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数字滤波弱约束四维变分同化在台风初始化中的应用I.个例试验

钟剑 费建芳 程小平 孙一妹 施威

数字滤波弱约束四维变分同化在台风初始化中的应用I.个例试验

钟剑, 费建芳, 程小平, 孙一妹, 施威
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  • 传统四维变分(4D-Var)同化台风初始化中,bogus资料的同化将不可避免引起初始时刻风场和质量场之间的非平衡,在预报时段产生高频振荡噪音,进而影响数值模拟效果. 如何有效滤除bogus 资料引入产生的高频噪音非常重要. 本文为第I部分,基于数字滤波弱约束4D-Var方法,开展台风初始化个例试验研究. 2010年Chaba台风两个不同时刻数值试验结果表明:bogus资料4D-Var同化台风初始化中,呈现出与暴雨个例明显不同的3 h地面气压倾向特征,不同数字滤波权重试验在初始时刻差异小,在预报1–4 h差异明显;实施数字滤波弱约束使得初始时刻700 hPa垂直速度场和850 hPa散度场在台风区域减小,bogus资料为引起高频噪音的一个重要因素;数字滤波权重选择是影响台风同化和数值模拟效果的重要因素,合理的数字滤波权重选择试验可明显改善台风路径和强度预报,相对于台风强度预报,路径预报改善更加明显;同时,某些个例中,数字滤波权重的选择直接决定着台风数值模拟的成功与否. 不同台风个例相对最佳数字滤波权重并不相同,如何选择数字滤波权重非常重要. 第II部分中将针对bogus资料同化台风初始化,提出一种数字滤波权重优选方案.
    • 基金项目: 国家自然科学基金(批准号:41105065,41230421,41005029,41175025)和国家公益性行业专项(批准号:GYHY201106004)资助的课题.
    [1]

    Huang X Y, Xiao Q N, Barker D M, Zhang X, Michalakes J, Huang W, Henderson T, Bray J, Chen Y S, Ma Z Z, Dudhia J, Guo Y R, Zhang X Y, Won D J, Lin H C, Kuo Y H 2009 Mon. Wea. Rev. 137 299

    [2]

    Yuan B, Fei J F, Wang Y F, Lu H C, Han Y Q 2010 Journal of Tropical Meteorology 26 475 (in Chinese) [袁炳, 费建芳, 王云峰, 陆汉城, 韩月琪 2010 热带气象学报 26 475]

    [3]

    Zhong J, Fei J F, Huang S X, Du H D 2012 Acta Phys. Sin. 61 149203 (in Chinese)[钟剑, 费建芳, 黄思训, 杜华栋 2012 物理学报 61 149203]

    [4]

    Zhong J, Fei J F, Cheng X P, Huang X G 2014 Science China: Earth Sciences (have accepted)

    [5]

    Wang S C 2008 Study on Weak Constrain in Four Dimension Variational Data Assimilation (Nanjing: PLA university of Science and Techonology) pp 113-121 (in Chinese) [王舒畅 2008 四维变分同化中弱约束研究(南京: 解放军理工大学)第113–121页]

    [6]

    Lynch P, Huang X Y 1992 Mon. Wea. Rev. 120 1019

    [7]

    Huang X Y, Lynch P 1993 Mon. Wea. Rev. 121 589

    [8]

    Chen M, Huang X Y 2006 Mon. Wea. Rev. 134 1222

    [9]

    Chen M, Huang X Y, Wang W 2012 Acta Meteorologica Sinica 70 109 (in Chinese)[陈敏, Huang X Y, WANG W 2012 气象学报 70 109]

    [10]

    Wang S C, Huang S X, Zhang W M, Zhu X Q, Cao X Q, Li Y 2008 Journal of Tropical Meteorology 14 1

    [11]

    Claude F, Ludovic A 2011 Mon. Wea. Rev. 139 774

    [12]

    De Pondeca M S F V, Zou X 2001 Tellus 53A 192

    [13]

    Peng S Q, Zou X 2002 Meteorol Atmos Phys 81 237

    [14]

    Peng S Q 2004 Mesoscale data assimilation for improving quantitative precipitation forecasts (Florida: The Florida state University college of Arts and Sciences) pp 8-30

