降水资料同化在梅雨锋特大暴雨个例模拟中的应用研究

利用暴雨数值预报模式AREM,以2009年6月29日发生在长江中下游地区的一次梅雨锋特大暴雨过程为例,以NCEP预报场为背景场,首先开展了不同化任何资料(无同化试验)以及分别利用GRAPES-3DVAR同化系统和局地分析预报系统(LAPS)同化地面、探空资料的3组数值试验,然后进一步开展了降水资料一维变分同化方法在GRAPES-3DVAR同化系统及LAPS系统中二次同化的效果研究,结果表明:(1)采用GRAPES-3DVAR系统同化地面、探空资料的数值试验,其降水预报效果不如无同化试验结果;而采用LAPS资料同化系统同化地面、探空资料的数值试验,其降水预报效果优于无同化试验结果,即就本个例而言,GRAPES-3DVAR同化系统对背景场的修正为负效果,LAPS同化系统对背景场的修正为正效果。(2)降水资料1DVAR方法在GRAPES-3DVAR同化系统中的应用,对物理量场有重要影响,使雨带上空变得更暖更湿,天气系统的配置更利于降水发生,中尺度系统的演变更有利于模拟出与实况更加接近的雨带位置、强度、中尺度结构特征,因而极大地改善了降水模拟效果,其模拟的1、6、24h累积降水量位置、强度、中尺度结构特征都有较明显改善。(3)降水资料1DVAR方法在LAPS系统中的应用同样改善了降水预报效果,使雨带落区位置更加接近实况。     

探空观测资料在西南暴雨中的同化试验

利用探空观测资料、T213资料、NCEP再分析资料以及GRAPES三维变分同化系统,研究不同探空观测资料预处理过程对同化结果和西南暴雨预报的影响。得到以下主要结论:(1)资料接收方式和取资料的截断时间不同会影响可用探空观测资料的站点个数。不同探空观测资料预处理过程,使同化系统得到的可用资料数量不同。(2)同化系统同化的探空资料数量越多,对背景场调整幅度越大。(3)利用GRAPES 3D-VAR系统同化探空观测资料能够改善背景场质量,随着同化的资料条数增多,对背景场的改善作用越明显。(4)降水预报结果表明,同化系统使用的资料条数越多,降水中心强度越接近实况。(5)2005年7月降水预报在西南地区的TS评分结果表明,国家气象中心使用的探空观测资料预处理程序优于成都区域中心的预处理程序。      

自动站资料在WRF 3DVAR中的同化敏感性试验

为了了解国家级地面自动观测站不同观测要素对数值预报作用,利用WRF三维变分同化系统对自动站资料的不同观测要素开展同化＆预报试验。两个月的数值预报检验结果表明：1）只同化自动站温度观测对位势高度、温度和相对湿度场预报的影响作用最大,且主要为负作用,而同化气压或风向风速观测对上述要素预报影响作用比同化温度小,但会改善位势高度预报和部分温度预报,对相对湿度预报改善作用不明显;2）对于降水预报,同化风向风速方案的评分结果最差,同化温度的方案次之,同化气压的方案可以改善24h降水预报结果。由此看出用WRF 3DVAR同化地面观测资料时,气压观测十分重要,同时也说明要想用好地面观测资料,让其为数值预报提高发挥最大作用仍需开展很多研究工作。     

