ISSN 1004-4965

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背景误差协方差变量平衡特征及其对台风同化和预报的影响

陈耀登 夏雪 闵锦忠 邢建勇 孙涛

陈耀登, 夏雪, 闵锦忠, 邢建勇, 孙涛. 背景误差协方差变量平衡特征及其对台风同化和预报的影响[J]. 热带气象学报, 2017, 33(3): 289-298. doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2017.03.001
引用本文: 陈耀登, 夏雪, 闵锦忠, 邢建勇, 孙涛. 背景误差协方差变量平衡特征及其对台风同化和预报的影响[J]. 热带气象学报, 2017, 33(3): 289-298. doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2017.03.001
Yao-deng CHEN, Xue XIA, Jin-zhong MIN, Jian-yong XING, Tao SUN. BALANCE CHARACTERISTICS OF MULTIVARIATE BACKGROUND ERROR COVARIANCE FOR TYPHOON SEASON AND ITS IMPACT ON TYPHOON DATA ASSIMILATION AND FORECAST[J]. Journal of Tropical Meteorology, 2017, 33(3): 289-298. doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2017.03.001
Citation: Yao-deng CHEN, Xue XIA, Jin-zhong MIN, Jian-yong XING, Tao SUN. BALANCE CHARACTERISTICS OF MULTIVARIATE BACKGROUND ERROR COVARIANCE FOR TYPHOON SEASON AND ITS IMPACT ON TYPHOON DATA ASSIMILATION AND FORECAST[J]. Journal of Tropical Meteorology, 2017, 33(3): 289-298. doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2017.03.001

背景误差协方差变量平衡特征及其对台风同化和预报的影响

doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2017.03.001
基金项目: 

国家重点基础研究发展计划(973计划)项目 2013CB430102

国家自然科学基金 41675102

公益性行业(气象)科研专项 GYHY201506002

详细信息
    通讯作者:

    陈耀登,男,福建省人,副教授,博士,主要从事资料同化与数值预报研究。E-mail:keyu@nuist.edu.cn

  • 中图分类号: P456.7

BALANCE CHARACTERISTICS OF MULTIVARIATE BACKGROUND ERROR COVARIANCE FOR TYPHOON SEASON AND ITS IMPACT ON TYPHOON DATA ASSIMILATION AND FORECAST

  • 摘要: 构造合理的背景场误差协方差是做好资料同化的关键。分析了背景误差协方差中变量相关关系在台风季节和非台风季节隐含的不同动力平衡特征,并讨论其对台风同化和预报的影响。分析发现,与非台风季节相比,在台风季节温度与非平衡速度势具有更强的动力相关性,拟相对湿度与其他控制变量的相关性也更显著。这些动力相关性在背景场误差中协方差的引入,将在同化分析过程中使得观测信息可以合理地对同化分析场产生影响。台风循环同化和预报的结果验证了对变量平衡特征的分析:背景误差协方差中新平衡关系的建立,对同化和预报有较大的正面影响,尤其是相对湿度和其他控制变量相关的建立,明显改善了台风路径、强度和降水的预报效果。

     

  • 图  1  数值模拟区域

    图  2  台风季节(a~d)和非台风季节(e~h)的模式分析变量平衡部分的速度势场(a、e)、温度场(b、f)、表面气压场(c、g)和湿度场(d、h)对模式控制变量的贡献

    图  3  循环同化试验流程示意图

    图  4  2013年10月4日00时的几种主要观测数据分布

    三角形为SYNOP;交叉为AIREP;五角星为SOUND;圆圈为METAR;灰色圆圈为SATOB。

    图  5  三组试验台风路径误差(a)、中心最低气压(b)、最大风速(c)和逐小时累积降水FSS评分的平均结果(d)

    图  6  4日00时起报的72 h路径预报(a)及其误差对比(b)

