FY-3A微波探测资料的直接同化应用及云雨条件下的亮温模拟

针对FY-3A星载微波垂直探测的同化应用,在扩展WRF3Dvar中FY-3A微波资料同化功能和快速辐射传输模式RTTOV微波云雨粒子散射RTTOV-SCATT模块接口的基础上,以2008年“凤凰”台风为研究对象,试验了FY-3A晴空条件下微波资料同化应用对数值预报的影响,并以此为控制试验,进一步讨论云检测方案和偏差订正调整对资料应用效果的作用。在WRF3Dvar同一框架下,使用RTTOV和CRTM云雨散射模块对云雨条件下FY-3A微波亮温进行模拟,分析云雨辐射效应对FY-3A微波温度和湿度传感器观测模拟的影响,并比较两个快速辐射传输模式结果间的异同。结果表明:本个例中FY-3A微波资料的使用对台风强度预报误差的减小比路径预报更为明显。云检测是影响卫星资料效能发挥的关键因素之一,3.0和5.0分别是MWTS和MWHS使用单窗区通道作为云检测时的合适阀值。使用FY-3A资料导出的偏差订正系数可以改善偏差订正结果,并提高预报准确率。此外,对于MWTS,通道1是受云雨粒子辐射效应影响最显著的通道,通道2同样具有明显影响。MWHS全部5个探测通道均受云雨粒子辐射效应影响,云雨条件下通道1、2的模拟偏差最大。RTTOV和CRTM的结果具有相同的统计特征,但CRTM云雨粒子辐射效应带来的偏差比RTTOV要大。      

水物质对云雨区卫星微波观测模拟影响

受云和降水影响卫星资料在数值天气预报中的同化应用对于进一步改善数值预报效果具有重要作用, 这部分工作的开展要求快速辐射传输模式中能够较好地考虑各种水物质的辐射效应。使用美国卫星资料同化联合中心新近开发的快速辐射传输模式CRTM, 通过中尺度数值模式WRF的预报输出提供水物质输入, 分析水物质辐射效应对云雨区卫星微波观测模拟计算的影响。在WRF模式预报水物质的分布和天气系统配置合理并符合云物理基本特征的前提下, 水物质辐射效应的考虑极大改善了卫星观测模拟的效果。结合卫星各通道探测特性, 进一步分析各种水物质粒子对NOAA-16 AMSU A/B各通道卫星亮温模拟的影响和物理机理, 定量统计各类水物质对各卫星观测通道亮温计算偏差和偏差贡献的权重大小。分析结果表明:快速辐射传输模式中, 考虑水物质辐射效应为数值天气预报中云雨区卫星资料的同化应用提供了必需的基础条件。     

水物质辐射效应对卫星观测模拟误差的影响分析

受云和降水影响的卫星资料在数值天气预报中的同化应用,对于进一步改善数值预报效果具有重要的作用,这部分工作的开展要求在快速辐射传输模式中能够较好地考虑各种水物质的辐射效应。使用美国卫星资料同化联合中心新近开发的快速辐射传输模式CRTM,通过中尺度数值模式WRF的预报输出提供其水物质输入,试验分析了快速辐射传输模式中水物质效应对卫星观测模拟计算的影响。在WRF模式预报水物质分布与天气系统配置合理并符合云物理基本特征的基础上,水物质辐射效应的考虑极大地改善了卫星观测模拟的效果。结合卫星各通道探测特性,进一步分析了各种水物质粒子对NOAA16AMSUA／B各通道卫星亮温模拟的影响和物理机理,定量统计了各类水物质对各卫星观测通道亮温计算偏差和水物质对各通道偏差贡献的权重大小。分析结果表明,快速辐射传输模式中水物质效应的考虑为数值天气预报中云雨区卫星资料的同化应用提供了必需的基础条件。     

