WRF-EnSRF同化技術及與3DVAR的對比研究.pdf

1、資料同化是數(shù)值天氣預報質量提高的一個重要方面。隨著觀測資料的增多和觀測質量的提高，資料同化技術的進步和發(fā)展依賴于對背景場和觀測場不確定信息的描述上，集合卡爾曼濾波方法可以從集合樣本統(tǒng)計出隨天氣形勢變化的誤差協(xié)方差，從而逐漸成為當前資料同化領域一個新的研究熱點。
　　 本文圍繞WRF-EnSRF同化系統(tǒng)，討論其中關鍵問題的解決方案，重點研究協(xié)方差局地化對于同化質量的影響，以期為集合同化系統(tǒng)在國內實現(xiàn)業(yè)務化運行提供有價值的參考。本文

2、首先在試驗的基礎上，考察水平局地化距離的選取對同化效果的影響；然后引入更先進的自適應局地化——分級的集合同化技術，將自適應局地化引入WRF-EnSRF系統(tǒng)。進行水平局地化“schur”函數(shù)、自適應局地化兩種協(xié)方差局地化方案的在實際探空資料同化試驗中的比較，考察自適應局地化方法在EnSRF同化系統(tǒng)中的可行性。分析結果表明，當局地化距離取為900km時，同化效果顯示一定優(yōu)勢。在Lorenz96簡單模式下在集合成員為40時，分組為4組時，均方

3、根誤差&均方根離散較小，同化效果較好。也即合適的自適應局地化集合分組方案對同化結果是有益的。在WRF-EnSRF同化實際探空資料試驗中，各個層次上的高度和溫度場預報誤差在40個成員時分為8組時較其他分組情況普遍要小。進一步，通過數(shù)值預報的試驗，對集合卡爾曼濾波和三維變分兩種系統(tǒng)的同化能力進行了比較，得到以下結論：集合卡爾曼濾波相比三維變分對背景場的調整幅度要大，降水預報的效果普遍要優(yōu)于三維變分同化后的效果，但是在80mm級別的TS評分低