"98·7"特大暴雨降水资料的四维变分同化研究

1998年7月21日00UTC～22日00UTC,湖北省的武汉-黄石地区发生了特大暴雨,其中黄石市24 h降水量达276 mm.文中应用四维变分资料同化方法,研究了初值对这次暴雨过程数值模拟的影响.通过对6 h同化窗口内339个站点逐小时观测降水的变分同化,MM5伴随模式得到了一个与模式相协调并且在热力和动力上都接近于自然强降水发生的初始场,使用该初始场模拟的武汉-黄石地区的24 h降水量超过了220 mm.在同化降水观测资料的同时加入了湿度观测资料后,在一定程度上约束了模式的水汽场,防止了同化窗口内模式初始场越过最佳逼近,从而使降水模拟的TS评分得到进一步提高.     

基于伴随同化法的一维河流水质模型参数反演

本文利用伴随同化法研究了一维河流水质模型中污染源源强与纵向离散系数的反演问题.伴随同化法通过使模型计算值尽可能接近实测值即模型计算值和实测值的距离(目标函数)最小来反演最优模型参数,利用拉格朗日算子法将以模型方程作为约束条件的反演问题转化为无约束最优化问题,并利用最速下降法求解.在污染源源强反演算例中,利用河道一维瞬时污染源的解析解作为约束条件,开展了4个污染源源强反演的数值实验,采用不同组合源强初值进行反演计算均能取得较好的演算效果,验证了该方法对多参数的适用性以及对初始值的鲁棒性.纵向离散系数反演算例中,以河道上下游相邻断面的浓度关系为模型约束方程,采用Guymer(1998)示踪实验中得到的观测数据反演河道纵向离散系数,得到的纵向离散系数值比传统的演算法得到的结果更加准确.     

观测资料同化与有限区模式初期降水预报

选取1991年7月3日至4日出现在我国江淮流域的梅雨暴雨天气过程,针对有限区模式降水预报中“旋转加强”问题,试验2种初值化方法即牛顿连续松弛逼近技术和降水-湿度场调整方案来改进模式的初期降水预报。试验结果表明：(1) 用湿度场调整方案同化观测降水资料,使同化时段降水区的中低层低压系统明显加强,所形成的初值具有较好的中尺度信息;但该方案会出现观测值与模式不协调引起的虚假小扰动。(2) 用牛顿连续松弛逼近技术同化业务观测系统的速度场和温度场资料,所形成的初值场形成了大尺度特征,同时对应江淮雨带的中低层低压系统加强,所形成的初值能够具有一定的中尺度信息。(3) 因此两者结合得到了最好的预报效果。对于梅雨天气过程,牛顿连续松弛逼近技术更有效。     

GPS掩星折射率的一维变分同化

为了探索GPS掩星观测资料在数值预报模式中的同化应用，利用GPS掩星折射率的一维变分同化技术，将MM5模式输出结果作为背景场，以GPS掩星折射率作为观测值来进行一维变分同化。将同化反演后得到的气压、温度、水汽压廓线与德国地学研究中心（GFZ）公布的气象观测资料进行了对比和分析，得到了较好的比较效果。证实了GPS掩星资料的合理同化对数值预报可进行有效的改进，并提出了下一步的同化方向。     

基于局部观测数据的一维热传导方程系数与初值同时反演问题的数值计算

利用局部观测数据研究了一维热传导方程系数与初值同时反演问题。首先利用函数代换及热传导方程解的解析延拓性,证明了基于局部观测数据下系数与初值同时反演问题的唯一性;然后基于深度神经网络,构造了同时反演问题的反演算法;最后通过构造具有解析解和不具有解析解的数值算例,验证了反演算法的有效性。     

基于城市冠层模型的放射性物质大气扩散模拟

该文基于城市冠层模型对中尺度放射性物质大气扩散进行了数值模拟,并探讨了模型参数对预测结果的影响。以日本福岛核泄漏事件为案例,利用中尺度数值模型WRF及其耦合的单层和多层城市冠层模型对事故后的放射性物质的大气扩散与沉降进行了数值模拟,并基于观测数据,对不同的城市冠层模型对应的模拟结果进行了比较。结果表明:使用多层模型可以得到与观测值最接近的风场模拟结果;对于近源区域的137 Cs的累积沉降量,使用单层模型的模拟值比使用多层模型或不使用城市冠层模型的模拟值更接近观测值;对于远源区域的131I日沉降量,使用单层模型可得到与观测值更为接近的模拟结果,而对于远源区域的137 Cs日沉降量,使用多层模型得到的结果更接近观测值。     

