為改善 GRAPES （Global and Regional Assimilation and Prediation System）區(qū)域集合預(yù)報(bào)初始擾動(dòng)場的質(zhì)量,準(zhǔn)確刻畫中小尺度天氣系統(tǒng)預(yù)報(bào)誤差結(jié)構(gòu)特征,提高區(qū)域集合預(yù)報(bào)水平,本文在GRAPES區(qū)域集合預(yù)報(bào)等壓面ETKF （集合轉(zhuǎn)換卡爾曼濾波）初始擾動(dòng)方案的基礎(chǔ)上,首先引入對流層低層大氣運(yùn)動(dòng)信息對原方案進(jìn)行優(yōu)化,發(fā)展建立了與GRAPES m3DVAR系統(tǒng)完全一致的模式空間mETKF初始擾動(dòng)方案,解決了現(xiàn)有等壓面ETKF初始擾動(dòng)方案與模式空間同化系統(tǒng)不協(xié)調(diào)的問題,從而更好地改善了集合擾動(dòng)質(zhì)量及其隨預(yù)報(bào)時(shí)效增長的合理性。試驗(yàn)結(jié)果表明,吸收對流層低層大氣運(yùn)動(dòng)信息后的初始擾動(dòng)方案,更加合理地反映了低層中小尺度大氣運(yùn)動(dòng)特征,顯著提高了區(qū)域集合預(yù)報(bào)初始場質(zhì)量。模式空間mETKF初始擾動(dòng)方案對各模式物理量預(yù)報(bào)結(jié)果均有明顯改善,新方案的集合預(yù)報(bào)性能在一定程度上得到提高。主要研究結(jié)論如下:（1）引入低層大氣信息的ETKF初始擾動(dòng)方案,能夠合理地捕捉低層中小尺度天氣系統(tǒng)的擾動(dòng)信息、準(zhǔn)確地描述中小尺度天氣系統(tǒng)預(yù)報(bào)誤差的結(jié)構(gòu)特征;較好地改善了集合離散度,體現(xiàn)... 

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 集合預(yù)報(bào)的發(fā)展及應(yīng)用
    1.2 集合預(yù)報(bào)初始擾動(dòng)的研究
    1.3 集合預(yù)報(bào)偏差訂正及釋用
    1.4 集合預(yù)報(bào)面臨的問題與發(fā)展前景
    1.5 論文主要內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)
        1.5.1 論文研究目的和創(chuàng)新點(diǎn)
        1.5.2 論文章節(jié)安排
第二章 GRAPES區(qū)域集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)
    2.1 數(shù)值預(yù)報(bào)模式
        2.1.1 GRAPES模式動(dòng)力框架
        2.1.2 GRAPES物理參數(shù)化方案
    2.2 三維變分同化系統(tǒng)
    2.3 GRAPES區(qū)域集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)及初始擾動(dòng)方案
第三章 模式空間ETKF初始擾動(dòng)方案
    3.1 ETKF初始擾動(dòng)原理
    3.2 模式空間擾動(dòng)方案的構(gòu)建
        3.2.1 ETKF垂直坐標(biāo)的變換
        3.2.2 觀測算子的構(gòu)造
        3.2.3 濕度擾動(dòng)和垂直大氣信息的優(yōu)化
        3.2.4 真實(shí)資料的引入和觀測誤差的變化
第四章 低層大氣對GRAPES區(qū)域集合預(yù)報(bào)質(zhì)量的影響
    4.1 試驗(yàn)方案設(shè)計(jì)及資料
    4.2 個(gè)例試驗(yàn)分析
    4.3 批量試驗(yàn)結(jié)果分析
        4.3.1 集合離散度與均方根誤差
        4.3.2 Talagrand分布與CRPS評分
        4.3.3 集合預(yù)報(bào)的可辨識度與可信度
        4.3.4 異常值(Outliers)評分
    4.4 結(jié)論與討論
第五章 mETKF初始擾動(dòng)方案的批量試驗(yàn)
    5.1 mETKF初始擾動(dòng)的試驗(yàn)方案及資料
    5.2 批量試驗(yàn)結(jié)果分析
        5.2.1 集合擾動(dòng)特征分析
        5.2.2 集合離散度與均方根誤差
        5.2.3 Talagrand分布與CRPS評分
        5.2.4 集合預(yù)報(bào)的可辨識度與可信度
        5.2.5 異常值(Outliers)評分
    5.3 結(jié)論與討論
第六章 總結(jié)與討論
    6.1 總結(jié)
    6.2 問題及討論
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡介


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于卡爾曼濾波遞減平均算法的集合預(yù)報(bào)綜合偏差訂正[J]. 馬旭林,時(shí)洋,和杰,計(jì)燕霞,WANG Yong.  氣象學(xué)報(bào). 2015(05)
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碩士論文
[1]中尺度模式不確定性與初值擾動(dòng)試驗(yàn)研究[D]. 王太微.中國氣象科學(xué)研究院 2008



本文編號：3690912