应用一维变分法反演GPS掩星大气温湿廓线

GPS掩星观测的折射率是大气温度、湿度状态的函数, 应用一维变分方法 (1DVAR) 可以从折射率资料中同时反演出大气温、湿度廓线, 利用COSMIC 2011年中国区域掩星观测数据对这一方法进行了测试, 背景场采用ECMWF大气廓线, 反演结果与相匹配的探空观测有较好一致性. 重点研究了一维变分反演方法中非理想气体效应 (non-ideal effect) 对温度、湿度反演误差的影响, 不同月份的比较结果表明, 非理想气体效应对掩星反演大气廓线是一种系统性影响, 考虑这一效应可对温度反演改进0.1 K的偏差 (bias), 对比湿可改进约0.5%偏差. 掩星资料作为数值天气预报资料同化中少数无需偏差改正的卫星遥感资料, 非理想气体效应改正是无疑是非常重要的, 此外, 考虑这一效应对掩星资料的气候应用也有重要价值. 关键词： 一维变分 掩星 非理想气体效应     

GPS“射线打靶”模式高效数值方法的研究及其并行实现

全球定位系统(GPS)"射线打靶法"是GPS MET(气象)资料变分同化中一种自成一体的观测算子,由于其计算量非常巨大而一直没能在资料同化中得到使用.为了减少该观测算子的计算量,针对GPS射线轨迹方程为一可分Hamilton系统的特点,采用二阶经济辛格式求解,与经典的四阶Runge Kuntta法相比,不仅计算准确度没有降低甚至有所改善,而且节省近4倍的计算时间.同时进一步研究了改进后的GPS"射线打靶"模式的并行实现.     

以全球谱模式为约束的四维变分资料同化系统YH4DVAR的设计和实现

四维变分资料同化仍将是未来相当长时间内业务数值天气预报中所使用的主流同化方法．针对全球数值天气预报业务系统对气象资料同化技术的需求,在WRFDA软件框架结构的基础上,发展了一个与全球谱模式配套使用的四维变分资料同化系统YH4DVAR．系统将背景场、观测处理、重力波控制和偏差订正进行综合考虑,设计了一体化目标函数,引入了小波背景场误差协方差模型,实现了增量方法以及卫星遥感资料的直接同化．单点试验表明YH4DVAR的背景场误差模型具有各向异性、垂直相关和水平相关不可分离性、以及与位置的相关等特性．从2009年7月到2010年6月的分析预报试验结果表明,由YH4DVAR和全球谱模式组成的分析预报系统在北半球和亚洲地区的可用预报时效可以达到8天以上．     

优化模式物理参数的扩展四维变分同化方法

数值模拟的一个重要误差来源是模式物理参数,为提高模拟准确率,如何改进模式物理参数是亟需解决的问题.本文对经典四维变分同化技术进行了改进,提出了一种新的利用观测资料来同时优化模式初始场和物理参数的扩展四维变分同化方法,并以Ekman边界层模式和Lorenz模式为例进行了数值试验.结果表明,利用本文提出的新方法,通过对观测资料的变分同化,可以在实现对模式初始场进行优化的同时,纠正了模式物理参数中的误差,从而有效提高了模式的模拟准确率.该方法对于改进数值模式物理参数有着重要的促进意义.     

GPS/LEO掩星正则变换反演方法

利用无线电全息方法, 如正则变换方法或全谱反演方法, 可以有效地解决大气多路径条件下GPS掩星信号的反演问题. 本文采用正则变换方法反演掩星资料, 模拟仿真反演结果显示正则变换方法可以准确地反演包含大气多路径效应的信号. 在模拟信号的相位中加入不同程度的高斯相位噪声后, 正则变换方法的反演结果会受到不同程度的影响. 用正则变换方法对2007年第71天至73天共约4500个COSMIC数据进行处理. 将其折射率反演结果和atmPrf资料 (利用全谱反演方法计算得到) 一起, 与对应的ECMWF 分析场资料进行统计比较, 结果表明: 在5 km以下, 正则变换方法计算的折射率的相对误差的平均值普遍大于atmPrf资料. 其原因可能为: 正则变换方法将信号从LEO轨迹后传播至辅助屏, 造成孔径缩小, 精度下降. 同时也讨论了信号截断对低对流层中反演精度和掩星个数的影响. 关键词： 无线电掩星 大气多路径 多相位屏技术 正则变换方法     

