本文關(guān)鍵詞：集合變換敏感性方法及其在青藏高原地區(qū)的初步應(yīng)用研究

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【摘要】：數(shù)值天氣預(yù)報在本質(zhì)上是一個初值問題,模式初值能否準(zhǔn)確地描述大氣運(yùn)動狀態(tài)將決定著數(shù)值天氣預(yù)報的成敗。在數(shù)值天氣預(yù)報中,可以通過適應(yīng)性觀測來提高模式初值的準(zhǔn)確性:通過特定的算法識別出初值敏感區(qū),然后在初值敏感區(qū)增加觀測,減少初始不確定性,從而提高預(yù)報技巧。目前大多數(shù)敏感區(qū)識別算法均用于臺風(fēng)的敏感區(qū)識別,針對中高緯高影響天氣系統(tǒng)的敏感區(qū)識別算法還有待優(yōu)化。例如在美國的冬季風(fēng)暴觀測布局試驗(yàn)(WSR,Winter storm reconnaissance)中,敏感區(qū)識別算法為集合變換法(ET,Ensemble Transformation)和集合變換卡爾曼濾波方法(ETKF,Ensemble Transform Kalman Filter),其計算效率不高,并且估算的敏感區(qū)會忽略掉分析誤差方差較大的地區(qū)。本文從敏感區(qū)識別效率和準(zhǔn)確率的角度,提出并實(shí)現(xiàn)基于集合變換的敏感區(qū)識別算法:集合變換敏感性方法(ETS,Ensemble Transform Sensitivity)。集合變換敏感性方法在求取敏感區(qū)的過程中,由于只用估算預(yù)報誤差協(xié)方差價格函數(shù)的極小,而非遍歷所有可能的狀態(tài)變量的位置,因此其計算效率比ET高;在求取變換矩陣時,集合變換敏感性方法通過使用廣義逆和矩陣的QR分解,使得最后估算的敏感區(qū)和分析誤差協(xié)方差矩陣的對角線元素取值為正比,而在集合變換方法中最后估算的敏感區(qū)不能合理的表征分析誤差協(xié)方差矩陣的大值區(qū),因此集合變換敏感性方法估算的敏感區(qū)更加準(zhǔn)確。本文通過一系列數(shù)值試驗(yàn)證實(shí)了集合變換敏感性方法的高效性和準(zhǔn)確性。在數(shù)值天氣預(yù)報中,青藏高原及其周邊地區(qū)的初值問題十分重要。本文通過NCEP全球預(yù)報在不同地區(qū)的預(yù)報誤差分析、包含大地形(亞洲青藏高原、北美落基山脈)與否的區(qū)域模擬試驗(yàn)、同化青藏高原地區(qū)人造觀測的觀測系統(tǒng)模擬試驗(yàn),分析探討了數(shù)值預(yù)報在青藏高原地區(qū)的不確定性對其下游地區(qū)預(yù)報的影響。結(jié)果表明青藏高原及其周邊地區(qū)的初始不確定性會使得高原及其下游地區(qū)的數(shù)值預(yù)報技巧下降。本文利用集合變換敏感性方法開展了高原及其周邊地區(qū)的適應(yīng)性觀測初步應(yīng)用研究。2012年6月到8月14個西南渦天氣過程的敏感區(qū)估算結(jié)果表明:西南渦的主要敏感區(qū)主要分布在西南渦發(fā)生的源地:九龍和小金地區(qū)。2015年7月連續(xù)一個月的青藏高原及其周邊地區(qū)敏感區(qū)估算試驗(yàn)表明:青藏高原及其周邊地區(qū)的觀測敏感區(qū)主要分布在青藏高原南部和青藏高原南側(cè)及東南側(cè)的大地形劇試驗(yàn)變區(qū)域;敏感區(qū)與青藏高原上空500hPa的風(fēng)向風(fēng)速切變聯(lián)系十分緊密,敏感區(qū)能夠表征主要的青藏高原天氣系統(tǒng)的發(fā)生和發(fā)展,例如南亞高壓的西移,高原渦的生成。通過OSSE試驗(yàn),證實(shí)了位于敏感區(qū)的人造探空觀測能夠提高青藏高原及其下游地區(qū)的預(yù)報技巧,敏感區(qū)估算結(jié)果和OSSE試驗(yàn)也為青藏高原及其周邊地區(qū)的探空網(wǎng)布局提供可行的參考建議。
【學(xué)位授予單位】：中國氣象科學(xué)研究院
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：P456.7

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前5條

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本文編號：1260288