云区卫星微波通道亮度温度的数值模拟

目前多数资料同化系统中对卫星的观测值都是采用晴空模拟,然而用晴空辐射传输模式模拟云区卫星微波通道的辐射值会造成与观测较大的偏差,导致大量云区卫星资料被直接抛弃无法进入同化系统,因而有必要改进云区卫星辐射亮温的模拟能力,进而提高同化系统中云区卫星资料利用率。以2010年台风“圆规”、“凡比亚”和“鲇鱼”为例,基于先进的微波扫描辐射计AMSR-E观测应用一维变分算法反演台风区域的云宏观参数,包括云液水含量廓线、云冰水含量廓线和雨水含量廓线;然后,以大气温度、湿度廓线及这些反演的云参数作为快速辐射传输模式CRTM的输入参数,模拟AMSR-E各通道的辐射亮温。通过对比晴空、有云两种情况下模拟亮度温度与实际观测亮度温度间的偏差,发现增加云参数作为辅助参数、启动辐射传输的散射模块,可以有效地改进台风外围云区卫星辐射亮温的模拟效果,大幅减少模拟亮温与观测亮温间的偏差,增加了同化进数值预报系统的卫星观测数据量。      

有云条件下HIRS/3资料的同化及其对“珍珠”台风的影响

卫星红外辐射资料汽接同化容易受到云的影响,大量卫星资料在有云情况下无法直接同化,其原因之一就是初始云结构难以获取.而云结构是同化系统观测算子的重要输入参数,缺乏云的结构信息,观测算子尤法模拟有云环境下的亮温.热带地区以及台风、暴雨等极端天气系统与云密不可分,要改进卫星辐射资料特别是红外资料直接同化的效果,需要获得较高精度的云三维结构.在GRAPES-3DVAR(Global and Regional Assimilation and Prediction Enhanced System,全球/区域同化预报系统)基础上,结合WRF(Weather Research and Forecasting Model,天气研究和预报模式)对"珍珠"台风云结构的模拟,增加模拟的云参数作为GRAPES-3DVAR同化系统中RTTOV模式(fast radiative transfer model for TOVS,快速辐射传输模式)的输入参数,改进了有云环境下卫星资料直接同化的观测算子,研究了红外辐射资料直接同化的方法,并分析其对"珍珠"台风预报的影响.针对NOAAl6(National Oceanic and Atmospheric Administration,美国国家海洋和大气管理局)的HIRS/3(High Resolution Infrared Radiation Sounder,高分辨率红外辐射探测仪3型)第4-8、10、13 19通道辐射亮温的同化试验表明,结合初始云结构信息改进同化系统观测算子,可以将红外辎射资料的观测信息同化到模式之中,改进台风温度、湿度结构,对短时降水预报有正面影响.     

有云环境下MODIS亮温资料的变分同化Ⅱ——对暴雨预报的影响

卫星资料提供了大量关于云和雨的观测信息,在暴雨预报中可发挥巨大的作用,然而在数值模式资料同化中的应用水平仍然不高,特别是红外辐射资料的应用。由于有云环境下辐射传输过程的模拟难度很大,因此通常只同化晴空环境下的红外辐射资料。基于GRAPES-3DVAR(Global and Regional Assimilation and Prediction Enhanced System,全球/区域同化预报系统),根据RTTOV辐射传输模式(fast radiative transfer model for TOVS,快速辐射传输模式)的特点,增加云水含量、云冰水含量和云量作为同化系统控制变量,在改进辐射传输模式对红外资料模拟的同时,利用红外资料调整初始云参数和大气参数。针对2007年5月26日南海季风爆发后广东地区的一次暴雨过程,选取MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,中分辨成像光谱仪)传感器水汽(第27)和云顶观测(第36)通道进行了同化试验,利用WRF(Weather Research and Forecasting Model,天气研究和预报模式)进行了数值模拟,结果表明同化MODIS资料,可以改进初始场水汽和温度分布,间接调整高空风场,调整趋势符合卫星观测,对短时降水预报有正面影响。     

