为发展中国气象局地球系统数值预报中心CMA-MESO模式对流尺度集合预报,基于CMA-MESO模式设计了观测扰动构建技术,并利用该技术发展集合资料同化(ensemble data assimilation,EDA)初值扰动方法。开展观测扰动敏感性试验、EDA方法在CMA-M...为发展中国气象局地球系统数值预报中心CMA-MESO模式对流尺度集合预报,基于CMA-MESO模式设计了观测扰动构建技术,并利用该技术发展集合资料同化(ensemble data assimilation,EDA)初值扰动方法。开展观测扰动敏感性试验、EDA方法在CMA-MESO对流尺度集合预报中的应用试验,分析观测扰动构建合理性及影响特征,并对比传统的动力降尺度方法与EDA方法的效果,结果表明:观测扰动可有效表征同化中来源于观测资料的不确定性特征;观测扰动主要影响CMA-MESO模式短时效预报效果,随时效延长逐渐耗散;EDA方法可有效形成对流尺度集合预报初值扰动,相对于传统的动力降尺度,该方法可显著减少初值扰动中来自背景场的扰动分量,并增加观测扰动分量体现观测的不确定性;强对流降水个例试验也表明,EDA方法可有效提高降水概率预报效果。展开更多
数值天气预报是天气预报业务和防灾减灾的核心科技。中国数值天气预报研究和业务应用一直受到高度重视,在基础理论研究、关键技术突破和业务系统研制方面取得了有广泛国际影响力的研究成果。在回顾中国数值天气预报技术及业务系统发展...数值天气预报是天气预报业务和防灾减灾的核心科技。中国数值天气预报研究和业务应用一直受到高度重视,在基础理论研究、关键技术突破和业务系统研制方面取得了有广泛国际影响力的研究成果。在回顾中国数值天气预报技术及业务系统发展基础上,重点综述中国自主发展的GRAPES(Global Regional Assimilation and PrEdiction System)和YHGSM(YinHe Global Spectral Model)两大业务预报系统的重要科技进展。GRAPES在模式动力框架、四维变分资料同化、卫星资料同化技术、雷达资料同化应用、集合预报和云物理过程等方面实现了技术突破,建立了无缝隙的、包含确定性预报和集合预报系统的中国气象局数值天气预报业务体系。YHGSM持续走谱模式发展路线,突破了干空气质量守恒全球大气谱模式、集合四维变分资料同化、海-陆-气耦合集合预报等技术,建立了以高分辨率全球中期和月延伸数值预报系统为核心的数值预报体系。军队和地方自主研发的数值天气预报系统是长期坚持既定科学技术方向、学术研究和业务研制紧密结合的结果。展开更多
土壤参数是模拟和计算土壤含水量等状态数据的重要因子,对农业管理及其研究具有重要意义。然而,由于土壤系统变饱和与非线性特征,现有主流数据同化方法估计土壤参数时仍面临挑战。采用基于深度学习的参数估计方法(Parameter Estimator w...土壤参数是模拟和计算土壤含水量等状态数据的重要因子,对农业管理及其研究具有重要意义。然而,由于土壤系统变饱和与非线性特征,现有主流数据同化方法估计土壤参数时仍面临挑战。采用基于深度学习的参数估计方法(Parameter Estimator with Deep Learning,PEDL)对土壤参数进行反演估计,通过两个理想算例验证PEDL估计土壤参数的效果,并与集合平滑多数据同化方法(Ensemble Smoother with Multiple Data Assimilation,ESMDA)进行了系统比较。研究结果表明:PEDL能成功识别观测数据与待估参数之间的非线性关系,无需迭代即可逼近土壤参数的真实值;PEDL获得的参数后验分布范围相较于ESMDA明显缩小;与迭代5次的ESMDA方法相比,PEDL估计结果不确定性更低,且总调用次数更少。该研究有助于提高土壤参数估计的精度,可有效提升土壤状态及相关农业模型预测可靠性。展开更多
基于WRF模式及其Hybrid集合-变分同化系统,比较研究了雷达径向速度(V_r)同化和T-TREC(Typhoon-Tracking radar echoes by correlation)反演风同化对台风灿都(2010)分析和预报的影响。为了探索最适合登陆台风预报的雷达资料同化策略,在研...基于WRF模式及其Hybrid集合-变分同化系统,比较研究了雷达径向速度(V_r)同化和T-TREC(Typhoon-Tracking radar echoes by correlation)反演风同化对台风灿都(2010)分析和预报的影响。为了探索最适合登陆台风预报的雷达资料同化策略,在研究V_r循环同化和T-TREC循环同化的基础上,考虑到两种雷达风场资料各自的优势,提出了合理利用两种雷达风场资料的联合同化策略,即在循环同化的首次分析中同化T-TREC风,而在之后的分析中同化V_r资料。研究三种不同的雷达资料同化策略发现,V_r直接同化虽能改善台风分析和预报,但其依赖于较多的同化次数,这会导致确定性预报的启动时间较晚,不利于台风业务预报。相比之下,由于T-TREC资料观测范围远、风场结构完整,T-TREC循环同化策略只经过较少次数的同化分析即能显著改善台风强度预报;然而受T-TREC资料自身反演误差的影响,增加同化次数反而不利于提高预报效果。当联合利用这两种雷达风场时,联合同化策略在不同同化时间窗下的预报表现均最优。展开更多
