資料同化是改善數(shù)值預(yù)報初值質(zhì)量的有效方式,將多源觀測資料和背景場有機(jī)融合,最終產(chǎn)生一個更加準(zhǔn)確的分析場,從而改善數(shù)值預(yù)報質(zhì)量。GPS掩星反演大氣溫濕資料具有高垂直分辨率、高精度、受云和降水影響小等優(yōu)點(diǎn),是資料同化中的一種重要資料。但是,該資料相對于GRAPES模式層太過密集,直接同化通常會出現(xiàn)資料冗余,導(dǎo)致分析質(zhì)量降低。因此,為了充分發(fā)揮GPS掩星大氣資料對分析場的貢獻(xiàn),有必要對其進(jìn)行合理的稀疏化。針對GRAPES同化預(yù)報系統(tǒng),為了避免同化時的資料冗余,提高分析質(zhì)量,本文發(fā)展建立了一種既考慮數(shù)值預(yù)報模式高度-地形追隨垂直坐標(biāo)的不均勻垂直分層特點(diǎn),又結(jié)合掩星反演資料特性的新適應(yīng)性垂直稀疏化方案,并對新舊稀疏化方案進(jìn)行了個例和批量試驗檢驗,探索了該適應(yīng)性稀疏化方案對分析和預(yù)報質(zhì)量的影響。個例試驗結(jié)果表明,選取合適的稀疏參數(shù),適應(yīng)性稀疏化方案相比未稀疏化方案,GPS掩星反演大氣溫濕資料對背景場的調(diào)整程度更大,分析質(zhì)量更高;位勢高度、比濕、溫度和風(fēng)場等預(yù)報場的均方根誤差均更小。此外,適應(yīng)性稀疏化方案對改善臺風(fēng)路徑和臺風(fēng)暴雨落區(qū)及強(qiáng)度預(yù)報也有積極作用。批量試驗的結(jié)果表明,適應(yīng)性稀疏化方案的各物理... 

【文章來源】：南京信息工程大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：85 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 資料同化的發(fā)展
    1.2 氣象衛(wèi)星資料的發(fā)展
        1.2.1 GPS RO探測原理
        1.2.2 GPS RO探測資料
        1.2.3 COSMIC觀測系統(tǒng)及反演大氣原理
    1.3 GPS RO觀測資料的同化研究
        1.3.1 GPS RO資料的質(zhì)量分析
        1.3.2 GPS RO資料同化的觀測算子
        1.3.3 GPS RO資料在同化預(yù)報中的應(yīng)用
        1.3.4 目前存在的問題
    1.4 研究目的與創(chuàng)新點(diǎn)
    1.5 論文結(jié)構(gòu)及主要內(nèi)容
第二章 GRAPES同化預(yù)報系統(tǒng)
    2.1 GRAPES模式動力框架
    2.2 物理參數(shù)化方案
    2.3 模式空間GRAPES m3DVAR同化系統(tǒng)
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于模式坐標(biāo)的GPS掩星反演資料垂直稀疏化方案
    3.1 引言
    3.2 適應(yīng)性垂直稀疏化方案的構(gòu)造
    3.3 試驗方案設(shè)計
    3.4 不同稀疏化方案的對比
    3.5 本章小結(jié)
第四章 適應(yīng)性稀疏化方案的效果分析
    4.1 模式配置與資料
    4.2 臺風(fēng)個例介紹
    4.3 分析增量的分析
        4.3.1 質(zhì)量場
        4.3.2 濕度場
    4.4 分析場的質(zhì)量
    4.5 預(yù)報質(zhì)量
        4.5.1 臺風(fēng)路徑與強(qiáng)度預(yù)報
        4.5.2 各物理量場預(yù)報
        4.5.3 臺風(fēng)降水預(yù)報
        4.5.4 BS、TS、ETS、TSS降水評分
    4.6 本章小結(jié)
第五章 COSMIC掩星資料的同化預(yù)報批量試驗
    5.1 試驗方案
    5.2 分析場質(zhì)量分析
        5.2.1 質(zhì)量場（位勢高度場和溫度場）分析
        5.2.2 濕度場質(zhì)量
        5.2.3 風(fēng)場質(zhì)量
    5.3 預(yù)報場效果分析
        5.3.1 質(zhì)量場效果
        5.3.2 濕度場效果
        5.3.3 風(fēng)場效果
    5.4 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論與討論
    6.1 結(jié)論
    6.2 問題及討論
    6.3 研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡介


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]數(shù)值天氣預(yù)報中集合-變分混合資料同化及其研究進(jìn)展[J]. 馬旭林,陸續(xù),于月明,朱金煥,陳靜.  熱帶氣象學(xué)報. 2014(06)
[2]GPS掩星資料三維變分同化對臺風(fēng)模式預(yù)報的改進(jìn)試驗[J]. 宋曉姜,楊學(xué)聯(lián),邢建勇.  海洋學(xué)報(中文版). 2013(05)
[3]GPS無線電掩星資料特點(diǎn)[J]. 鄒曉蕾.  氣象科技進(jìn)展. 2012(05)
[4]一次西太平洋副熱帶高壓進(jìn)退過程中暴雨的GPS可降水量特征[J]. 李國翠,李國平,陳小雷,李宗濤,孫云.  大氣科學(xué)學(xué)報. 2011(04)
[5]利用COSMIC資料對17個臺風(fēng)熱力結(jié)構(gòu)的合成分析[J]. 丁金才,郭英華,郭永潤,杜明斌,楊引明,葉其欣,賀千山,郭鵬.  熱帶氣象學(xué)報. 2011(01)
[6]一次降水天氣過程的GPS掩星資料在GSI同化系統(tǒng)中的應(yīng)用[J]. 郝民,郭英華,馬再忠.  高原氣象. 2010(01)
[7]氣象衛(wèi)星資料同化的科學(xué)問題與前景[J]. 薛紀(jì)善.  氣象學(xué)報. 2009(06)
[8]Developments of the Three-Dimensional Variational Data Assimilation System for the Nonhydrostatic GRAPES[J]. 馬旭林,莊照榮,薛紀(jì)善,陸維松.  Acta Meteorologica Sinica. 2009(06)
[9]COSMIC資料在GRAPES全球三維變分同化系統(tǒng)的初步研究[J]. 唐細(xì)壩,薛紀(jì)善.  熱帶氣象學(xué)報. 2009(05)
[10]COSMIC計劃及掩星數(shù)據(jù)誤差分析[J]. 茍小平,符養(yǎng),郭粵寧,杜曉勇.  氣象科學(xué). 2009(03)

碩士論文
[1]COSMIC掩星資料質(zhì)量分析及其在臺風(fēng)預(yù)報中的同化研究[D]. 姜勝.南京信息工程大學(xué) 2014



本文編號：3049420