RTTOV散射模块在FY-3 MWHS资料同化中的应用

一直以来,受同化系统中观测算子的限制,云区的卫星微波观测资料在使用时都常会做晴空假设,只考虑大气的吸收作用而忽略散射作用,从而会造成对大气中水汽含量的高估。为了克服这一缺点,文中设计了RTTOV微波散射模块在WRF 3DVAR系统中的应用方案,使得计算辐射能衰减的同时考虑大气的散射作用,并在此基础上通过4组试验进行了风云3 A星微波湿度计亮温以及多普勒雷达反射率因子的同化研究对比。结果表明：RTTOV微波散射模块的引入,能有效抑制晴空辐射模块对大气水汽含量的高估。若先同化雷达反射率因子后再继续同化卫星资料,会发现同化雷达后,同化区域内大气水凝物含量明显增加,受此影响同化卫星资料时大气的散射作用也会随之增大。并且雷达同化区域覆盖率越大,对降水预报的改善效果也愈明显。     

“珍珠”台风卫星红外通道亮温的数值模拟

热带地区云的覆盖率高, 卫星辐射资料特别是红外通道的数值模拟容易受到云的影响, 提高台风等热带天气系统卫星亮温资料的模拟能力, 有助于热带地区数值模式的检验以及提高卫星资料直接同化的水平。首先, 利用天气研究和预报模式(Weather Research and Forecasting Model, 简称WRF) 对 “珍珠” 台风的三维气象场, 包括云结构特征, 进行了模拟, 并诊断分析了总云量、云顶气压等物理量; 然后, 结合快速辐射传输模式 (fast radiative transfer model for TOVS, 简称RTTOV) 8.7版对 “珍珠” 台风的高分辨率红外辐射探测仪3型 (High Resolution Infrared Radiation Sounder, 简称HIRS/3) 红外辐射亮温进行了模拟, 并且比较了有云和无云条件下的模拟结果。结果表明, 如果不考虑云的影响, RTTOV模式无法模拟出台风的结构特征; 结合三维云特征的模拟量, RTTOV模式可以较好地模拟出HIRS/3第4～10、13～19通道的辐射亮温。加入云结构特征对峰值能量高度在云层以下的红外通道的模拟有正面影响, 该方案既可以作为检验模式模拟的一种手段, 同时也表明红外资料在热带天气系统的资料同化领域具有潜在的应用能力。     

CRTM微波亮温模拟对地表和云参数的敏感性分析

利用快速辐射传输模式CRTM研究了微波地表发射率和微波亮温对地表参数和云参数的敏感性问题。首先利用实测的云南思茅地面和探空资料,通过CRTM正演了12个微波通道的地表发射率和亮温,与AMSR-E卫星亮温资料进行对比,分析了模拟亮温的正演误差,研究了地表参数对微波地表发射率模拟的敏感性,并重点分析了微波亮温对地表和云雨参数的敏感性。结果表明,地表参数中土壤湿度、地表温度和植被覆盖度三者对CRTM模拟亮温影响较大,而模拟微波地表发射率主要受土壤湿度和植被覆盖度的影响;有云雨存在时,降水云比非降水云的影响大。6种云中,雨云对模拟的影响最大。晴空条件下,大部分通道的正演亮温误差在3 K以内,垂直极化较水平极化误差小。低频通道比高频通道受地表参数影响大,受云雨影响小,垂直极化比水平极化更稳定。其中10.65 V通道几乎不受云雨影响,但对地表参数非常敏感。     

AMSU微波探测资料同化的质量控制方法概述

微波相比红外、可见光等卫星探测方式有能够穿透薄云的优点,同化微波探测资料能明显改进数值预报模式初始场。由于观测算子在云、降水粒子及性质复杂下垫面等因素影响下模拟辐射传输过程不准确,以及资料的观测误差较大等原因,实际同化应用时必须对微波探测资料加以认真筛选。为充分发挥探测资料作用并保证同化分析效果,在同化AMSU微波探测的研究中,很多机构和学者建立了散射指数、降水检测等质量控制方法,用来剔除观测算子不能准确模拟的观测。研究表明,资料同化过程中引入质量控制能起到改善同化效果,提高数值天气预报准确率的作用。但是,对于各种质量控制方法的原理和使用条件目前尚无完整的分析,使得各业务研究单位使用的质量控制方案差别较大。文章针对AMSU微波探测资料同化,在分析同化误差来源的基础上,总结了散射指数、降水概率、下垫面类型检测等质量控制方法,并简单讨论了质量控制的发展方向。     

