数字滤波弱约束四维变分同化在台风初始化中的应用(Ⅱ):数字滤波权重选择

数字滤波权重的选择是影响台风路径和强度预报的重要因素,某些个例中直接决定着台风数值模拟的成功与否,合适的数字滤波权重非常重要.本文利用2010年3个台风7个不同初始时刻个例,开展数字滤波弱约束四维变分同化(4D-Var)台风初始化试验,分析不同数字滤波权重对台风路径和强度预报的影响;基于上述台风路径和强度预报后验统计信息,以及台风中心区域800 km范围和整个模拟区域3 h平均地面气压倾向信息,提出一种bogus资料同化台风初始化中数字滤波权重优选方案,并进行理论解释说明;同时,指出bogus资料同化台风初始化中,常规数字滤波权重为1000更合理,明显有别于常规天气和暴雨天气权重设置.     

资料同化中的数字滤波弱约束试验及分析

气象数值预报中,由于分析过程引入初始非平衡,从而引起虚假快波振荡,重力波控制弱约束把资料分析过程和初始化过程结合在一起,通过数字滤波弱约束在极小化过程中实现对分析场的平衡约束,克服非平衡问题. 以2008年初的一次南方雨雪天气为研究个例,进行了数字滤波弱约束的同化试验和预报试验,结果表明,数字滤波弱约束4D-Var能充分控制快波振荡的出现和初始调整现象,使得到的分析场不仅能更好的逼近观测,而且能更好地与模式动力相协调. 预报检验的结果表明,在同化过程中施加数字滤波弱约束,能有效滤除由于地形或观测资料等因素 关键词： 变分同化 初始非平衡 数字滤波 弱约束     

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.     

GPS掩星一维弯曲角算子在四维变分资料同化系统中的实现方法研究

GPS无线电掩星资料的良好特性使其作为十分重要的观测资料在欧洲 及美国数值天气预报中效果明显. 本文设计了一维弯曲角算子在四维变分资料同化系统中的实现方法和质量控制策略. 详细阐述了一维弯曲角正演算子及其切线性/伴随算子在全球四维变分资料同化系统中的实现步骤和过程, 其中折射率计算中采用Rüeger的折射率最佳平均因子的三项表达式, 计算出更加精确的折射率值. 对2012年8月份的GPS无线电掩星资料进行了观测误差统计, 引入了更加符合四维变分资料同化系统实际情况的一维弯曲角观测误差模型和质量控制策略. 同时, 对比了观测误差统计试验中同化GPS无线电掩星资料的模式背景场和未同化GPS无线电掩星资料的背景场的观测误差统计结果, 发现同化GPS无线电掩星资料之后的观测误差统计结果在全球区域正作用十分明显, 尤其是在中低纬度地区, 高度在10 km 以上的区域观测误差减小十分明显. 关键词： GPS无线电掩星 一维弯曲角算子 四维变分同化系统 质量控制     

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．     

修正的变分迭代法在四阶Cahn-Hilliard方程和BBM-Burgers方程中的应用

变分迭代法是一种基于变分原理,具有高数值精度的数值格式,目前已广泛应用于各类强非线性孤立波方程的数值求解中.本文利用修正的变分迭代法对两类非线性方程进行研究.该格式是对原数值方法的一种改进,即在变分项前引入了参数h.通过定义误差函数的离散二范数并在定义域内绘出h-曲线,从而确定出使误差达到最小的h,再返回原迭代过程进行...