GPS/LEO无线电掩星开环反演技术

在低对流层,传统的闭环模式容易造成较大的信号追踪误差. 开环模式通过内部或外部方式消除导航资料调制(navigation data modulation, NDM)对大气反演的影响,能够准确地恢复信号的相位. 内部和外部方式的区别是,前者通过信号相邻采样的内在联系移除NDM, 后者利用卫星导航位元数据进行处理. 通过内部和外部两种方式处理COSMIC (constellation observing system for meteorology, ionosphere and climate)掩星数据,利用全谱反演方法获得弯曲角,通过Abel积分变换计算折射率. COSMIC掩星个案分析表明,在低对流层,内部方式可能会导致信号的半周跳现象, 从而造成反演的折射率出现误差. 分别用上述两种方式对2007年第71天至73天共约3130个COSMIC掩星开环数据进行处理. 将折射率反演结果与ECMWF(european centre for medium-range weather forecasts)分析场资料进行统计比较,结果显示:外部处理方式的探测深度比内部方式低100 —200 m. 在热带的3 km以下,内部方式具有比外部方式稍大的折射率负偏差. 因此,外部方式能够得到比内部方式略优的反演结果.     

变分同化中水平误差函数的正交小波模拟新方法

背景误差协方差是变分资料同化系统中的一个重要组成部分,能将观测信息从观测点传播到周围的模式格点和垂直层上.为了模拟背景误差协方差中水平误差函数的非均匀性和各向异性,提出了一种用正交小波变换模拟水平误差函数的新方法.试验结果表明：新方法能模拟出水平误差函数中固有的非均匀性和各向异性,极好地表示了背景误差协方差中固有的结构和特征. 关键词： 变分资料同化 背景误差协方差 二维正交小波 水平误差函数     

用于火星电离层探测的星-星无线电掩星技术

火星和地球类似,周围束缚了不同密度的电离层.利用无线电掩星技术可以对火星电离层进行观测.星-地无线电掩星在探测精度和探测区域方面都受到一定的限制.中俄联合火星探测计划将于2011年10月一箭双星发射俄罗斯的Phobos-Grunt探测器和中国的萤火1号火星探测器.该计划将开展国际上首次火星电离层的星-星无线电掩星观测试验,重点是对星-地无线电掩星无法观测的正午和子夜区域的火星电离层进行探测.星-星无线电掩星观测试验采用双频工作模式,接收机灵敏度为-145dBm,相位测量精度优于5%周.在地面对接收机进行了动态模拟测试,测试得到的相位数据能很好地反演出火星电离层电子密度廓线．     

风云三号C星全球导航卫星掩星探测仪首次实现北斗掩星探测

全球导航卫星掩星探测仪(GNOS)是国际首台北斗系统(BDS)和全球定位系统(GPS)双系统兼容掩星探测仪, 2013年9月23日随风云三号卫星C星(FY3 C)发射入轨, 目前已测得大量掩星数据. 介绍了FY3 C-GNOS的组成; 统计了2013年10月12日全天的FY3 C-GNOS掩星事件及其全球分布情况; 通过与GPS精密定轨结果进行对比分析, 测试了BDS在轨实时定位精度, 检验了BDS掩星产品的可靠性和一致性. 初步分析结果表明: 14颗BDS卫星在轨运营的条件下, BDS和GPS兼容掩星探测仪可将掩星事件数提高约33.3%; BDS实时定位平均偏差优于6 m, 标准偏差优于7 m; 5-25 km高度范围内, BDS与GPS内符合精度大气折射率优于2%, 温度优于2 K, 湿度优于1.5 g/kg, 压强优于2%, 电离层峰值密度优于15.6%. GNOS的在轨正常运行及BDS与GPS掩星定位精度及反演产品的一致性为北斗掩星探测的业务化运行奠定了基础.     

模式误差弱约束四维变分同化研究

经典四维变分同化(four dimensional variational data assimilation,简称4dvar)中认为模式是完美的, 而实际数值模式中存在的模式误差将对变分同化效果产生直接影响, 弱约束4dvar的提出为4dvar中考虑模式误差的影响提供了一种可行途径. 研究了基于模式误差控制变量的弱约束4dvar基本理论, 并在一维浅水方程组中对其同化效果及估计模式误差的有效性进行相关数值实验研究. 结果表明,在模式误差不可忽略的情况下,模式误差弱约束4dvar在整个区间 (包括同化区间和预报区间)上预报误差均比传统4dvar小, 在模式误差相对较大时改进效果更明显,具有明显优越性; 并且,模式误差弱约束4dvar能有效估计模式误差大小及分布形式.     