Preliminary Study on Direct Assimilation of Cloud-affected Satellite Microwave Brightness Temperatures

Direct assimilation of cloud-affected microwave brightness temperatures from AMSU-A into the GSI three-dimensional variational(3D-Var) assimilation system is preliminarily studied in this paper. A combination of cloud microphysics parameters retrieved by the 1D-Var algorithm(including vertical profiles of cloud liquid water content, ice water content, and rain water content) and atmospheric state parameters from objective analysis fields of an NWP model are used as background fields. Three cloud microphysics parameters(cloud liquid water content, ice water content, and rain water content) are applied to the control variable. Typhoon Halong(2014) is selected as an example. The results show that direct assimilation of cloud-affected AMSU-A observations can effectively adjust the structure of large-scale temperature, humidity and wind analysis fields due to the assimilation of more AMSU-A observations in typhoon cloudy areas, especially typhoon spiral cloud belts. These adjustments, with temperatures increasing and humidities decreasing in the movement direction of the typhoon,bring the forecasted typhoon moving direction closer to its real path. The assimilation of cloud-affected satellite microwave brightness temperatures can provide better analysis fields that are more similar to the actual situation. Furthermore, typhoon prediction accuracy is improved using these assimilation analysis fields as the initial forecast fields in NWP models.     

The Effects of Assimilating Satellite Brightness Temperature and Bogus Data on the Simulation of Typhoon Kalmaegi (2008)

Observational and bogus satellite data are directly assimilated into the Weather Research and Forecasting (WRF) model in simulations of Typhoon Kalmaegi (2008). The data assimilation is performed using the Radiative Transfer for TIROS-N Operational Vertical Sounder (RTTOV) model and the three-dimensional variational data assimilation (3DVAR) technique, with satellite observations taken from the National Oceanic and Atmospheric Administration-16 (NOAA-16) Advanced TIROS Vertical Sounder (ATOVS) system composed of the High-resolution Infrared Radiation Sounder (HIRS), the Advanced Microwave Sounding Unit-A (AMSU-A), and the Advanced Microwave Sounding Unit-B (AMSU-B). Data assimilation experiments are initialized at three different times. Improvements in the numerical simulation of the typhoon are discussed in the context of wind, temperature, pressure, and geopotential fields. The results indicate that assimilation of satellite data can improve both the representation of the initial conditions and the subsequent simulation of the typhoon. Different satellite data have different impacts on the typhoon track. In these simulations, data from AMSU-A play a greater role in improving the simulation of the typhoon than data from AMSU-B or HIRS. Assimilation of satellite data significantly affects the simulation of the subtropical high and the steering of the typhoon by the environmental flow. The subtropical high is enhanced and extends westward in the data assimilation experiments. The background flow therefore steers the typhoon more westward, improving the simulated typhoon track. Although direct assimilation of satellite brightness temperature improves the simulated environmental conditions, it does not significantly improve the simulated intensity of the typhoon. By contrast, initializing the typhoon simulation using bogus data in tandem with satellite data improves not only the environmental conditions but also the simulated inner-core structure of the typhoon. Assimilation of both types of data therefore improves the simulation of both the typhoon track and the typhoon intensity. The results of these experiments offer new insight into improving numerical simulations of typhoons.     

