CIMISS與GDAS數(shù)據(jù)庫(kù)中探空濕度資料評(píng)估分析研究
發(fā)布時(shí)間:2021-07-30 13:11
探空觀測(cè)資料作為天氣預(yù)報(bào)和數(shù)值預(yù)報(bào)不可缺少的資料源在科研和業(yè)務(wù)中發(fā)揮著重要作用,但該資料質(zhì)量的好壞直接影響模式預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性,因此必須在資料源頭開展資料質(zhì)量控制確保高質(zhì)量資料在同化和模式預(yù)報(bào)中得到應(yīng)用。質(zhì)量控制要有好的效驗(yàn)工具和比對(duì)資料,本文將我國(guó)業(yè)務(wù)數(shù)值預(yù)報(bào)的CIMISS數(shù)據(jù)庫(kù)與NCEP的GDAS數(shù)據(jù)庫(kù)的探空濕度資料進(jìn)行比較,了解CIMISS庫(kù)資料的質(zhì)量與偏差情況,以及兩種資料庫(kù)數(shù)據(jù)在GRAPES 4DVAR同化應(yīng)用結(jié)果,試驗(yàn)表明:兩個(gè)庫(kù)資料雖然存在偏差,經(jīng)過質(zhì)量控制,偏差明顯減小;在實(shí)際同化分析與EC再分析場(chǎng)比較水平和垂直偏差都很小,模式預(yù)報(bào)降水評(píng)分基本一致,從而證實(shí)CIMISS庫(kù)中探空濕度資料的合理可用性,為深入認(rèn)識(shí)探空濕度資料的質(zhì)量和性能提供了依據(jù)。
【文章來源】:高原氣象. 2020,39(05)北大核心CSCD
【文章頁(yè)數(shù)】:10 頁(yè)
【部分圖文】:
2018年6月15-30日兩個(gè)不同數(shù)據(jù)庫(kù)GRAPES模式不同預(yù)報(bào)時(shí)效降水技巧評(píng)分
選取2018年6月00:00與12:00中國(guó)區(qū)(15°N-65°N,70°E-145°E)和北美區(qū)(15°N-65°N,50°W-130°W)CIMISS庫(kù)質(zhì)量控制前后的探空濕度場(chǎng)與GDAS庫(kù)質(zhì)控后探空濕度場(chǎng),比較其垂直方向平均偏差和均方根偏差。由于獲取的GDAS庫(kù)資料是經(jīng)過質(zhì)量控制數(shù)據(jù),故采用CIMISS庫(kù)資料經(jīng)過質(zhì)量控制前后的場(chǎng)分別與該GDAS庫(kù)資料比較。由2018年6月00:00與12:00 CIMISS庫(kù)質(zhì)控前后與GDAS庫(kù)質(zhì)控后相對(duì)濕度垂直場(chǎng)偏差比較(圖3)可以看出,GDAS庫(kù)與CIMISS庫(kù)質(zhì)量控制前后偏差比較都是正偏差,說明CIMISS庫(kù)探空濕度觀測(cè)小于GDAS庫(kù)資料;經(jīng)過質(zhì)量控制后CIMISS庫(kù)探空濕度資料與GDAS庫(kù)偏差明顯減小;北美區(qū)偏差無論在00:00還是12:00都要小于中國(guó)區(qū);其中在北美區(qū)低層質(zhì)量控制后偏差減小效果更加顯著[圖3(c),(d)]。低層700 hPa以下偏差小于5%,而12:00偏差明顯小于00:00[圖3(d)],且經(jīng)過質(zhì)量控制后CIMISS庫(kù)與GDAS庫(kù)濕度偏差接近零,說明兩個(gè)庫(kù)的數(shù)據(jù)經(jīng)過質(zhì)量控制后基本一致。高層200 hPa附近偏差最大達(dá)18%。通過對(duì)中國(guó)區(qū)和北美區(qū)兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)垂直偏差比較,看出這兩種庫(kù)在低層偏差較小,經(jīng)過質(zhì)量控制最多減少7%,說明兩者探空觀測(cè)濕度在低層較一致;而500 hPa以上偏差增加,雖然質(zhì)量控制后偏差減小近3%,但高層偏差依然存在,即CIMISS庫(kù)的探空濕度觀測(cè)高層有明顯的偏干現(xiàn)象。3.2 水平偏差分析
