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“21.7”河南暴雨的集合敏感性分析
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作者 赵志宇 张进 +1 位作者 张熠 《南京大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期181-193,共13页
河南郑州“21.7”特大暴雨是中国近年来发生的一场严重气象灾害,对此暴雨事件的数值预报模式表现出较大的不确定性,对暴雨落区和降水强度的预测均存在偏差.目前,“21.7”河南暴雨的形成机理已经得到广泛研究,但针对其集合敏感性分析的... 河南郑州“21.7”特大暴雨是中国近年来发生的一场严重气象灾害,对此暴雨事件的数值预报模式表现出较大的不确定性,对暴雨落区和降水强度的预测均存在偏差.目前,“21.7”河南暴雨的形成机理已经得到广泛研究,但针对其集合敏感性分析的研究却十分有限.集合敏感性分析是一种利用集合预报来估计模式预报对初始场敏感性的方法,可诊断极端天气过程的影响因子、对数值模式集合预报不确定性进行分析等.因此,针对“21.7”河南暴雨个例,利用WRFARW模式,结合集合初始条件与多物理过程以及物理过程扰动等方法,构建不同的区域模式集合预报.利用集合敏感性分析方法开展“21.7”河南暴雨的可预报性和影响该暴雨的因子分析.结果表明,“21.7”河南暴雨对初始条件的温度场、湿度场、风场和位势高度场扰动具有敏感性,增强郑州地区的气旋性环流、改变郑州上空的气温、降低郑州地区的气压、增强台风“烟花”的强度可以使此次暴雨的降水强度增强.本研究能够增进对“21.7”河南暴雨成因的理解,并改进集合预报. 展开更多
关键词 集合敏感性分析 集合预报 初始条件 河南暴雨
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适应性观测及其策略问题 被引量:4
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作者 谈哲敏 《气象科学》 CSCD 北大核心 2008年第1期109-118,共10页
从适应性观测(目标观测)概念提出后,确定进行适应性观测的时间、敏感区域的方法,即适应性观测策略得到不断发展,本文介绍了目前最主要的几种适应性观测策略,其中包括奇异矢量、繁殖矢量、伴随敏感性、集合转换Kalman滤波等适应性观测策... 从适应性观测(目标观测)概念提出后,确定进行适应性观测的时间、敏感区域的方法,即适应性观测策略得到不断发展,本文介绍了目前最主要的几种适应性观测策略,其中包括奇异矢量、繁殖矢量、伴随敏感性、集合转换Kalman滤波等适应性观测策略,以及用于台风的适应性观测策略。总结了适应性观测及其策略的相关理论问题,以及各种适应性观测策略之间的相关关系和不同,讨论了适应性观测对预报改进的影响因素,如观测误差、同化方案、模式误差等。为了实施适应性观测的业务应用、比较不同的适应性策略的适用性,国际上针对不同的高影响天气过程,在不同地区开展了一系列适应性观测外场试验。本文总结了近几年来开展的适应性观测外场试验。这些试验结果表明,平均而言适应性观测可有效地改进高影响天气过程的数值天气预报,但实施高影响性天气的适应性观测业务仍然是一个挑战性任务。 展开更多
关键词 适应性观测 观测策略 数值天气预报
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国家自然科学基金大气科学学科二级申请代码下设研究方向与关键词解读:D0511大气数值模式发展 被引量:1
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作者 李建 包庆 +1 位作者 张祎 《大气科学》 CSCD 北大核心 2023年第1期194-202,共9页
为响应国家自然科学基金委员会“优化学科布局”改革,大气科学学科于2020年完成了申请代码调整,明确了“分支学科”“支撑技术”“发展领域”三大板块的新布局。调整后大气数值模式发展被设置为“支撑技术”板块中的独立代码(D0511)。... 为响应国家自然科学基金委员会“优化学科布局”改革,大气科学学科于2020年完成了申请代码调整,明确了“分支学科”“支撑技术”“发展领域”三大板块的新布局。调整后大气数值模式发展被设置为“支撑技术”板块中的独立代码(D0511)。大气数值模式本质是基于物理或化学过程,应用数值算法求解偏微分方程组的数值解。大气数值模式发展应以攻克关键核心技术为导向,提升我国在该领域综合国际竞争力。为了服务大气数值模式发展领域的基金项目申请和评审,推动学科进一步发展,本文对国家自然科学基金大气科学学科二级申请代码D0511大气数值模式发展下设的研究方向和关键词进行了解读。系统介绍了D0511的设置背景、下设研究方向及关键词的总体框架。在对关键词进行解读的同时,基于文献计量方法和Web of Science数据库对该代码下不同方向的词频和研究热点进行了分析和讨论。结合近两年申请情况分析了关键词的使用情况,并就关键词的选择和优化提出了建议。后续还将在关键词设置基本指导思想不变的前提下,根据实际需求不断完善其具体内容。本文有助于申请人更好地理解及选择D0511下设的研究方向与关键词,亦可作为D0511研究方向和关键词设置后续更新的参考。 展开更多
关键词 国家自然科学基金 大气数值模式发展 申请代码 关键词
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基于全球集合预报的西北太平洋热带气旋预报的评估和改进 被引量:4