A PRELIMINARY STUDY ON THE 3DVAR ASSIMILATION OF THE AMSU-A DATA IN SPACE-TIME MULTISCALE ANALYSIS SYSTEM

Assimilating satellite radiances into Numerical Weather Prediction (NWP) models has become an important approach to increase the accuracy of numerical weather forecasting. In this study, the assimilation technique scheme was employed in NOAA’s STMAS (Space-Time Multiscale Analysis System) to assimilate AMSU-A radiances data. Channel selection sensitivity experiments were conducted on assimilated satellite data in the first place. Then, real case analysis of AMSU-A data assimilation was performed. The analysis results showed that, following assimilating of AMSU-A channels 5–11 in STMAS, the objective function quickly converged, and the channel vertical response was consistent with the AMSU-A weighting function distribution, which suggests that the channels can be used in the assimilation of satellite data in STMAS. With the case of the Typhoon Morakot in Taiwan Island in August 2009 as an example, experiments on assimilated and unassimilated AMSU-A radiances data were designed to analyze the impact of the assimilation of satellite data on STMAS. The results demonstrated that assimilation of AMSU-A data provided more accurate prediction of the precipitation region and intensity, and especially, it improved the 0–6h precipitation forecast significantly.     

Shapley-模糊神经网络方法在华南台风卫星云图的长时效滚动预测中的应用

为了更好地利用大量的卫星云图观测资料来提高台风暴雨的预报能力,解决并提高对台风强降水云系变化的预报精度,延长对未来云系变化的预报时效,构建基于合作对策Shapley-模糊神经网络的华南区域台风卫星云图非线性智能计算滚动集合预测模型,对增强卫星云图资料在台风暴雨天气预报中的实用性和及时性具有重要意义。依据2013—2016年华南区域台风影响过程的卫星云图,采用类似于数值预报模式的集合预报方法,通过对间隔6 h的卫星云图云顶亮温样本序列做经验正交函数分解,将提取出的时间系数作为云图预报建模的预报分量。考虑台风云系的发展变化主要受云团环境物理量场的影响,利用数值预报模式的物理量预报产品作为各预报分量的预报因子,并采用k-近邻互信息估计的分步式变量选择算法,通过两步过程实现相关变量的选择与弱相关变量的剔除,分别建立相应时间系数的Shapley-模糊神经网络集合预报模型,进一步将预报得到的各时间系数与空间向量合成,重构得到未来时刻的卫星云图预报图,实现了云图6—72 h的长时效客观滚动预测。试验结果表明,新方案所预测的云图与实况云图相关较高,重构云图的基本轮廓、纹理特征分布、清晰度以及云系强弱方面都比较接近原始云图。另外,研究进一步基于相同的云图预报因子,针对同样的建模和预报样本采用多元线性回归方案进行和新方案一致的云图预测。对比结果表明,这种非线性预报模型比线性方案能更好地预报未来较长时效台风云团的发展、移动的主要特征和变化趋势,其预测的云图与实际云图的主要特征更相似。云图预报时效达到了72 h,具有业务实用价值。      

WRF-EnSRF卫星资料同化模块的构建研究

为加强国内卫星资料在同化系统中的应用,在自主构建的新一代WRF-EnSRF同化系统中,采用RTTOV辐射传输模式作为观测算子,并建立卫星资料读取、偏差订正及质量控制等子模块,构建出WRF-EnSRF卫星资料同化系统.运用该同化系统,同时同化NOAA-16的AMSU-A和AMSU-B的辐射率资料,进行华南暴雨过程的卫星资料同化数值模拟试验.试验结果表明:偏差订正后亮温资料拟合结果基本位于主对角线上,偏差有所降低.从TS评分看,同化试验对中雨及大雨部分的降水落区以及暴雨级别以上的降水强度的模拟效果有改善.试验证明,建立的卫星同化系统是可运行的.     