文摘为发展中国气象局地球系统数值预报中心CMA-MESO模式对流尺度集合预报,基于CMA-MESO模式设计了观测扰动构建技术,并利用该技术发展集合资料同化(ensemble data assimilation,EDA)初值扰动方法。开展观测扰动敏感性试验、EDA方法在CMA-MESO对流尺度集合预报中的应用试验,分析观测扰动构建合理性及影响特征,并对比传统的动力降尺度方法与EDA方法的效果,结果表明:观测扰动可有效表征同化中来源于观测资料的不确定性特征;观测扰动主要影响CMA-MESO模式短时效预报效果,随时效延长逐渐耗散;EDA方法可有效形成对流尺度集合预报初值扰动,相对于传统的动力降尺度,该方法可显著减少初值扰动中来自背景场的扰动分量,并增加观测扰动分量体现观测的不确定性;强对流降水个例试验也表明,EDA方法可有效提高降水概率预报效果。
文摘数值天气预报是天气预报业务和防灾减灾的核心科技。中国数值天气预报研究和业务应用一直受到高度重视,在基础理论研究、关键技术突破和业务系统研制方面取得了有广泛国际影响力的研究成果。在回顾中国数值天气预报技术及业务系统发展基础上,重点综述中国自主发展的GRAPES(Global Regional Assimilation and PrEdiction System)和YHGSM(YinHe Global Spectral Model)两大业务预报系统的重要科技进展。GRAPES在模式动力框架、四维变分资料同化、卫星资料同化技术、雷达资料同化应用、集合预报和云物理过程等方面实现了技术突破,建立了无缝隙的、包含确定性预报和集合预报系统的中国气象局数值天气预报业务体系。YHGSM持续走谱模式发展路线,突破了干空气质量守恒全球大气谱模式、集合四维变分资料同化、海-陆-气耦合集合预报等技术,建立了以高分辨率全球中期和月延伸数值预报系统为核心的数值预报体系。军队和地方自主研发的数值天气预报系统是长期坚持既定科学技术方向、学术研究和业务研制紧密结合的结果。
文摘土壤参数是模拟和计算土壤含水量等状态数据的重要因子,对农业管理及其研究具有重要意义。然而,由于土壤系统变饱和与非线性特征,现有主流数据同化方法估计土壤参数时仍面临挑战。采用基于深度学习的参数估计方法(Parameter Estimator with Deep Learning,PEDL)对土壤参数进行反演估计,通过两个理想算例验证PEDL估计土壤参数的效果,并与集合平滑多数据同化方法(Ensemble Smoother with Multiple Data Assimilation,ESMDA)进行了系统比较。研究结果表明:PEDL能成功识别观测数据与待估参数之间的非线性关系,无需迭代即可逼近土壤参数的真实值;PEDL获得的参数后验分布范围相较于ESMDA明显缩小;与迭代5次的ESMDA方法相比,PEDL估计结果不确定性更低,且总调用次数更少。该研究有助于提高土壤参数估计的精度,可有效提升土壤状态及相关农业模型预测可靠性。
文摘基于WRF模式及其Hybrid集合-变分同化系统,比较研究了雷达径向速度(V_r)同化和T-TREC(Typhoon-Tracking radar echoes by correlation)反演风同化对台风灿都(2010)分析和预报的影响。为了探索最适合登陆台风预报的雷达资料同化策略,在研究V_r循环同化和T-TREC循环同化的基础上,考虑到两种雷达风场资料各自的优势,提出了合理利用两种雷达风场资料的联合同化策略,即在循环同化的首次分析中同化T-TREC风,而在之后的分析中同化V_r资料。研究三种不同的雷达资料同化策略发现,V_r直接同化虽能改善台风分析和预报,但其依赖于较多的同化次数,这会导致确定性预报的启动时间较晚,不利于台风业务预报。相比之下,由于T-TREC资料观测范围远、风场结构完整,T-TREC循环同化策略只经过较少次数的同化分析即能显著改善台风强度预报;然而受T-TREC资料自身反演误差的影响,增加同化次数反而不利于提高预报效果。当联合利用这两种雷达风场时,联合同化策略在不同同化时间窗下的预报表现均最优。