通過比較兩個(gè)資料庫(kù)CIMISS與GDAS探空濕度觀測(cè)的垂直和水平偏差分布(圖3~5)還可以看出,偏差多為正值,說明CIMISS庫(kù)探空濕度觀測(cè)在大部分地區(qū)都是小于GDAS庫(kù)資料;通過資料的質(zhì)量控制,兩個(gè)庫(kù)觀測(cè)資料的偏差是顯著減小,即質(zhì)量控制后的CIMISS庫(kù)數(shù)據(jù)更加接近GDAS庫(kù)數(shù)據(jù)。經(jīng)過質(zhì)量控制后兩個(gè)庫(kù)資料比較:垂直方向在700 hPa以下,偏差很小,接近零,說明兩個(gè)資料庫(kù)探空濕度觀測(cè)是一致的;而700 hPa以上相對(duì)濕度偏差逐漸增加,在250 hPa偏差達(dá)到最大;其中該層次以上中國(guó)區(qū)偏差略大于北美區(qū)。從300 hPa和500 hPa相對(duì)濕度水平偏差分布看,相對(duì)濕度水平偏差值300 hPa要大于500 hPa,這與圖3垂直分布結(jié)果一致。水平偏差分布12:00略大于00:00。500 hPa北半球35°N以南偏差要小于其以北地區(qū)。雖然CIMISS庫(kù)的探空濕度觀測(cè)值小于GDAS庫(kù)觀測(cè),經(jīng)過質(zhì)量控制后明顯減小了偏差,且中國(guó)區(qū)、北美區(qū)500 hPa部分地區(qū)偏差都在5%以下,說明質(zhì)量控制起到了改進(jìn)作用。但質(zhì)量控制后兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的探空濕度觀測(cè)偏差依然存在,特別是在中高層,無論是00:00還是12:00,在500 hPa 40°N以北區(qū)域偏差仍達(dá)10%,所以CIMISS庫(kù)探空濕度觀測(cè)仍然需要進(jìn)行偏差訂正,減小中高層觀測(cè)偏差,提高資料的使用精度。4 同化預(yù)報(bào)效果比較
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]曹妃甸工業(yè)區(qū)空氣污染來源及其對(duì)周邊地區(qū)污染貢獻(xiàn)的數(shù)值模擬研究[J]. 李欣怡,向偉玲,陳學(xué)舜,朱莉莉,王自發(fā),楊文夷. 氣候與環(huán)境研究. 2019(04)
[2]青藏高原東北部一次罕見強(qiáng)對(duì)流天氣的中小尺度系統(tǒng)特征分析[J]. 朱平,俞小鼎. 高原氣象. 2019(01)
[3]L波段探空儀濕度資料偏差訂正及同化試驗(yàn)[J]. 郝民,龔建東,田偉紅,萬曉敏. 應(yīng)用氣象學(xué)報(bào). 2018(05)
[4]加密FY-2G云導(dǎo)風(fēng)質(zhì)量評(píng)估及其在GRAPES_RAFS系統(tǒng)中的應(yīng)用分析[J]. 萬曉敏,韓威,田偉紅,何曉歡. 高原氣象. 2018(04)
[5]自動(dòng)與人工觀測(cè)霾日、霧日序列連續(xù)性分析[J]. 任芝花,余予,韓瑞,馮明農(nóng). 高原氣象. 2018(03)
[6]中國(guó)探空觀測(cè)與第3代再分析大氣濕度資料的對(duì)比研究[J]. 張思齊,郭艷君,王國(guó)復(fù). 氣象學(xué)報(bào). 2018(02)