    图  7  4日00时起报的试验模拟的72 h海平面气压(a)及其误差(b)对比

    图  8  4日00时起报的试验模拟的72 h最大风速(a)及其误差(b)对比

    图  9  4日00时起报的试验模拟的6日00时—7日00时累积降水分布

    a. CHMPA;b~d.试验1~3。

    表  1  试验方案设置

    试验名称 加入的相关系数
    试验1 αψχαψTαψps
    试验2 αψχαψTαψpsαχuTαχups
    试验3 αψχαψTαψpsαχuTαχupsαψrhαχurhαTurhαpsurh
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  • [1] LORENC A C. Modelling of error covariances by 4D-Var data assimilation[J]. Q J Roy Meteorol Soc, 2003, 129(595): 3 167-3 182.
    [2] BANNISTER R N. A review of forecast error covariance statistics in atmospheric variational data assimilation I: Characteristics and measurements of forecast error covariances[J]. Q J Roy Meteorol Soc, 2008, 134(637): 1 951-1 970.
    [3] 陈耀登, 曾腊梅, HUANG X-Y, 等.纬度依赖背景场误差协方差及其对台风同化和预报的影响研究[J].热带气象学报, 2014, 30(4): 654-662.
    [4] 薛纪善, 庄世宇, 朱国富, 等. GRAPES新一代全球/区域变分同化系统研究[J].科学通报, 2008, 20(20): 2 408-2 417.
    [5] PARRISH J C. The national meteorological center's spectral statistical-interpolation analysis system[J]. Mon Wea Rev, 1992, 120(8): 1 747-1 763.
    [6] LORENC A C, BALLARD S P, BELL R S, et al. The Met Office global three-dimensional variational data assimilation scheme[J]. Q J Roy Meteorol Soc, 2000, 126(570): 2 991-3 012.
    [7] CHEN Y, RIZVI S R, HUANG X-Y, et al. Balance characteristics of multivariate background error covariances and their impact on analyses and forecasts in tropical and Arctic regions[J]. Meteorol Atmos Phy, 2013, 121(1): 79-98.
    [8] 王瑞春, 龚建东, 张林. GRAPES变分同化系统中动力平衡约束的统计求解[J].应用气象学报, 2012, 23(2): 129-38.
    [9] 王瑞春, 龚建东, 张林, 等.利用整层模式大气统计求解GRAPES-3DVAR动力平衡约束的数值试验[J].热带气象学报, 2014, 30(4): 633-642.
    [10] BERRE L. Estimation of synoptic and mesoscale forecast error covariances in a limited-area model[J]. Mon Wea Rev, 2000, 128(3): 644-667.
    [11] SADIKI W, FISCHER C. A posteriori validation applied to the 3D-VAR Arpège and Aladin data assimilation systems[J]. Tellus A, 2005, 57(1): 21-34.
    [12] INGLEBY N B, LORENC A C, NGAN K, et al. Improved variational analyses using a nonlinear humidity control variable[J]. Q Q J Roy Meteorol Soc, 2013, 139(676): 1 875-1 887.
    [13] WANG H L, SUN J, GUO Y R, et al. Radar Reflectivity Assimilation with the updated WRFDA-4DVAR system[C]//American Meteorological Society Annual Meeting. Seattle, WA: American Meteorological Society Annual, 2011: 23-27.
    [14] DERBER J, BOUTTIE F. A reformulation of the background error covariance in the ECMWF global data assimilation system[J]. Tell Ser A-dyn Meteorol Oceanogr, 1999, 51(2): 195-221.
    [15] BANNISTER R N. A review of forecast error covariance statistics in atmospheric variational data assimilation I: Characteristics and measurements of forecast error covariances[J]. Q J Roy Meteorol Soc, 2008, 134(637): 1 951-1 970.
    [16] 中国天气网: http://www.weather.com.cn/tfzt/980515.shtml.
    [17] BARKER D M, HUANG W, GUO Y R, et al. A three-dimensional variational(3DVAR) data assimilation system for use with MM5[J]. NCAR Tech Note, 2003: 68.
    [18] 沈艳, 潘旸, 宇婧婧, 等.中国区域小时降水量融合产品的质量评估[J].大气科学学报, 2013, 36(1): 37-46.
    [19] LIN Y, COLLE B A. A new bulk microphysical scheme that includes riming intensity and temperature-dependent ice characteristics[J]. Mon Wea Rev, 2011, 139(3): 1 013-1 035.
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出版历程
  • 收稿日期:  2015-12-16
  • 修回日期:  2017-03-03
  • 刊出日期:  2017-06-01

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