摘要：集合卡尔曼滤波资料同化方法,可以用集合样本统计出随天气形势变化的误差协方差,是当前资料同化领域的研究热点。主要介绍了GRAPES集合卡尔曼滤波资料同化系统的设计以及初步的试验结果。针对集合卡尔曼滤波同化实际观测资料难以实施的问题,采用成批观测同化的顺序同化方法进行多变量的集合卡尔曼滤波同化;为了滤除有限集合数造成的误差相关噪音和缓解求逆矩阵不满秩的问题,在水平和垂直方向都采用了Schur滤波;建立了与GRAPES预报模式的垂直坐标和预报变量一致的模式面集合卡尔曼滤波系统;集合样本的生成考虑了模式变量的空间相关和模式变量之间的相关,通过利用三维变分分析中的控制变量变换得到模式变量扰动场。通过比较GRAPES集合卡尔曼滤波资料同化系统和GRAPES区域三维变分资料同化系统的单点观测资料同化分析结果,对比背景误差相关系数的分布,验证了GRAPES集合卡尔曼滤波系统的正确性。此外,同化区域探空观测资料试验结果表明,GRAPES集合卡尔曼滤波资料同化系统能够得到合理的分析,并且具有实际运行能力。对分析结果进行12h预报表明,GRAPES集合卡尔曼滤波资料同化系统的分析协调性不如三维变分资料同化系统。

摘要：GRAPES集合卡尔曼滤波资料同化方法能够分批同化常规观测资料,GRAPES集合卡尔曼滤波同化系统的设计及其与GRAPES三维变分同化系统的对比试验结果表明,GRAPES集合卡尔曼滤波系统能够得到合理的分析,并且具有实际运行能力。在此基础上,进行集合卡尔曼滤波区域同化分析及集合预报试验,对比区域模式面三维变分同化分析预报结果,研究表明,集合卡尔曼滤波分析比三维变分分析具有一定优势,降水预报更接近实况。考察了预报误差特征随天气形势的变化情况,表明预报误差相关场和均方差的分布随着天气形式不同而变化。

摘要：CMA-CUACE-Haze化学天气模式是中国研发的气溶胶过程模拟和评估工具,但目前还没有配套的大气化学天气耦合同化分析系统。文中在CMA-MESO三维变分分析的基础上建立了区域化学天气耦合同化系统,该系统把变量之间不相关的PM_(2.5)和PM_(2.5-10)作为控制变量,采用模型化的背景误差协方差,初步实现气溶胶观测PM_(2.5)和PM_(10)的同化分析。通过单站气溶胶观测的理想同化试验验证耦合同化系统设计的合理性,并针对2016年12月的重污染天气过程进行GTS传输的常规观测与气溶胶PM_(2.5)和PM_(10)观测资料同化与预报试验。试验结果表明,大气化学天气耦合同化系统可对气溶胶观测和天气变量观测同时进行极小化分析,大气化学变量和天气变量分析场互不影响;气溶胶观测资料的同化合理修正了大气化学背景场,PM_(2.5)和PM_(10)变量分析场更接近观测;气溶胶观测资料同化对污染物预报的影响可持续72 h。搭建的区域化学天气耦合同化系统能为CMA-CUACE-Haze化学天气模式提供更准确的化学初始场。

摘要：概要叙述了新发展的全球与区域同化预报系统的资料同化部分的科学设计与初步试验的结果.本阶段的目标设定为建立可以直接同化卫星辐射率等遥感观测资料的系统框架,采用三维变分同化方法,并实现全球与区域一体化.为了与预报模式一致,分析变量定义在离散格点上.将分析变量分解为动力平衡与不平衡两个部分,并引入递归滤波或谱变换滤波进行变量变换,得到与分析变量相异的控制变量,它们使目标函数的极小化过程的性状得以大大改善.而平衡关系的选择可以根据分析变量的尺度特征来确定,其在总分析方差中所占的比例则由背景场的误差方差所控制.理想试验的结果与解析求解一致,表明了系统数值方案的正确性.利用实际观测资料进行连续同化试验,结果表明即使在使用常规资料条件下,变分同化方案与过去通行的同化方案相比也有突出的优势.最后讨论了系统进一步发展的问题.

摘要：为了减少分析变量与模式状态变量之间的插值误差,改善业务预报模式的初值质量,在GRAPES等压面三维变分资料同化系统的基础上,研究发展了针对GRAPES区域模式的非静力模式变量三维变分资料同化系统(GRAPES m3DVAR)。该资料同化系统的垂直坐标及其分析变量的水平分布格式、垂直跳点方案与GRAPES预报模式保持完全一致。由于垂直坐标的变化和非静力关系,m3DVAR分析系统中设计了求解动力学约束方程的新方案。通过有效的高精度数学方案,避免了地形追随坐标下平衡方程的非线性项造成的复杂计算,有效解决了非静力平衡条件下求解平衡方程中非线性项的切线性方程和伴随方程引起的困难。重新构造各种观测算子,并考虑了质量场和风场之间的平衡约束关系、背景误差协方差结构,实现对探空、地面资料、船舶报等常规观测的同化。理想单点试验和实际资料的多变量资料同化分析结果表明,非静力模式变量三维变分资料同化系统能够正确地描写多变量之间的相互作用以及物理约束关系,分析结果合理,能够有效减少原等压面三维变分资料同化系统的分析与模式变量之间需要相互插值、变换产生的误差,在一定程度上提高了分析场质量,对预报模式的初值具有一定改善。