    [15]

    Peng S Q, Zou X 2010 J. Geophys. Res. 115 D 23111

    [16]

    Wee T K, Kuo Y H 2004 Mon. Wea. Rev. 132 543

    [17]

    Gauthier P, Thepaut J N 2001 Mon. Wea. Rev. 129 2089

    [18]

    Zhang W M, Cao X Q, Song J Q 2012 Acta Phys. Sin. 61 249202 (in Chinese) [张卫民, 曹小群, 宋君强 2012 物理学报 61 249202]

    [19]

    Wang S C, Li Y, Zhang W M, Zhao J, Cao X Q 2011 Acta Phys. Sin. 60 099203 (in Chinese) [王舒畅, 李毅, 张卫民, 赵军, 曹小群 2011 物理学报 60 099203]

    [20]

    Zhong J, Huang S X, Du H D, Zhang L 2011 Chin. Phys. B 20 034301

    [21]

    Zhong J, Huang S X, Fei J F, Du H D, Zhang L 2011 Chin. Phys. B 20 064301

    [22]

    Zhang L, Huang S X, Shen C, Shi W L 2011 Chin. Phys. B 20 119201

    [23]

    Zhang L, Huang S X, Shen C, Shi W L 2011 Chin. Phys. B 20 129201

    [24]

    Lynch P 1997 Mon. Wea. Rev. 125 655

    [25]

    Wang W, Cindy B, Michael D, Jimy D, Dave G, Michael K, Kelly K, Lin H C, John M, Syed R, Zhang X 2012 ARW Version 3 Modeling system User's Guide (New York: National Center for Atmospheric Research) pp148-202

    [26]

    Zhong J, Fei J F, Dong G, Cheng X P, Sun Y M 2014 Acta Phys. Sin. 63 (accepted) (in Chinese) [钟剑, 费建芳, 董钢, 程小平, 孙一妹 2014 物理学报 63] (已接受)

  • [1]

    Huang X Y, Xiao Q N, Barker D M, Zhang X, Michalakes J, Huang W, Henderson T, Bray J, Chen Y S, Ma Z Z, Dudhia J, Guo Y R, Zhang X Y, Won D J, Lin H C, Kuo Y H 2009 Mon. Wea. Rev. 137 299

    [2]

    Yuan B, Fei J F, Wang Y F, Lu H C, Han Y Q 2010 Journal of Tropical Meteorology 26 475 (in Chinese) [袁炳, 费建芳, 王云峰, 陆汉城, 韩月琪 2010 热带气象学报 26 475]

    [3]

    Zhong J, Fei J F, Huang S X, Du H D 2012 Acta Phys. Sin. 61 149203 (in Chinese)[钟剑, 费建芳, 黄思训, 杜华栋 2012 物理学报 61 149203]

    [4]

    Zhong J, Fei J F, Cheng X P, Huang X G 2014 Science China: Earth Sciences (have accepted)

    [5]

    Wang S C 2008 Study on Weak Constrain in Four Dimension Variational Data Assimilation (Nanjing: PLA university of Science and Techonology) pp 113-121 (in Chinese) [王舒畅 2008 四维变分同化中弱约束研究(南京: 解放军理工大学)第113–121页]

    [6]

    Lynch P, Huang X Y 1992 Mon. Wea. Rev. 120 1019

    [7]

    Huang X Y, Lynch P 1993 Mon. Wea. Rev. 121 589

    [8]

    Chen M, Huang X Y 2006 Mon. Wea. Rev. 134 1222

    [9]

    Chen M, Huang X Y, Wang W 2012 Acta Meteorologica Sinica 70 109 (in Chinese)[陈敏, Huang X Y, WANG W 2012 气象学报 70 109]

    [10]

    Wang S C, Huang S X, Zhang W M, Zhu X Q, Cao X Q, Li Y 2008 Journal of Tropical Meteorology 14 1

    [11]

    Claude F, Ludovic A 2011 Mon. Wea. Rev. 139 774

    [12]

    De Pondeca M S F V, Zou X 2001 Tellus 53A 192

    [13]