Impact of GNSS radio occultation bending angle data assimilation in YH4DVAR system

Global Navigation Satellite System （GNSS） radio occultation measurements have been assimilated into the four- dimensional variational data assimilation system （YH4DVAR） using a one-dimensional bending angle operator （GBAO） as a new type of observation. For the sake of verifying the impact of GNSS radio occultation （RO） measurements to the data assimilation system, three experiments have been conducted. The statistical results of the analysis error experiment and forecast skill experiment show that the GNSS RO measurements have an impact on the analysis system. The typhoon forecast experiment shows the impact on the important weather process. They all have a positive impact on the weather forecast. Lastly, we look forward to future work on the observation system simulation experiment （OSSE） to investigate the impact of GNSS RO measurements as a function of observation number, which is an effective method to estimate the saturation of the observation number.     

On optimal solution error covariances in variational data assimilation problems

The problem of variational data assimilation for a nonlinear evolution model is formulated as an optimal control problem to find unknown parameters such as distributed model coefficients or boundary conditions. The equation for the optimal solution error is derived through the errors of the input data (background and observation errors), and the optimal solution error covariance operator through the input data error covariance operators, respectively. The quasi-Newton BFGS algorithm is adapted to construct the covariance matrix of the optimal solution error using the inverse Hessian of an auxiliary data assimilation problem based on the tangent linear model constraints. Preconditioning is applied to reduce the number of iterations required by the BFGS algorithm to build a quasi-Newton approximation of the inverse Hessian. Numerical examples are presented for the one-dimensional convection–diffusion model.     

Amplitude and Phase Fluctuations of Decimeter Radio Waves Raying the Atmosphere via Satellite-to-Satellite Paths

We present the results of experimental studies of the atmospheric phase and amplitude fluctuations of decimeter radio waves in radio occultation measurements using paths connecting the MICROLAB satellite and the satellites of the GPS navigation system. The dependences of the amplitude- and phase-fluctuation variance on the minimum altitude of the ray trajectory and the frequency spectra of the fluctuations are presented. The experimental data are compared with the theory of radio-wave propagation in random media. We determine the spectral index of irregularities of the atmospheric refractive index, the external scale of the irregularities, and the variance of the refractive-index fluctuations. It is shown that the radio occultation technique allows one to monitor small-scale irregularities of the atmosphere.     

无线电掩星滑动频谱方法和后传播方法的分析比较

本文详细介绍了滑动频谱方法,并通过模拟仿真和实测资料处理与后传播方法进行比较. 通过对模拟仿真信号反演发现:后传播方法和滑动频谱方法均能削弱大气多路径的影响,后传播方法在一定程度上优于滑动频谱方法;在模拟信号的相位中加入高斯噪声对后传播方法影响不大,但对滑动频谱方法影响较大,尤其在边界层以下. 分别用后传播方法和滑动频谱方法对2007年第71天至73天共约4500个COSMIC掩星数据进行处理. 将折射率反演结果与ECMWF分析场资料进行统计比较,结果显示:滑动频谱方法反演的掩星廓线深度大于后传播方法;后 关键词： GPS/LEO掩星 多相位屏模型 后传播方法 滑动频谱方法     

Predicting air quality: Improvements through advanced methods to integrate models and measurements

Air quality prediction plays an important role in the management of our environment. Computational power and efficiencies have advanced to the point where chemical transport models can predict pollution in an urban air shed with spatial resolution less than a kilometer, and cover the globe with a horizontal resolution of less than 50 km. Predicting air quality remains a challenge due to the complexity of the governing processes and the strong coupling across scales. While air quality prediction is closely aligned with weather prediction, there are important differences, including the role of pollution emissions and their associated large uncertainties. Improvements in air quality prediction require a close integration of observations. As more atmospheric chemical observations become available chemical data assimilation is expected to play an essential role in air quality forecasting. In this paper advances in air quality forecasting are discussed with an emphasis on data assimilation. Applications of the four-dimensional variational method (4D-Var) and the ensemble Kalman filter (EnKF) approach are presented and the computation challenges are discussed.