兩種集合同化方法在強對流天氣個例中的應用研究.pdf

1、本文采用集合均方根濾波（EnSRF）和基于奇異值分解（SVD）的集合降維同化方法（SVD-En3DVar）對發(fā)生在我國江蘇地區(qū)夏季的兩次強對流天氣過程進行雷達資料的同化研究，以WRF中尺度預報模式作為檢驗同化方法效果的預報模式，WRF3DVar系統(tǒng)的同化預報結(jié)果作為比較，來考察這兩種集合同化方法在強對流天氣中的應用效果和同化雷達資料的能力。在此基礎上，本文對集合卡爾曼濾波方法提出了一種簡化方案,可以減少計算時間以滿足業(yè)務化運行的需要。利

2、用WRF模式和一次強降水個例檢驗了簡化方案的同化效果，對其可行性進行了初步的分析探討，得到以下主要結(jié)論：
　?。?）SVD-En3DVar和EnSRF兩種集合同化方法均有較好同化雷達資料的能力，能對初始的水平風、水汽和溫度等物理量場做出合理調(diào)整，有效地將中小尺度信息引入到初始場，主要表現(xiàn)為在有強回波觀測區(qū)域風場的輻合加強、水汽混合比增大、等溫線密集度增加等，但在部分區(qū)域兩種同化方法對水平風的風向風速、水汽混合比、相當位溫等物理量場

3、的調(diào)整存在一定差異。
　?。?）應用兩種集合同化方法同化雷達觀測資料均能有效地提高組合回波的預報效果，但兩種同化方法在兩個強對流天氣個例中的表現(xiàn)不同。對2009年6月發(fā)生在江蘇地區(qū)的颮線過程，SVD-En3DVar方法對組合回波的同化預報效果最好，優(yōu)于EnSRF和WRF3DVar同化方法。而對2013年6月的強降水過程，EnSRF的同化預報效果最好，優(yōu)于SVD-En3DVar方法和WRF3DVar同化方法。
　?。?）兩個強

4、對流天氣過程個例試驗結(jié)果表明，集合降維同化方法（SVD-En3DVar）的同化預報效果對該方法中的局地化參數(shù)較為敏感；對于2009年的颮線過程，局地化水平半徑為50km時同化預報效果較好，而2013年的強降水過程則是局地化水平半徑為15km時預報效果較好。
　?。?）分析幾個相鄰同化時刻（相距半小時）的預報集合得到的水平風、水汽混合比等物理量場的樣本方差，發(fā)現(xiàn)由同化起始時刻的預報樣本集合計算的樣本方差場較為平滑，而經(jīng)過1次和2次同

5、化過程后再產(chǎn)生的預報集合所估算的樣本方差顯示出明顯的小尺度特征，兩個時間的樣本方差在數(shù)值和空間分布形態(tài)上都很接近。
　?。?）傳統(tǒng)的卡爾曼濾波方法在同化過程中需要不斷更新預報樣本會耗費大量機時，考慮到較短時間間隔內(nèi)由預報樣本估計的預報誤差協(xié)方差隨時間變化不大，我們提出一種EnSRF的簡化方案（SS_EnSRF），通過降低預報樣本集合的更新頻率來節(jié)約計算時間，以滿足業(yè)務化運行的需要。2013年6月一次強降水天氣過程的同化試驗表明SS