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应用样条插值提高GRAPES模式物理过程反馈精度

苏勇 沈学顺 张倩 刘俊杰

苏勇, 沈学顺, 张倩, 等. 应用样条插值提高GRAPES模式物理过程反馈精度. 应用气象学报, 2014, 25(2): 202-211..
引用本文: 苏勇, 沈学顺, 张倩, 等. 应用样条插值提高GRAPES模式物理过程反馈精度. 应用气象学报, 2014, 25(2): 202-211.
Su Yong, Shen Xueshun, Zhang Qian, et al. Application of spline interpolation to physical process feedback accuracy improvement of GRAPES model. J Appl Meteor Sci, 2014, 25(2): 202-211.
Citation: Su Yong, Shen Xueshun, Zhang Qian, et al. Application of spline interpolation to physical process feedback accuracy improvement of GRAPES model. J Appl Meteor Sci, 2014, 25(2): 202-211.

应用样条插值提高GRAPES模式物理过程反馈精度

资助项目: 

国家自然科学基金项目 41205078

国家自然科学基金项目 41275103

项目 编号

江苏省普通高校研究生科研创新计划 CXLX12_0491

公益性行业 (气象) 科研专项 GYHY201006013

国家自然科学基金创新研究群体科学基金项目 4092103

国家自然科学基金项目 41375108

“十二五”国家科技支撑计划 2012BAC22B01

详细信息
    通信作者:

    沈学顺, email: shenxs@cam.gov.cn

Application of Spline Interpolation to Physical Process Feedback Accuracy Improvement of GRAPES Model

  • 摘要: GRAPES (Global/Regional Assimilation and PrEdiction System) 模式动力框架中垂直方向变量的跳层设置采用Charney-Phillips分布,在整层上进行位温、水物质的计算,物理过程中在半层上对其进行处理。这样在GRAPES模式中,进入物理过程之前和物理过程计算完毕之后,都要采用线性插值进行整层和半层之间物理量的转换。由于线性插值精度欠佳,为提高上述反馈过程的精度,并保证水物质的正定性,该研究引入样条插值,并在水物质的插值过程中进行保单调处理,有效减小了位温场、水物质场的预报偏差,并提升了模式的综合预报性能。
  • 图  1  3种不同算法对正弦波的模拟

    Fig. 1  Three different algorithms on the sinusoidal wave simulation

    图  2  3种不同算法对给定分布的模拟

    Fig. 2  Three different algorithms on the given distribution simulation

    图  3  插值前后长江中下游平原示例点 (30°N, 115°E) 偏差的垂直分布 (a) 位温场,(b) 水汽场

    Fig. 3  The deviation vertical distribution after interpolation at the sample point (30°N, 115°E) over the Yangtze River Plain (a) the potential temperature, (b) the water vapor

    图  4  插值前后北半球中纬度地区 (20°~60°N) 均方根误差的区域平均的垂直分布

    (a) 位温场, (b) 水汽场

    Fig. 4  The regional averaged root mean square error vertical distribution after interpolation of the Northern Hemisphere mid-latitude region (20°—60°N)

    (a) the potential temperature, (b) the water vapor

    图  5  插值前后位温场均方根误差的全球纬向平均垂直剖面 (单位:℃)

    (a) 线性插值, (b) 传统的三次样条插值

    Fig. 5  The zonal mean vertical distribution of temperature root mean square error after interpolation (unit:℃)

    (a) linear interpolation, (b) traditional cubic spline interpolation

    图  6  插值前后水汽场均方根误差的全球纬向平均垂直剖面 (单位:g·kg-1)

    (a) 线性插值, (b) 单调的三次样条插值

    Fig. 6  The zonal mean vertical distribution of water vapor root mean square error after interpolation (unit:g·kg-1)

    (a) linear interpolation, (b) monotonic cubilc spline interpolation

    图  7  2009年7月7—20日批量试验72 h温度场预报与FNL的平均偏差 (单位:K,阴影为偏差,灰线为预报场)

    (a) 线性插值700 hPa的偏差,(b) 传统的三次样条插值700 hPa的偏差,(c) 线性插值偏差的纬向平均垂直剖面, (d) 传统的三次样条插值偏差的纬向平均垂直剖面

    Fig. 7  Average deviation of 72-hour temperature forecast from bulk test against FNL data during 7—20 July 2009(unit:K, shaded for deviation, gray line for forecast field)

    (a) linear interpolation of 700 hPa deviation field, (b) traditional cubic spline interpolation of 700 hPa deviation field, (c) zonal mean deviation vertical profile of linear interpolation, (d) zonal mean deviation vertical profile of traditional cubic spline interpolation

    图  8  2009年7月7—20日批量试验72 h湿度场预报与FNL的偏差 (单位:g·kg-1, 图中阴影为偏差,灰线为预报场)

    (a) 线性插值700 hPa的偏差,(b) 单调的三次样条插值700 hPa的偏差,(c) 线性插值偏差的纬向平均垂直剖面, (d) 单调的三次样条插值偏差的纬向平均垂直剖面

    Fig. 8  Average deviation of 72-hour humidity forecast from bulk test against FNL data during 7—20 July 2009 (unit:g·kg-1, shaded for deviation, gray line for forecast field)

    (a) linear interpolation of 700 hPa deviation field, (b) monotonic cubic spline interpolation of 700 hPa deviation field, (c) zonal mean deviation vertical profile of linear interpolation, (d) zonal mean deviation vertical profile of monotonic cubic spline interpolation

    图  9  2009年7月7—20日北半球高度场各层的距平相关系数与均方根误差

    Fig. 9  The hight anomaly correlation coefficient and root mean square error in the Northern Hemisphere during 7—20 July 2009

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出版历程
  • 收稿日期:  2013-01-15
  • 修回日期:  2013-12-20
  • 刊出日期:  2014-03-31

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