多普勒雷達資料具有很高的時空分辨率,能與中小尺度數(shù)值模式相匹配,因此雷達資料同化對改善初始場中小尺度信息的質(zhì)量、提高數(shù)值天氣預(yù)報水平具有巨大的潛力。然而將其定量地應(yīng)用于GRAPES高分辨率數(shù)值預(yù)報模式,仍存在很多的挑戰(zhàn)。本文基于多普勒雷徑向達速度退模糊方案的思想,針對我國GRAPES同化預(yù)報系統(tǒng),發(fā)展建立了一個多普勒雷達徑向速度的質(zhì)量控制方案。結(jié)果表明,該方案能夠有效訂正模糊速度,提高了雷達徑向風(fēng)觀測資料的質(zhì)量;采用更新矢量法重新估計了GRAPES同化預(yù)報系統(tǒng)中雷達資料的觀測誤差,統(tǒng)計結(jié)果表明雷達徑向速度的觀測誤差隨高度的增加而增大。新息向量的頻數(shù)統(tǒng)計接近正態(tài)分布,從統(tǒng)計角度上能夠減小資料的偏差,進一步驗證了雷達徑向風(fēng)資料三維變分同化方案的合理性;同時,本文使用三維變分同化系統(tǒng)和GRAPES高分辨率模式對2018年8月3日的“云雀”臺風(fēng)降水過程進行了徑向速度資料的同化分析和數(shù)值模擬試驗。試驗結(jié)果表明,多普勒雷達資料的有效同化能夠?qū)δＪ匠跏紙鰧崿F(xiàn)動力的調(diào)整,能夠加強臺風(fēng)氣旋的輻合強度,增強中小尺度信息;徑向速度的直接同化對降水預(yù)報具有正貢獻;進行了10天的連續(xù)循環(huán)同化試驗,批量同化試驗的...

【文章頁數(shù)】：54 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 資料同化發(fā)展及主要理論
    1.3 多普勒雷達資料同化技術(shù)與研究進展
    1.4 主要研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)
    1.5 本章小結(jié)
第二章 GRAPE_Meso區(qū)域模式及其三維變分同化系統(tǒng)
    2.1 GRAPES_Meso高分辨率區(qū)域模式
    2.2 GRAPE_Meso三維變分同化系統(tǒng)
    2.3 本章小結(jié)
第三章 徑向風(fēng)資料的質(zhì)量控制和觀測誤差統(tǒng)計
    3.1 多普勒天氣雷達探測原理
    3.2 雷達徑向風(fēng)同化觀測算子
    3.3 徑向風(fēng)資料質(zhì)量控制
    3.4 徑向風(fēng)資料觀測誤差估計
    3.5 本章小結(jié)
第四章 雷達徑向風(fēng)資料三維變分同化試驗
    4.1 同化個例試驗設(shè)計
        4.1.1 個例介紹
        4.1.2 試驗設(shè)計
    4.2 同化個例試驗分析
        4.2.1 同化合理性檢驗
        4.2.2 分析場增量特征分析
        4.2.3 預(yù)報效果分析
    4.3 批量試驗分析
        4.3.1 批量試驗設(shè)計
        4.3.2 批量試驗結(jié)果檢驗
    4.4 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)和討論
    5.1 主要結(jié)論`
    5.2 創(chuàng)新點
    5.3 討論與展望
參考文獻
致謝
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本文編號：3903061