[7]俄羅斯探空觀測(cè)減少對(duì)GRAPES模式的影響分析[J]. 田偉紅. 氣象. 2018(02)
[8]L波段探空秒級(jí)資料稀疏化方案及檢驗(yàn)方法[J]. 李慶雷,遠(yuǎn)芳,楊貴,廖捷,胡開喜,姚爽,周自江. 氣象科技進(jìn)展. 2018(01)
[9]同化風(fēng)廓線雷達(dá)資料對(duì)浙江降水預(yù)報(bào)改進(jìn)評(píng)估[J]. 余貞壽,冀春曉,楊程,黎玥君. 應(yīng)用氣象學(xué)報(bào). 2018(01)
[10]地面氣壓同化遞進(jìn)式OMB質(zhì)量控制方法研究[J]. 劉佩廷,徐枝芳,朱克云,王婧,李澤椿. 氣象. 2017(09)
本文編號(hào):3311466
【文章來源】:高原氣象. 2020,39(05)北大核心CSCD
【文章頁(yè)數(shù)】:10 頁(yè)
【部分圖文】:
2018年6月15-30日兩個(gè)不同數(shù)據(jù)庫(kù)GRAPES模式不同預(yù)報(bào)時(shí)效降水技巧評(píng)分
選取2018年6月00:00與12:00中國(guó)區(qū)(15°N-65°N,70°E-145°E)和北美區(qū)(15°N-65°N,50°W-130°W)CIMISS庫(kù)質(zhì)量控制前后的探空濕度場(chǎng)與GDAS庫(kù)質(zhì)控后探空濕度場(chǎng),比較其垂直方向平均偏差和均方根偏差。由于獲取的GDAS庫(kù)資料是經(jīng)過質(zhì)量控制數(shù)據(jù),故采用CIMISS庫(kù)資料經(jīng)過質(zhì)量控制前后的場(chǎng)分別與該GDAS庫(kù)資料比較。由2018年6月00:00與12:00 CIMISS庫(kù)質(zhì)控前后與GDAS庫(kù)質(zhì)控后相對(duì)濕度垂直場(chǎng)偏差比較(圖3)可以看出,GDAS庫(kù)與CIMISS庫(kù)質(zhì)量控制前后偏差比較都是正偏差,說明CIMISS庫(kù)探空濕度觀測(cè)小于GDAS庫(kù)資料;經(jīng)過質(zhì)量控制后CIMISS庫(kù)探空濕度資料與GDAS庫(kù)偏差明顯減小;北美區(qū)偏差無論在00:00還是12:00都要小于中國(guó)區(qū);其中在北美區(qū)低層質(zhì)量控制后偏差減小效果更加顯著[圖3(c),(d)]。低層700 hPa以下偏差小于5%,而12:00偏差明顯小于00:00[圖3(d)],且經(jīng)過質(zhì)量控制后CIMISS庫(kù)與GDAS庫(kù)濕度偏差接近零,說明兩個(gè)庫(kù)的數(shù)據(jù)經(jīng)過質(zhì)量控制后基本一致。高層200 hPa附近偏差最大達(dá)18%。通過對(duì)中國(guó)區(qū)和北美區(qū)兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)垂直偏差比較,看出這兩種庫(kù)在低層偏差較小,經(jīng)過質(zhì)量控制最多減少7%,說明兩者探空觀測(cè)濕度在低層較一致;而500 hPa以上偏差增加,雖然質(zhì)量控制后偏差減小近3%,但高層偏差依然存在,即CIMISS庫(kù)的探空濕度觀測(cè)高層有明顯的偏干現(xiàn)象。3.2 水平偏差分析
