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高分辨數值預報技術難點及解決途徑分析

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【摘要】經過幾十年的發展,國內外數值天氣預報業務系統的建設取得了很大進展,但較好的大尺度形勢預報并不意味著準確的天氣預報,制作高分辨、精細化天氣預報需要進一步研究解決的關鍵技術包括多源資料同化應用技術、WRF中尺度數值天氣預報模式的改進和訂正釋用技術。
【關鍵詞】數值預報;資料同化;WRF模式改進;訂正釋用

數值天氣預報代表著客觀定量預報的發展方向,經過幾十年的發展,國內外數值天氣預報業務系統的建設取得了很
大進展,特別是大尺度形勢預報的精度越來越可靠,可用預報時效越來越長,空間分辨率越來越高。但較好的大尺度形勢預報并不意味著準確的天氣預報,以數值預報產品為基礎,綜合應用動力學、天氣學、統計學、人工智能等各種預報方法和各種天氣氣候信息制作高分辨、精細化氣象要素綜合預報已成為共識。針對我國當前現狀,需要研究解決以下幾個關鍵技術難點問題。
一、多源資料同化應用技術
大氣觀探測資料種類非常多,獲取手段多樣,目前常用資料包括地面報和高空報等常規觀探測資料,還包括浮標站、船舶報和數值預報產品等非常規資料。如何充分利用這些資料,構造髙精度的大氣數值預報模式初始場,是氣象要素數值預報的關鍵技術之一。其技術難點是:一是背景誤差協方差模型建立和背景誤差統計估計。變分同化中的背景場誤差結構,決定著觀測信息在模式空間的分布特征,以及不同變量間的分布匹配關系,保證分析增量平衡,合理的背景場誤差協方差結構對變分同化系統的分析質量至關重要,通過合理的風、壓場平衡關系的設計,可以得到更合理的背景場誤差協方差的模型,對提高三維變分同化分析效果有著重要的作用;二是多源非常規資料協同同化技術。多源資料的協同變分同化是非常規觀測資料走向業務應用的關鍵環節,不同源的資料數據同化疊加,不一定對同化分析結果產生正的效應。因此,需要在獨立完成對每類觀測資料直接同化的基礎上,研究多種觀測資料的協調同化技術,以確保同化效果的一致性,真正實現觀探測資料的信息互補。
以三維資料變分同化技術為框架,同時結合先進的背景場誤差協方差矩陣構造技術,可以有效提高模式初始場的構造精度。其解決的技術途徑是:在三維變分同化框架的背景誤差協方差參數估計中,采用NMC方法和觀測方法相結合的方式來估計。假定背景誤差協方差是水平和垂直可分離的,水平和垂直可分離意味著每個自協方差和交叉協方差的水平結構與垂直坐標無關。此外,由于模式預報的背景場誤差在各個季節表現出不同的特征,需要研究背景誤差隨季節的依賴性,估計不同季節的背景誤差,這樣獲得隨季節變化的背景誤差結構更接近真實的背景誤差,能夠使模式的初始場分析質量得到進一步提高;對多源非常規資料協同同化,以變分同化理論為基礎,通過完善物理和動力平衡約束,深入研究各類資料的誤差特性、質量控制和偏差訂正技術,構建合理的目標函數,分析不同觀測對同化分析和模式預報效果在實現對每類觀測資料(如自動站等資料)直接同化的基礎上,采用多參數正則化方法求取目標泛函各分量權重系數研究多種觀測資料的協調同化技術,以確保同化效果的一致性,實現觀測資料的信息互補,進一步提高非常規資料的有效同化應用水平,為氣象要素數值預報提供高質量的模式初始場。
二、WRF中尺度數值天氣預報模式的改進技術
WRF模式是由美國國家大氣研究中心(NCAR)、國家大氣海報系統實驗室、國家大氣環境預報中心(FSL,NCEP\NOAA)和俄克拉荷馬大學的風暴分析預報中心(CAPS)等多家單位聯合發展的新一代高分辨率非靜力中尺度數值預報模式。由于WRF模式系統具有可移植、易維護、可擴充、高效率、方便等諸多特性,迅速成為全世界大學、科研單位及業務部門廣泛使用的模式,WRF模式已經取代MM5,成為目前及未來研究與應用的主要區域中尺度模式。
在引進開發當今先進的WRF中尺度數值天氣模式基礎上,需要研究建立適合我國所在東亞地區大氣環流演變特征的氣象要素中尺度數值預報模式軟件。WRF中尺度模式所設計的物理過程參數化方案均是以北美地區的觀測資料為基礎,針對北美的大氣環流特征和地理特點設計的,需要針對亞太地區的地理特征和天氣特點,對該模式的資料前期處理、物理過程參數化方案以及模式邊界層處理技術等作出相應的改進和試驗研究。一是實現以全球中期度模式與區域中尺度數值預報模式之間的異模式嵌套功能。區域模式水平分辨率高,模式能夠較好描述中小尺度系統的結構細節和演變機制,通過歷史資料回報試驗,可以形成針對東亞地區天氣氣候特點且與模式分辨率相匹配的復雜中尺度物理過程參數化方案,顯著改進對東亞地區天氣形勢的分析預報水平;二是開展模式適應性試驗研究,確定模式物理過程參數化方案的最佳搭
三、訂正釋用技術
盡管數值預報模式日趨完善,計算精度不斷提高,但是預報值與實際值之間始終存在誤差,且隨著預報時效的延長,誤差逐漸增大、預報準確率逐漸下降,給天氣預報帶來了一定的困難。數值預報誤差產生的原因主要有:數值模式不能精確描述大氣運動的所有物理過程;次網格過程參數化問題難以精確處理;初始場難以絕對準確;計算過程中的舍入誤差不可避免等。為了減小數值模式的預報誤差,當前的發展主流途徑是不斷提高分辨率,更加逼真地描述各種物理過程,走精細化道路,從正面改進模式各個環節來減小模式誤差,但進一步提高預報水平的難度越來越大。
雖然數值預報能夠提供精細化的等高面上的氣象要素預報產品,但由于數值預報在初始場、資料同化、物理過程參數化等方面的不確定性,都會造成風場預報的誤差,所以有必要研究對數值預報得到的氣象要素進行訂正釋用技術方面,研究采用回歸技術和神經網絡技術,對模式預報的氣象要素進行自適應技術訂正,增強釋用模型對數值預報模式的適應能力;另一方面,通過模式預報產品與相應歷史觀測資料對比分析,確定典型地區不同季節模式在不同髙度上的溫、壓、濕和風場的平均預報偏差,為氣象要素訂正預報模型建立提供基礎數據支撐。研究采用綜合集成技術,對多種氣象要素訂正方法的結果進行預報方法集成,進行多方法決策,降低氣象要素預報產品的誤差距平,提高氣象要素的預報質量。
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作者:侯維佳 南京大橋機器有限公司 

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