三维变分工作汇报.ppt

三维变分工作汇报 3DVAR Group 研究总体进展情况 搭建MM5 3DVAR系统的框架 背景场误差分布特征初步研究 3DVAR个例研究 自动站资料和卫星资料同化的准备工作 系统框架的建立 在SGI-O2K上搭建了MM5 3DVAR系统，进行过两周（2月和8月各一周）的12h cycle的试验运行（仅27km外区，同化常规资料），同时进行了加入DFI的试验。在AMD上的移植工作正在进行。 背景场误差分布特征研究 NMC方法 模式和资料 暖季月的背景场误差特征 冷季月的背景场误差特征 结论 NMC方法 用一个月的同一模式日相同时刻12h和24h的平均预报误差统计结构近似背景场误差结构 优点：较易实施，能得到模式变量在模式区域和所有模式层的误差统计结构 缺点：观测资料稀疏的地方偏差较大，得到的背景场误差结构混合了分析场的影响。 模式和资料 MM5V3双向三重嵌套，格距29-9-3km，37个半sigma层，12h cycle，Cressman客观分析方法，下一步－3DVAR。 暖季方案：02年8月5日12时冷启（T213为背景场），12hcycle运行至9月4日12时止（T213提供边界），样本总数60个。 冷季方案：03年2月1日00时冷启，12hcycle 运行至2月28日12时止，样本总数56个 背景场误差分布特征分析 NMC方法计算的背景场误差协方差由三个部分组成：1）垂直背景场误差矩阵通过EOF分解为特征值和特征向量，投影到正交垂直模上；2）采用递归滤波器表示水平背景场误差协方差，统计递归滤波所用的特征长度尺度；3）采用统计回归系数实现平衡气压增量的过滤，将平衡方程限制在适用地区。 暖季月的背景场误差特征 小结 流函数和速度势垂直误差对水平分辨率的依赖性较大 ，未平衡气压和湿度对分辨率的依赖性较小 。 依赖性与当地的平均天气情况是有密切联系 。 2）水平递归滤波的特征长度尺度 小结 特征长度尺度对于不同模式空间分辨率、变量、垂直层的依赖性 偏小，需调整 3）统计回归系数 符合地转平衡的区域范围为低层的中纬度地区和高层的大部分模式区域，在模式边界附近区域地转平衡不好 高分辨率区域基本满足地转平衡，回归系数可以取区域平均，可以在该区域的变分同化中将平衡方程简化为地转平衡，减少计算。 结论 背景场误差特征对于不同的模式变量、模式分辨率、垂直层各不相同，这些特征是与模式区域的平均天气情况相对应的，三维变分同化应该在各模式区域分别进行 可以根据模式情况对同化系统进一步简化，减少计算量。 冷季月的背景场误差特征 2）水平递归滤波的特征长度尺度 结论 冷暖季背景场误差表现出不同的特征，尤其是流函数，这与两季控制华北地区的天气系统有密切关系，3DVAR应分季节进行。 3DVAR个例研究 自动站资料和卫星资料同化的准备 阅读文献，考虑用相似理论将自动站观测信息扩展到高空 卫星资料同化考虑先同化反演资料 下一步计划 6h cycle（至3h），同化地面加密观测资料 根据对背景场误差的研究对模式进行调整 自动站资料和卫星反演资料同化 困难 模式边界条件处理（T213的时次太少） 如何调整变分系统（分区、分季节同化，调整影响尺度等），效果的检验需要很大工夫。 如何做依赖天气情况的背景场误差研究 自动站同化：理论方法未确定 卫星资料同化：资料问题 MM5 3DVAR系统配置 * 1）垂直背景场误差协方差矩阵的特征值和特征向量 478 6.787 30 37 37 37 37 100 200 7.545 29 13 6 10 8 99 墙钟 （秒） 收敛的J (x103) 迭代 步数 模数 (比湿) 模数 （未平衡气压） 模数 （速 度 势） 模数 （流 函 数） 贡献 率 ％） 表 1 MM5 27km外区对垂直特征模取不同截断对3DVAR的影响 EOF分解，第一特征向量代表了背景场误差垂直分量的 最主要结构，最后特征向量则代表了网格尺度的噪音 。 图1-4 模式三个区域各控制变量的第一特征向量。 1）流函数2）速度势3）未平衡气压4）比湿 流函数：在200pha附近最为明显 ，表明了急流层的强西风 的误差。从12h和24h预报偏差的月平均纬向风u的垂直剖面 图上看，最强的西风偏差（3-4m/s）正位于该地区的200pha 急流层，这也是模式预报较为薄弱的地方，背景场误差应该 较大。 图5 12h和24h预报偏差的月平均纬向风u的垂直剖面图 a)经向；b)纬向 高分辨率区域（9km和3km）与低分辨率区域在急流层西风的误差呈现出明显的负相关，而高分辨率区域的低层和高层也有明显的负相关 ，与控制华北地区的天气系统有 关。 低层（850hpa以下）是高压反气旋，700hpa是槽后脊前西北风， 500hpa以上是较