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GRAPES全球三维变分同化系统的检验与诊断

刘艳 薛纪善 张林 陆慧娟

刘艳, 薛纪善, 张林, 等. GRAPES全球三维变分同化系统的检验与诊断. 应用气象学报, 2016, 27(1): 1-15. DOI: 10.11898/1001-7313.20160101..
引用本文: 刘艳, 薛纪善, 张林, 等. GRAPES全球三维变分同化系统的检验与诊断. 应用气象学报, 2016, 27(1): 1-15. DOI: 10.11898/1001-7313.20160101.
Liu Yan, Xue Jishan, Zhang Lin, et al. Verification and diagnostics for data assimilation system of global GRAPES. J Appl Meteor Sci, 2016, 27(1): 1-15. DOI:  10.11898/1001-7313.20160101.
Citation: Liu Yan, Xue Jishan, Zhang Lin, et al. Verification and diagnostics for data assimilation system of global GRAPES. J Appl Meteor Sci, 2016, 27(1): 1-15. DOI:  10.11898/1001-7313.20160101.

GRAPES全球三维变分同化系统的检验与诊断

DOI: 10.11898/1001-7313.20160101
资助项目: 

国家自然科学基金项目 41075081

公益性行业 (气象) 科研专项 GYHY201506003

详细信息
    通信作者:

    薛纪善, email: jsxue@cma.gov.cn

Verification and Diagnostics for Data Assimilation System of Global GRAPES

  • 摘要: 中国气象局数值预报中心新近升级的GRAPES全球三维变分同化系统的大气基本状态变量在物理属性与定义的网格和坐标上与预报模式保持一致,是一个完全针对GRAPES预报模式的同化系统。该系统不仅有利于减小分析误差,也是构建GRAPES四维变分同化系统的基本环节之一。该文通过与观测资料的对比、与国际其他业务中心分析场的对比,以及中期数值预报的检验,对新的GRAPES全球三维变分同化系统性能进行较全面讨论,并通过对这一系统的检验,探索资料同化系统性能的检验方法,尤其是观测资料同化效果的定量评价方法。诊断结果表明:在宏观特征上,GRAPES变分同化系统的分析场与欧洲中期数值预报中心和美国国家环境预测中心的分析场十分相似, 但细节上仍有差别。这些差别主要源自GRAPES同化系统中探空、地面报、掩星以及飞机报观测的贡献偏大,而卫星垂直探测仪观测资料的作用尚未充分发挥。从探测单要素来讲,风及湿度观测的作用发挥不够。此外,青藏高原周围地区、模式高层及赤道地区分析场偏差较大,它们与模式地形及高层的处理等有关系,这些问题有待进一步改进。
  • 图  1  探空、飞机、地面、船舶、云导风、掩星观测以及NOAA18卫星垂直探测器温度计的dadb的概率分布

    Fig. 1  Probability of da and db for TEMP, AIREP, SYNOPS, SHIPS, SATOB, RO and AMSUM-A of NOAA18 satellite

    图  2  探空气压观测的BMO和AMO的平均值及均方根误差在500 hPa高度的水平分布

    Fig. 2  Distribution of mean and root mean square of BMO and AMO for radionsonde pressure observations at 500 hPa

    图  3  青藏高原地区探空观测的BMO和AMO的平均值和均方根误差廓线

    (a) 气压,(b) 相对湿度, (c)u分量, (d)v分量

    Fig. 3  Profile of mean and root mean square of BMO and AMO for the radiosonde observation in the Tibet Plateau for pressure (a), relative humidity (b), u wind (c), v wind (d)

    图  4  青藏高原地区卫星云导风经向风和纬向风的dadb的概率分布

    Fig. 4  Probability da and db of atmospheric motion vectors observations over the Tibet Plateau

    图  5  G-3DVar与ERA-Interim在850,500 hPa和250 hPa位势高度的相关系数和均方根误差的时间演变

    (a) 北半球的相关系数, (b) 南半球的相关系数, (c) 北半球的均方根误差, (d) 南半球的均方根误差

    Fig. 5  Time evolution of correlation coefficients and root mean square errors between G-3DVar and ERA-Interim at 850, 500 hPa and 250 hPa for the Northern Hemisphere and the Southern Hemisphere

    (a) correlation coefficient of the Northern Hemisphere, (b) correlation coefficient of the Southern Hemiphere, (c) root mean square error of the Northern Hemisphere, (d) root mean square error of the Southern Hemiphere