通過比較兩個(gè)資料庫(kù)CIMISS與GDAS探空濕度觀測(cè)的垂直和水平偏差分布(圖3~5)還可以看出,偏差多為正值,說明CIMISS庫(kù)探空濕度觀測(cè)在大部分地區(qū)都是小于GDAS庫(kù)資料;通過資料的質(zhì)量控制,兩個(gè)庫(kù)觀測(cè)資料的偏差是顯著減小,即質(zhì)量控制后的CIMISS庫(kù)數(shù)據(jù)更加接近GDAS庫(kù)數(shù)據(jù)。經(jīng)過質(zhì)量控制后兩個(gè)庫(kù)資料比較:垂直方向在700 hPa以下,偏差很小,接近零,說明兩個(gè)資料庫(kù)探空濕度觀測(cè)是一致的;而700 hPa以上相對(duì)濕度偏差逐漸增加,在250 hPa偏差達(dá)到最大;其中該層次以上中國(guó)區(qū)偏差略大于北美區(qū)。從300 hPa和500 hPa相對(duì)濕度水平偏差分布看,相對(duì)濕度水平偏差值300 hPa要大于500 hPa,這與圖3垂直分布結(jié)果一致。水平偏差分布12:00略大于00:00。500 hPa北半球35°N以南偏差要小于其以北地區(qū)。雖然CIMISS庫(kù)的探空濕度觀測(cè)值小于GDAS庫(kù)觀測(cè),經(jīng)過質(zhì)量控制后明顯減小了偏差,且中國(guó)區(qū)、北美區(qū)500 hPa部分地區(qū)偏差都在5%以下,說明質(zhì)量控制起到了改進(jìn)作用。但質(zhì)量控制后兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的探空濕度觀測(cè)偏差依然存在,特別是在中高層,無論是00:00還是12:00,在500 hPa 40°N以北區(qū)域偏差仍達(dá)10%,所以CIMISS庫(kù)探空濕度觀測(cè)仍然需要進(jìn)行偏差訂正,減小中高層觀測(cè)偏差,提高資料的使用精度。4 同化預(yù)報(bào)效果比較
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]曹妃甸工業(yè)區(qū)空氣污染來源及其對(duì)周邊地區(qū)污染貢獻(xiàn)的數(shù)值模擬研究[J]. 李欣怡,向偉玲,陳學(xué)舜,朱莉莉,王自發(fā),楊文夷. 氣候與環(huán)境研究. 2019(04)
[2]青藏高原東北部一次罕見強(qiáng)對(duì)流天氣的中小尺度系統(tǒng)特征分析[J]. 朱平,俞小鼎. 高原氣象. 2019(01)
[3]L波段探空儀濕度資料偏差訂正及同化試驗(yàn)[J]. 郝民,龔建東,田偉紅,萬曉敏. 應(yīng)用氣象學(xué)報(bào). 2018(05)
[4]加密FY-2G云導(dǎo)風(fēng)質(zhì)量評(píng)估及其在GRAPES_RAFS系統(tǒng)中的應(yīng)用分析[J]. 萬曉敏,韓威,田偉紅,何曉歡. 高原氣象. 2018(04)
[5]自動(dòng)與人工觀測(cè)霾日、霧日序列連續(xù)性分析[J]. 任芝花,余予,韓瑞,馮明農(nóng). 高原氣象. 2018(03)
[6]中國(guó)探空觀測(cè)與第3代再分析大氣濕度資料的對(duì)比研究[J]. 張思齊,郭艷君,王國(guó)復(fù). 氣象學(xué)報(bào). 2018(02)
[7]俄羅斯探空觀測(cè)減少對(duì)GRAPES模式的影響分析[J]. 田偉紅. 氣象. 2018(02)
[8]L波段探空秒級(jí)資料稀疏化方案及檢驗(yàn)方法[J]. 李慶雷,遠(yuǎn)芳,楊貴,廖捷,胡開喜,姚爽,周自江. 氣象科技進(jìn)展. 2018(01)
[9]同化風(fēng)廓線雷達(dá)資料對(duì)浙江降水預(yù)報(bào)改進(jìn)評(píng)估[J]. 余貞壽,冀春曉,楊程,黎玥君. 應(yīng)用氣象學(xué)報(bào). 2018(01)
[10]地面氣壓同化遞進(jìn)式OMB質(zhì)量控制方法研究[J]. 劉佩廷,徐枝芳,朱克云,王婧,李澤椿. 氣象. 2017(09)
本文編號(hào):3311466
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