分均高于常数膨胀算法。这是因为贝叶斯膨胀算法可以在背景场均方根误差较大时,给出较大的膨胀参数,使得观测权重增大,从而给出了较大的分析增量。(3)进一步系统地对比了以上改进后的3DVar和EnKF同化方法对强对流天气同化和预报效果的影响。结果发现:同化雷达资料明显地改善了背景场,且EnKF分析的对流结构更接近观测。EnKF提高了雷达反射率因子和降水预报水平,包括FSS,ETS,BIAS和FAR。反射率因子的预报概率显示,EnKF对不同反射率因子阀值的概率预报水平,均高于3DVar方法。另外,与3DVar相比,EnKF减少了高空和地面的风,温度和水汽混合比等变量的均方根误差。(4)根据以上工作,构建了 hybrid EnKF-En3DVar雷达资料同化系统,采用两步法同化常规和雷达资料,详细分析了该系统相比于3DVar系统的改善效果及其原因。结果表明:无论3DVar或者hybrid方法,雷达资料同化试验均能够将定量降水预报的时长提高至7 h。相比于3DVar,hybrid试验能更准确地模拟出与观测相接近的降水量,特别是对于强降水中心强度和形状的模拟更为明显。同化雷达资料后,预报效果明显高于未同化雷达资料的试验。降水和反射率因子预报效果的提高与背景场的温度、风和水汽混合比等变量的改善紧密相关。同化雷达资料的hybrid试验在对流区域能够增强低层降水蒸发冷却过程及中层的潜热释放增温过程。

关键词：多普勒雷达资料 3DVar EnKF hybrid 贝叶斯膨胀算法强对流

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