集合卡尔曼滤波在浅水模式数据同化中的应用

为了研究集合Kalman滤波同化技术应用于非线性动力学模式的同化效果,通过利用集合Kalman滤波技术对浅水理论中均质不可压流体运动的动力学模式进行理想的数据同化试验.分析集合Kalman滤波同化方法应用于动力学系统的计算方法和步骤.比较三维变分和集合Kalman滤波的同化效果,讨论了集合Kalman滤波数据同化方法的基本性质和同化观测的频率对集合Kalman滤波同化效果的影响.通过试验证明,集合Kalman滤波数据同化方法能够成功地应用于浅水均质不可压流体的动力学系统,可有效地抑制估计误差的增长,为模式预报提供更加理想的初值,改善预报效果.     

集合Kalman滤波同化方法在福建沿岸潮汐数值模拟和预报中的应用研究

为了提高潮汐数值模拟和预报的准确度,利用《2009潮汐表》,建立了含集合Kalman滤波同化模块的潮汐数值预报模型,对集合Kalman滤波同化模块中的参数进行确定,并对同化效果进行了检验.为了确定集合Kalman滤波同化模块中的参数(主要是集合数和截断半径),考虑了42种参数组合,在这些组合中,以模拟准确度和计算相同时段的潮汐值所需时间为标准,存在最优的参数组合:其中,东山、厦门、娘宫、崇武4个站最优的截断半径为35 km,三沙站最优截断半径为30 km,5个站的最优集合数均为20.实验结果表明:将集合Kalman滤波同化方法用于潮汐数值预报模拟中是可行的,同化验潮站的潮汐表上的潮位数据对验潮站本身及其邻近网格点的潮汐模拟改进最大;当5个站不同化调和数据进去的时候,东山、厦门、娘宫、崇武4个站的模拟准确度,在未来12 h仍然有所提高.     

基于ANSYS的太阳能热泵采暖系统优化方案探究

针对太阳能热泵采暖系统存在的问题,本文利用ANSYS软件的数值模拟功能,探索该系统的地板表面辐射能量温度场,通过改变初值,拟得出太阳能提供的热水初始温度值。     

中国气象局陆面同化系统和全球陆面同化系统对中国区域土壤湿度的模拟与评估

土壤湿度是气候变化的重要影响因素之一,但是土壤湿度观测资料的缺乏严重制约了与之相关的研究,陆面模式模拟的土壤湿度资料可作为观测资料的重要补充,广泛应用于业务和科研。利用国家气象信息中心提供的2012年中国区域226个站点逐小时的土壤湿度观测资料,对中国气象局陆面同化系统(CLDAS)和全球陆面同化系统(GLDAS)四个陆面模式输出的土壤湿度产品进行了比较与评估,结果表明:1五个模式均可以模拟出中国区域土壤湿度的空间分布状况,但是从模拟值与观测值的偏差和相关系数来看,CLDAS的土壤湿度产品优于GLDAS;2从对选取的五个研究区域土壤湿度的模拟状况来看,CLDAS好于GLDAS,仅在江淮和西南地区的模拟存在轻微的偏差;3 CLDAS在中国区域的土壤湿度模拟上存在一定的优势,这对于土壤湿度研究和业务应用都具有积极的意义。     

基于3维模型的月球表面软着陆燃耗最优制导方法

为了解决月球探测器软着陆燃耗最优制导问题,基于变分法设计了最优制导律.首先,基于变分法,将问题转换为终端时间自由且带有条件约束的两点边值问题;其次,引入了时间尺度变换方法,将终端时间自由的两点边值转换成终点时间固定的两点边值问题;最后,为了确保两点边值的求解迭代算法收敛,提出了一种终端时间和共轭变量初始值猜测方法,并通过数值方法取得终端时间和共轭变量精确的初始值以及着陆过程中最优制导律和3维最优轨迹.仿真实验结果表明,所提方法有效,算法可收敛,并且实现了燃耗最优制导.     