    图  6  北半球、南半球以及热带地区G-3DVar的背景场、分析场与ERA-Interim分析场的差的平均值和均方根误差的垂直分布廓线

    Fig. 6  Mean and root mean square error of GRAPES geopertential height, temperature and zonal wind analysis compared to ERA_Interim (GRAPES minus ERA-Interim) in the Northern Hemisphere, the Southern Hemisphere and the tropics

    图  7  G-3DVar与ERA-Interim分析场月平均偏差的纬度-高度剖面图

    (a) 位势高度 (单位:gpm),(b) 温度 (单位:K),(c) 比湿 (单位:kg·kg-1),(d)u分量 (单位:m·s-1),(e)v分量 (单位:m·s-1)

    Fig. 7  Analysis comparisons between GRAPES and ERA_Interim for geopertential height (unit:gpm)(a), temperature (unit:K)(b), specific humidity (unit:kg·kg-1)(c), u wind (unit:m·s-1)(d) and v wind (unit:m·s-1)(e)

    图  8  北半球 (a)、南半球 (b) 以及东亚地区 (c)500 hPa的距平相关系数随着预报时效的变化曲线

    Fig. 8  Anomaly correlation coefficient (ACC) of the 500 hPa height for the 8-day forecast in the Northern Hemisphere (a), the Southern Hemisphere (b) and the East Asia (c)

    表  1  估计的新息与分析余差的平均值和均方差等统计信息

    Table  1  Statistics of mean and variance for innovation and residual

    观测 要素 ξb ξa σb σa rab
    探空 气压/hPa -0.4014 -0.0217 0.8037 0.4522 0.32
    u分量/(m·s-1) -0.006 0.0054 3.7618 2.812 0.56
    v分量/(m·s-1) -0.0202 0.014 3.6782 2.7799 0.57
    相对湿度/% 3.0262 -1.0595 22.2519 15.7933 0.50
    地面 地表气压/hPa -0.2361 -0.021 0.941 0.6754 0.52
    船舶 地表气压/hPa -0.1467 0.0107 1.0522 0.7872 0.56
    云导风 风的u分量/(m·s-1) 0.3533 0.1679 3.823 2.8708 0.56
    飞机 温度/K 0.4076 0.1766 1.4039 1.1394 0.66
    u分量/(m·s-1) 0.0121 -0.0123 3.6421 2.7596 0.57
    v分量/(m·s-1) -0.1173 -0.0149 3.6005 2.7251 0.57
    掩星 折射率/% -0.00073 -0.00048 0.00013 0.00005 0.15
    微波温度计
    (NOAA18)
    通道5亮温/K 0.1113 0.0755 0.2291 0.2119 0.86
    通道6亮温/K -0.0567 0.0776 0.1976 0.1612 0.67
    通道7亮温/K 0.0377 0.0179 0.2105 0.1793 0.73
    通道8亮温/K 0.0945 0.0709 0.2319 0.2057 0.79
    通道9亮温/K 0.2925 0.1876 0.2803 0.2126 0.58
    通道10亮温/K 0.4785 0.4873 0.2485 0.2087 0.70
    AIRS 通道平均亮温/K 0.1492 0.1117 0.52 0.48 0.85
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    表  2  背景场检查的相关统计信息

    Table  2  Statistics information of background check

    观测 要素 资料使用
    率/%
    系统指定
    的αqc
    本文式 (4) 统
    计的αqc
    质控范围
    探空 气压/hPa 98 5.0 2.9 [-2.6, 1.7] (400~850 hPa)
    u, v分量/(m·s-1) 100 9.0 2.5 [-7.5, 7.5]
    相对湿度/% 97 3.0 1.6 [-41, 45]
    船舶 地表气压/hPa 73 5.0 3.7 [-2.1, 2.3]
    地面 地表气压/hPa 73 3.0 2.4 [-2.1, 1.7]
    云导风 u, v分量/(m·s-1) 99 5.0 1.5 [-7.3, 8.0]
    飞机 u, v分量/(m·s-1) 99 4.0 1.8 [-7.3, 7.3]
    温度/K 99 4.0 2.2 [-2.4, 3.2]
    掩星 折射率/% 90 4.0 2.0 [-1.2, 1.2]
    微波温度计 AMSU-A亮温/K 74 2.0 2.0
    高光谱 AIRS亮温/K 8 2.0
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2015-03-29
  • 修回日期:  2015-09-04
  • 刊出日期:  2016-01-31

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