    Peng S Q, Zou X 2002 Meteorol Atmos Phys 81 237

    [14]

    Peng S Q 2004 Mesoscale data assimilation for improving quantitative precipitation forecasts (Florida: The Florida state University college of Arts and Sciences) pp 8-30

    [15]

    Peng S Q, Zou X 2010 J. Geophys. Res. 115 D 23111

    [16]

    Wee T K, Kuo Y H 2004 Mon. Wea. Rev. 132 543

    [17]

    Gauthier P, Thepaut J N 2001 Mon. Wea. Rev. 129 2089

    [18]

    Zhang W M, Cao X Q, Song J Q 2012 Acta Phys. Sin. 61 249202 (in Chinese) [张卫民, 曹小群, 宋君强 2012 物理学报 61 249202]

    [19]

    Wang S C, Li Y, Zhang W M, Zhao J, Cao X Q 2011 Acta Phys. Sin. 60 099203 (in Chinese) [王舒畅, 李毅, 张卫民, 赵军, 曹小群 2011 物理学报 60 099203]

    [20]

    Zhong J, Huang S X, Du H D, Zhang L 2011 Chin. Phys. B 20 034301

    [21]

    Zhong J, Huang S X, Fei J F, Du H D, Zhang L 2011 Chin. Phys. B 20 064301

    [22]

    Zhang L, Huang S X, Shen C, Shi W L 2011 Chin. Phys. B 20 119201

    [23]

    Zhang L, Huang S X, Shen C, Shi W L 2011 Chin. Phys. B 20 129201

    [24]

    Lynch P 1997 Mon. Wea. Rev. 125 655

    [25]

    Wang W, Cindy B, Michael D, Jimy D, Dave G, Michael K, Kelly K, Lin H C, John M, Syed R, Zhang X 2012 ARW Version 3 Modeling system User's Guide (New York: National Center for Atmospheric Research) pp148-202

    [26]

    Zhong J, Fei J F, Dong G, Cheng X P, Sun Y M 2014 Acta Phys. Sin. 63 (accepted) (in Chinese) [钟剑, 费建芳, 董钢, 程小平, 孙一妹 2014 物理学报 63] (已接受)

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出版历程
  • 收稿日期:  2013-11-25
  • 修回日期:  2014-01-26
  • 刊出日期:  2014-06-05

数字滤波弱约束四维变分同化在台风初始化中的应用I.个例试验

  • 1. 中国卫星海上测控部, 江阴 214431;
  • 2. 中国卫星海上测控部飞行器海上测量与控制联合实验室, 江阴 214431;
  • 3. 中国人民解放军理工大学气象海洋学院, 南京 211101
    基金项目: 

    国家自然科学基金(批准号:41105065,41230421,41005029,41175025)和国家公益性行业专项(批准号:GYHY201106004)资助的课题.

摘要: 传统四维变分(4D-Var)同化台风初始化中,bogus资料的同化将不可避免引起初始时刻风场和质量场之间的非平衡,在预报时段产生高频振荡噪音,进而影响数值模拟效果. 如何有效滤除bogus 资料引入产生的高频噪音非常重要. 本文为第I部分,基于数字滤波弱约束4D-Var方法,开展台风初始化个例试验研究. 2010年Chaba台风两个不同时刻数值试验结果表明:bogus资料4D-Var同化台风初始化中,呈现出与暴雨个例明显不同的3 h地面气压倾向特征,不同数字滤波权重试验在初始时刻差异小,在预报1–4 h差异明显;实施数字滤波弱约束使得初始时刻700 hPa垂直速度场和850 hPa散度场在台风区域减小,bogus资料为引起高频噪音的一个重要因素;数字滤波权重选择是影响台风同化和数值模拟效果的重要因素,合理的数字滤波权重选择试验可明显改善台风路径和强度预报,相对于台风强度预报,路径预报改善更加明显;同时,某些个例中,数字滤波权重的选择直接决定着台风数值模拟的成功与否. 不同台风个例相对最佳数字滤波权重并不相同,如何选择数字滤波权重非常重要. 第II部分中将针对bogus资料同化台风初始化,提出一种数字滤波权重优选方案.

English Abstract

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