一种新的遗传策略在含“开关”过程的集合预报中的有效应用

针对初值及模式的不确定性,进行了初值扰动集合预报和模式扰动集合预报。在初值扰动集合预报中,将一种新的遗传策略用于四维变分资料同化生成集合预报的分析场,求解条件非线-}生最优扰动,并结合第二、第三主奇异向量（SVs）生成集合预报的初始扰动。为了检验该方法的有效性,采用一个含“开关”过程的偏微分方程的预报模式,设计了3种比较数值试验方案。结果表明：采用第3方案的集合预报在预报技巧上明显高于其他两种方案。第2方案和第1方案相比,由于“开关”的影响,集合预报技巧提高并不明显。在模式扰动集合预报数值实验中,为了模拟模式的不确定性,在控制方程右端添加6个随机的误差项模拟由于物理参数化方案的不同而带来的模式扰动,采用新的遗传策略在扰动模式中同化出6个对应于扰动模式的分析场后进行集合预报,并与基于伴随技术的方法进行比较。结果表明,基于遗传算法的扰动模式集合预报的预报技巧明显优于伴随方法,且这种优势随着预报时间的增加愈发明显。     

大气边界层模式参数优化的数值试验

运用变分方法修正的正大气边界层模式中的若干参数，使模式解与观测拟合，利用ＨＥＩＦＦ实验观测资料所作的数值试验表明，参数修正后，不但在资料拟合阶段，而且在随后１８ｈ的预报阶段，模式模拟的边界层内感热，水汽和辐射通量均有显著改善。     

二阶有限元浅水模式的伴随变分资料同化

应用二阶有限元浅水方程的伴随模式作资料同化场的数值试验,并利用极小化方法对具有随机扰动的初始场进行优化处理．通过该极小化算法,使所定义的目标函数达到最小,从而得到最优的气象要素初始场．数值试验结果表明：二阶有限元模式的变分资料同化对具有随机扰动的初始场的处理是很有效的．     

深梁动力响应分析的一种辛算法

根据古典阴阳互补和现代对偶互补的基本思想,首次建立了线性阻尼情况下深梁动力学的相空间非传统Hamilton型变分原理。这种变分原理不仅能反映此类动力学初值—边值问题的全部特征,而且它的欧拉方程具有辛结构的特征。基于该变分原理,提出一种称为辛空间有限元—时间子域法的辛算法。这种新方法是由空间域采用有限元法与时间子域采用Lagrange插值多项式插值的时间子域法相结合而成。用这种辛算法分析了4种支承条件下深梁的动力响应问题。算例的计算结果表明,这种新方法的稳定性、收敛性、计算精度和效率都明显高于国际上常用的Wilson-θ法和Newmark-β法。     

Effects of 4DVAR with multifold observed data on the typhoon track forecast

Effects of 4-dimension variational data assimilation (4DVAR) with multifold observed data on the typhoon track forecast are studied, by using the MM5V3 model, the RTTOVS-5 model and their adjoint models. The data used for assimilation include large-scale background fields data,bogus data, cloud-derived wind data, satellite inverse data,and high resolution infrared radiation sounder data (HIRS).There are 5 typhoon cases are used to perform the numerical experiments and assimilation experiments. The numerical results show that with 4DVAR the initial fields can be greatly improved and the initial typhoon structure can be clearly described.     

一类椭圆型方程边值问题的边界积分方法

以粘弹性结构动力响应问题中的一类椭圆边值问题的背景,采用变分方法系统分析了椭圆方程边值问题,相应边界变分方程及近似边界变分方程解的存在惟一性。文末还给出了数值算例。     

二阶椭圆型复方程斜微商问题的有限元解

本文用复分析方法处理单连通区域上二阶线性椭圆型复方程非正则斜微商问题的数值解。首先引入与上述边值问题等价的变分问题，然后用有限元方法求出此变分问题的数值解，最后讨论这种数值解的误差估计。类似地可讨论多连通区域的情形，这里所述的方法区别于Ｗ．Ｗｅｎｌａｎｄ（１９７９）的解法。     

Burgers方程的MOL数值解法

利用直线法(Method of Lines)研究了非线性Burgers方程，得出了齐次和非齐次Burgers方程初边值问题的数值解法，并进行了数值计算和程序实现。结果表明，直线法求解非线性Burgers方程具有计算精度高、稳定性好等特点。     

SST data assimilation experiments using an adaptive variational method

An adaptive variational data assimilation method is proposed by Zhu and Kamachi^[1]. This method can adaptively adjust the model state without knowing explicitly the model error covariance matrix. The method enables very flexible ways to form some reduced order problems. A proper reduced order problem not only reduces computational burden but also leads to corrections that are more consistent with the model dynamics that trends to produce better forecast. These features make the adaptive variational method a good candidate for SST data assimilation because the model error of an ocean model is usually difficult to estimate. We applied this method to an SST data assimilation problem using the LOTUS data sets and an ocean mixed layer model (Mellor-Yamada level 2.5). Results of assimilation experiments showed good skill of improvement subsurface temperatures by assimilating surface observation alone.