【摘 要】
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基于本征正交分解的四维集合变分同化方法（POD-4DEn Var）,将四维变分和集合卡尔曼滤波方法相结合,既能构造具有流依赖性的背景误差协方差,又能同化多种类型的观测资料,并且不需要切线性和伴随模式的开发,由于其计算成本较低,因此是具有发展潜力的同化方法。本文利用该方法,开展了卫星和雷达资料的同化试验;同时,检验了卫星资料的全空同化效果,主要工作和结论如下:首先,本文利用POD-4DEn Var方
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基于本征正交分解的四维集合变分同化方法（POD-4DEn Var）,将四维变分和集合卡尔曼滤波方法相结合,既能构造具有流依赖性的背景误差协方差,又能同化多种类型的观测资料,并且不需要切线性和伴随模式的开发,由于其计算成本较低,因此是具有发展潜力的同化方法。本文利用该方法,开展了卫星和雷达资料的同化试验;同时,检验了卫星资料的全空同化效果,主要工作和结论如下:首先,本文利用POD-4DEn Var方法开展了卫星和雷达的同化试验,以一次降水过程为研究对象,对比仅同化卫星资料或雷达资料以及同时同化卫星和雷达资料的试验,发现同时同化两种资料得到了最佳的降水预报结果;不同观测资料对初始场的调整不同,卫星资料对整个模式区域的分析场均有调整,而雷达资料的作用仅局限于局地区域,同时同化两种资料能为模式提供更丰富的中小尺度信息。在试验研究的基础上,本文构建了同时同化卫星雷达资料的四维集合变分同化预报系统,连续滚动同化预报结果显示该系统能提高数值预报的精度。相比于极轨卫星,静止卫星具有更高的时空分辨率。因此本文基于POD-4DEn Var方法,实现了新一代静止卫星葵花8号10分钟一次的AHI资料直接同化,并通过一次暴雨过程评估了同化效果。结果表明,同化后对风场和湿度场的预报有明显改进效果,且同化能提高降水的预报水平,特别对于短时强降水的捕捉能力较强,体现了利用四维集合变分方法同化高时空分辨率卫星资料对于快速变化的天气系统预报的优势。最后,开展了全空条件下AMSR2资料的同化试验,分别针对不同下垫面选取了海上多台风以及陆上暴雨过程作为研究对象,检验了全空同化效果。结果表明,对于海上多台风过程,全空同化提供了更多来自台风中心附近云雨区的信息,能够提高对台风垂直结构的模拟效果,同时得到更好的路径和强度预报;对于陆上降水过程,全空同化能提高降水的预报水平,特别是强度较强的降水。同时,分析发现对于AMSR2陆上资料的同化,剔除低频通道资料可以一定程度上提高同化的效果,这是由于AMSR2低频通道对地面发射率较为敏感的缘故。
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