四维变分和集合卡尔曼滤波同化多普勒雷达资料的方法及其反演暴雨中尺度结构的研究

论文题目: 四维变分和集合卡尔曼滤波同化多普勒雷达资料的方法及其反演暴雨中尺度结构的研究

论文类型: 博士论文

论文专业: 大气物理学与大气环境

作者: 许小永

导师: 郑国光,刘黎平

关键词: 多普勒雷达资料,同化,反演,中尺度结构

文献来源: 南京信息工程大学

发表年度: 2005

论文摘要: 采用两种四维同化方法:四维变分(4D-VAR)和集合卡尔曼滤波(EnKF),在云模式中同化多普勒雷达资料,并利用模拟雷达资料和实测雷达资料考察了两种同化技术的同化效果及其定量获取灾害天气中尺度信息的能力。主要研究内容和结果如下:(1) 利用Sun and Crook(1997) 建立的云模式和4D-VAR算法,同化模拟多普勒雷达资料,证明了4D-VAR同化技术能够从单(双)多普勒雷达资料反演大气三维风场、热力场利微物理场。各个变量反演精度高低与同化过程中变量受约束的大小程度相关。(2) 利用宜昌-荆州双多普勒雷达获得的长江中游一次梅雨锋暴雨过程的观测资料,证明了多普勒雷达资料4D-VAR同化技术定量获取暴雨中尺度结构信息的能力。反演结果显示,中尺度切变线是本次暴雨过程的主要动力特征;对流云表现为低层辐合、高层辐散并有垂直上升运动伴随:低层是低压区,高层为高压区;中部为暖区而上、下部为冷区;水汽、云水和雨水分别集中在对流云体内、上升气流区和强回波区。(3) 采用合肥-无为-马鞍山双/三多普勒雷达获得的长江下游一次梅雨锋暴雨过程的观测资料,进一步考察了4D-VAR同化算法反演暴雨中尺度结构的能力。结果表明:三部雷达两两组合以及各自单独反演结果大体上是一致的;中尺度辐合线是本次暴雨过程的主要动力特征:对流云表现为低层辐合、高层强辐散并伴有垂直上升运动:中低层是相对冷区和高压区,高层是相对暖区和低压区;对流云中下部为干冷空气,云水和雨水分别集中在上升气流区和强回波区。(4) 不考虑模式中的湿物理过程,采用干模式来4D-VAR同化反演低层水平风场。几个个例研究表明,利用干模式同化多普勒雷达资料反演的低层水平风场是可靠的。(5) 采用EnKF技术,在云模式中同化模拟多普勒雷达资料。结果显示:同化几个时次的资料后,EnKF分析结果接近真值,证明了EnKF同化多普勒雷达资料的可行性。(6) 利用多普勒雷达资料EnKF同化技术,分析了前面所述两次暴雨过程的中尺度结构,并将EnKF同化分析结果与4D-VAR同化反演结果进行了对比。结果表明:利用EnKF同化技术,可以从多普勒雷达资料分析出暴雨中尺度系统的三维风场、热力场和微物理场结构。尽管在某些细节上存在一些差别,EnKF和4D-VAR两种方法反演的暴雨中尺度结构特征大体是一致的。

论文目录:

摘要

ABSTRACT

第一章前言

1． 1选题的意义

1． 2气象资料同化方法及其研究进展

1． 2． 1牛顿松驰法

1． 2． 2最优插值法

1． 2． 3统计动力法

1． 2． 4卡尔曼滤波和集合卡尔曼滤波

1． 2． 5变分同化方法

1． 3多普勒雷达资料反演与同化研究进展

1． 3． 1多普勒天气雷达风场反演技术

1． 3． 2热力场和微物理场反演技术

1． 3． 3雷达资料在数值模式中的应用

1． 3． 4多普勒雷达晴空回波资料的同化

1． 3． 5多普勒雷达资料在云模式中的同化

1． 3． 6多普勒雷达资料在中尺度模式中的同化

1． 4讨论

1． 5本论文研究方法和内容

1． 5． 1研究目标和目的

1． 5． 2研究方法

1． 5． 3研究内容

第二章4D-VAR同化多普勒雷达资料的方法及数值试验

2． 1引言

2． 2云数值模式

2． 2． 1基本方程

2． 2． 2微物理过程参数化

2． 3四维变分(4D-VAR)同化方法

2． 3． 1价值函数的定义

2． 3． 2价值函数梯度的计算和下降算法

2． 3． 3伴随模式中湿物理过程的处理方法

2． 3． 4价值函数梯度准确性检验

2． 4模拟雷达资料的生成

2． 5试验设计和结果

2． 5． 1控制试验

2． 5． 2价值函数中增加背景项

2． 5． 3同化单雷达资料

2． 5． 4改变反演区相对雷达站的位置

2． 5． 5增加同化窗和雷达资料观测时次

2． 5． 6雷达观测资料缺值的影响

2． 5． 7雷达观测资料误差的影响

2． 5． 8侧边界条件效应

2． 5． 9模式误差的影响

2． 6小结

第三章4D-VAR同化多普勒雷达资料反演长江中游一次梅雨锋暴雨中尺度结构

3． 1引言

3． 2暴雨过程和多普勒雷达观测资料

3． 34D-VAR同化方法

3． 4数值试验

3． 4． 1控制试验

3． 4． 2只同化单部多普勒雷达资料

3． 4． 3价值函数中增加背景项J_(hm)

3． 4． 4增加同化窗长度

3． 4． 5雷达体扫资料采用线性插值技术

3． 4． 6直接同化球坐标中雷达体扫资料

3． 4． 7改变预报变量初估值

3． 54D-VAR同化反演结果可靠性和合理性分析

3． 5． 1与探空资料和地面资料的比较

3． 5． 2与双多普勒雷达合成风场的比较

3． 5． 3与中尺度模式MM5模拟结果的对比分析

3． 5． 4与相关文献结果的比较

3． 64D-VAR同化反演结果误差分析

3． 6． 1误差来源

3． 6． 2误差分析

3． 7预报误差分析

3． 8暴雨中尺度结构

3． 8． 1回波结构特征

3． 8． 2风场结构

3． 8． 3热力场结构

3． 8． 4微物理场分布

3． 9小结

第四章4D-VAR同化多普勒雷达资料反演长江下游一次梅雨锋暴雨中尺度结构

4． 1引言

4． 2暴雨过程和多普勒雷达观测资料

4． 34D-VAR同化反演结果

4． 3． 1回波和风场结构

4． 3． 2热力结构

4． 3． 3微物理场分布

4． 44D-VAR同化反演结果可靠性和合理性分析

4． 4． 1与探空资料和地面资料的比较

4． 4． 2与双多普勒雷达合成风场的比较

4． 4． 3与相关文献结果的比较

4． 5本次暴雨过程与第三章所述暴雨过程中尺度结构的异同

4． 5． 1相同点

4． 5． 2不同点

4． 6小结

第五章利用干模式4D-VAR同化多普勒雷达资料反演低层水平风场

5． 1引言

5． 2干模式反演风场的4D-VAR同化方法

5． 3个例研究

5． 3． 1湖北宜昌-荆州暴雨个例

5． 3． 2安徽合肥-无为暴雨个例

5． 3． 3河南许昌对流云降水个例

5． 3． 4山东济南冰雹个例

5． 4小结

第六章集合卡尔曼滤波同化多普勒雷达资料的方法及数值试验

6． 1引言

6． 2EnKF同化方法

6． 2． 1KF技术

6． 2． 2EnKF理论

6． 2． 3EnKF算法的实现

6． 2． 4有关EnKF算法的讨论

6． 3同化模式和模拟雷达资料

6． 4试验设计和结果分析

6． 4． 1控制试验

6． 4． 2雷达位置和个数对同化的影响

6． 4． 3反射率资料的同化

6． 4． 4协方差的重要性

6． 4． 5观测资料质量的影响

6． 4． 6初始集合的影响

6． 4． 7集合大小和影响半径的影响

6． 4． 8模式误差的影响

6． 5EnKF与4D-VAR的比较

6． 6小结

第七章EnKF同化多普勒雷达资料分析暴雨中尺度结构

7． 1EnKF同化方法

7． 2资料

7． 3EnKF同化结果及其与4D-VAR同化结果的对比

7． 3． 12002年7月22日暴雨过程

7． 3． 22002年6月24日暴雨过程

7． 4小结

第八章总结与讨论

8． 1总结

8． 2特色与创新之处

8． 3存在问题和未来研究方向

参考文献

博士研究生期间公开发表和完成的论文

致谢

发布时间: 2005-06-29

参考文献

[1].Doppler雷达资料同化技术研究[D]. 杨毅.兰州大学2007
[2].SVD-En4DVar方法同化多普勒雷达资料的试验研究[D]. 徐道生.兰州大学2012

四维变分和集合卡尔曼滤波同化多普勒雷达资料的方法及其反演暴雨中尺度结构的研究

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