利用AMSU分析热带气旋结构特征

搭载在美国新一代极轨业务系列气象卫星上的先进的微波探测器 (Advanced Microwave Sounding Unit , AMSU) 提供了对于大气中温度、湿度以及云雨分布特征的探测能力。 研究选择 2003 年发生在西北太平洋上的多个热带气旋个例, 利用 NOAA16/17 卫星的 AMSU 数据分析热带气旋热力及云雨结构特征, 结果显示: 热带气旋中心的增暖在 AMSU-A 微波温度观测表现显著, 特别是在对流层上层通道尤其明显; AMSU 观测热带气旋中心增暖与强度相关性统计分析显示, 两者相关性达 0.778; AMSU-B 高频通道可以揭示热带气旋的云雨结构分布和对流发展旺盛情况, 分析显示热带气旋云雨结构变化与气旋强度密切相关, 气旋强度滞后于系统对流过程的发展 。     

ATOVS 不同卫星资料在台风模拟中的同化试验研究

利用美国国家大气研究中心(NCAR)开发的中尺度模式WRF(ARW)V3.2 及其三维变分同化系统WRF-3DVAR,以1011 号超强台风“ 凡亚比” 为个例,采用连续循环同化的方法对ATOVS 卫星资料进行同化试验,探讨了同化ATOVS 不同卫星资料对“ 凡亚比” 模拟的影响。结果表明,强度影响方面:同化ATOVS不同资料均可有效改善台风强度,台风中心海平面气压平均偏差从42 hPa 下降到18 hPa,但不同资料间的差异并不显著,平均在6 hPa 以内,这表明仅同化ATOVS 资料对台风强度的改善相对有限。路径影响方面:(1)不同卫星的同一种传感器资料效果略有不同,同化NOAA-18 和NOAA-15 的AMSU-A 资料效果较好,NOAA-16 的AMSU-A 效果较差;同化NOAA-15 和NOAA-16 的AMSU-B 资料效果相当,且均优于AMSU-A 资料。(2) 同一颗卫星不同传感器资料的差异较大,同化AMSU-B 资料的改善较为明显,HIRS-3 次之,AMSU-A较差,而同时同化不同资料并没有带来更为明显的改善。(3) 同时同化多颗卫星ATOVS 资料的试验表明,将多种资料引入到同化系统的同时,也带来相应的累积误差,因而仅同化一颗卫星可能比同时同化两颗或三颗卫星ATOVS 资料的效果要好。      

台风与冷空气对“13.10”上海特大暴雨过程的影响分析

2013年10月7—8日上海地区发生特大暴雨过程。利用常规天气资料、FY-2E卫星云图、风廓线雷达资料、NCEP再分析资料以及国内所使用的主要业务模式预报资料,分析台风与冷空气对其发生发展的影响。结果表明,登陆减弱的1323号台风＂菲特＂低压环流与1324号台风＂丹娜丝＂北侧外围强东风急流为该过程强降水区提供了充足的水汽和能量;北方扩散南下冷空气、台风低压环流、＂丹娜丝＂北侧外围强东风急流三者的结合使切变辐合抬升得到加强;分析风廓线雷达资料发现,低层切变线在上海长时间维持是该地产生特大暴雨的主要原因;长时间维持的切变线反映在卫星云图上,为先后5个β中尺度对流云团生成、合并,并造成持续强降水。各业务模式预报结果检验表明,因其不能精确描述各台风的位置、强度和结构,对降水落区、强度以及最强降水时段预报均存在较大误差。对于模式预报误差,要重视实时资料的应用,尤其是组网风廓线雷达资料可作为大暴雨短时预警的重要参考依据。     

AMSU资料变分同化及在暴雨数值模拟中的应用研究

在中尺度数值模拟中,利用中国气象科学研究院数值天气预报创新基地开发的GRAPES三维变分同化系统,对AMSU-A/B微波遥感资料进行了同化试验,研究了这种资料在我国夏季暴雨数值预报中的作用。以2003年7月4日的一次暴雨过程为例,分析了同化结果及模拟结果,结果表明:(1)单独同化AMSU-A资料主要改进了初始温度场,而单独同化AMSU-B资料主要改进了初始湿度场;(2)无论是同化AMSU-A资料还是同化AMSU-B资料,对暴雨预报都有一定的改进作用,但是同化AMSU-B资料的改进作用更明显;(3)同时同化AMSU-A/B资料比只使用其中一种资料的模拟效果好,可以更好地改进模拟的暴雨落区及强度,使结果与实况更加接近。使用AMSU资料,对我国夏季暴雨数值预报有改进作用。