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作者 葛杨金晞 +1 位作者 谈哲敏 鲍旭炜 《中国科学:地球科学》 CSCD 北大核心 2020年第5期593-608,共16页
西北太平洋热带气旋在2018年7~8月间的预报,特别是在上海登陆的温比亚(2018)、安比(2018)和云雀(2018),给数值模式和预报均带来巨大的挑战.文章基于ECMWF和NCEP的集合预报对这些热带气旋的预报技巧进行了分析.结果表明,ECMWF的集合预报... 西北太平洋热带气旋在2018年7~8月间的预报,特别是在上海登陆的温比亚(2018)、安比(2018)和云雀(2018),给数值模式和预报均带来巨大的挑战.文章基于ECMWF和NCEP的集合预报对这些热带气旋的预报技巧进行了分析.结果表明,ECMWF的集合预报对热带气旋路径和强度的预报技巧高于NCEP的集合预报.对于在上海登陆的三个台风,ECMWF的集合预报对温比亚(2018)和安比(2018)的强度预报技巧优于NCEP的集合预报,但两者对云雀(2018)在峰值附近的强度预报技巧都较低.为了提高集合预报对热带气旋的预报技巧,文章提出了一种集合预报成员的适应性权重估计方法.该方法利用集合成员的预报场和分析场相对于观测的距离,适应性地估计集合成员在集合平均中的权重.当适应性权重方法应用于ECMWF和NCEP的集合预报时,二者的集合预报对热带气旋路径和强度的预报技巧都得到了改进,并且ECMWF集合预报的改进要优于NCEP集合预报. 展开更多
关键词 热带气旋 集合预报 适应性权重
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热带气旋边界层的全息希尔伯特谱分析
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作者 赵睿峰 谈哲敏 《南京大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期601-615,共15页
在一个理想热带气旋(Tropical Cyclone,TC)的大涡模拟试验基础上,利用全息希尔伯特谱分析方法计算了热带气旋边界层(TC Boundary Layer,TCBL)中眼墙(内核区)和外核区不同高度的切向和径向风速、垂直上升运动以及假相当位温的能谱,讨论了... 在一个理想热带气旋(Tropical Cyclone,TC)的大涡模拟试验基础上,利用全息希尔伯特谱分析方法计算了热带气旋边界层(TC Boundary Layer,TCBL)中眼墙(内核区)和外核区不同高度的切向和径向风速、垂直上升运动以及假相当位温的能谱,讨论了TCBL中湍流、小尺度涡旋与热带气旋较大尺度过程之间可能存在的调制关系,结果表明,热带气旋强度变化、涡旋罗斯贝波和涡丝化等较大尺度过程是调制TCBL中小尺度扰动的重要因子,此外,在TC不同位置和不同高度的切向风速能谱都具有较强的一致性,涡旋罗斯贝波的传播对径向风速的影响要大于对切向风速的影响,对于垂直上升运动的能谱,TC强度变化的调制信号相对贡献减小,而低频调制波的作用更加明显,假相当位温能谱存在周期大约为10h的调制波和周期约为1~4h的载波信号,这表示涡旋罗斯贝波的径向能量外传可能是导致TC边界层恢复的原因之一. 展开更多
关键词 热带气旋 边界层 全息希尔伯特谱 大涡模拟
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数据同化组成部分对初始条件和误差增长的影响 被引量:1
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作者 王仲睿 孙浩昊 +2 位作者 谈哲敏 张熠 《中国科学:地球科学》 CSCD 北大核心 2024年第1期110-121,共12页
若不考虑特定的数据同化方法,数据同化通常可被分解为先验信息、观测算子、观测误差协方差和背景误差协方差等组成部分.本文基于经典的Lorenz模式,研究了数据同化各组成部分对初始条件误差和预报误差的影响,以期为设计不同尺度天气系统... 若不考虑特定的数据同化方法,数据同化通常可被分解为先验信息、观测算子、观测误差协方差和背景误差协方差等组成部分.本文基于经典的Lorenz模式,研究了数据同化各组成部分对初始条件误差和预报误差的影响,以期为设计不同尺度天气系统的数据同化方法提供理论基础.研究结果表明,预报误差经历三个典型阶段:0~5天为预报误差的缓慢增长期;5~15天为预报误差的快速增长期,其中确定性预报和集合预报的误差增长速率具有显著差异;15天后为预报误差的饱和期.数据同化可通过提供更加准确的初始条件,进而提升可预报性.相比于静态背景误差协方差(B),流依赖的背景误差协方差(Pf)可提供更精确的初始条件,因此当瞬时观测或频繁的时间平均观测被同化时,循环同化效果优于离线同化;但当时间平均观测频率低时则结果相反,这是因为循环同化在模式缺乏预报技巧时无法构造具有信息的先验估计,且流依赖的Pf相比于静态的B不能有效地从含信息量低的观测中提取出观测信息.瞬时观测相比于时间平均观测包含更多的信息,因此在时间频率低的观测系统中,瞬时观测应优先被考虑.此外,集合预报优于确定性预报,且集合预报的优势在观测信息较少和模式预报技巧较低时更为显著. 展开更多
关键词 资料同化 大气可预报性 背景误差协方差 集合预报
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