降水资料同化在GRAPES-MESO模式中应用试验研究

利用国家气象中心中尺度业务数值预报模式GRAPES-MESO v3.0,以2010年6月1～30日为例,开展地面降水率1DVAR(one-dimensional variational assimilation)同化方案在GRAPES-3DVAR(three-dimensional variational assimilation)同化系统中的应用试验研究(ASSI试验),并以未加降水资料同化的试验为对照试验(CNTL试验),以评估全国1h加密雨量资料在模式中同化应用的效果。结果表明:1)在相对湿度背景误差和降水率观测误差范围内,1DVAR同化方案能够对湿度廓线进行有意义的调整,使分析降水向观测降水靠近;ASSI试验对初始温、压、湿、风场的修正主要为正效果;2)对2010年6月17～21日江南、华南连续性降水过程进行了分析,整体而言ASSI试验对逐日及逐时降水强度的预报普遍强于CNTL试验,与实况更加接近;3)ASSI试验对2010年6月1～30日08时起报的0～24 h模式预报的小雨、中雨、大雨、暴雨、大暴雨各个降水量级TS评分及ETS评分相比CNTL试验均有较明显提高,预报偏差也更接近于1;4)ASSI试验较CNTL试验能更好地模拟雨带的分布、雨带演变特征和降水强度的变化;5)对降水所做的典型个例和统计检验分析从不同角度说明了地面降水资料1DVAR同化方案在GRAPES-3DVAR系统中的应用改善了GRAPES-MESO v3.0的降水模拟效果。     

GRAPES地面风场同化方案研究

随着预报准确度要求以及同化分析循环周期的缩短,具有高时空分辨率的地面观测资料在同化系统中也越来越受到重视,而且一个好的资料同化系统应该能够给出模式近地面动力、热力和湿度状况的合理分析。利用GRAPES区域同化预报系统(GRAPES——Global and Regional Assimilation and Prediction Enhanced System),在近地层Monin_Obukhov相似理论的基础上,考虑了边界层的动力和湿热力约束,建立新的地面风场观测算子。将此新方案与目前GRAPES系统使用的三次样条插值的地面同化方案进行高度场预报试验、统计试验以及降水预报的TS评分比较,结果表明,加入新方案地面风场资料同化后,预报效果和对降水的预报能力都比旧方案有所提高。     

资料同化对一次华南暴雨影响的数值试验研究

针对一次华南暴雨过程,采用WRF区域中尺度模式进行了控制试验和同化试验.利用WRF-3DVAR同化系统同化了常规探空和地面观测资料,分析了两种资料对初值场的影响,以及对降水和各物理量预报效果的影响.结果表明:同化能改进初始场,并可改进暴雨落区和强度预报;同化可提高WRF模式对风场、温度场、高度场以及水汽场的预报能力.但有一定的时效性;同时同化探空和地面资料,比仅同化探空资料对大气低层物理量的预报能力要提高较多.     

一次局地大暴雨的地面观测资料同化预报试验研究

基于WRF（Weather Research and Forecasting）模式及其3DVAR（3-Dimentional Variational）资料同化系统,采用36 km、12 km 、4 km三层嵌套网格进行逐3 h资料同化和快速更新循环预报,对2011年5月8日鲁中一次局地大暴雨过程进行了资料同化敏感性试验。试验结果表明,地面观测资料同化和快速更新循环对本次降水的预报起到了关键性作用。在快速更新循环预报时不同化地面观测资料,或同化全部观测资料进行冷启动预报,模式均不能预报出山东的降水。同化地面观测资料后,显著改进了模式降水落区预报。地面观测资料同化可以影响到700 hPa高度以上温压湿风要素的变化,从而改变了大气初始场的温湿结构,导致模式预报的700 hPa附近高空大气湿度和热力不稳定增强,700 hPa以下低层风场更强,850 hPa鲁中以南风速较无观测资料同化的偏强2～4 m·s-1,低层风场的动力作用触发高空的不稳定大气,降水出现在山东。     

GRAPES非静力数值预报模式的三维变分资料同化系统的发展

为了减少分析变量与模式状态变量之间的插值误差,改善业务预报模式的初值质量,在GRAPES等压面三维变分资料同化系统的基础上,研究发展了针对GRAPES区域模式的非静力模式变量三维变分资料同化系统(GRAPES m3DVAR).该资料同化系统的垂直坐标及其分析变量的水平分布格式、垂直跳点方案与GRAPES预报模式保持完全一致.由于垂直坐标的变化和非静力关系,m3DVAR分析系统中设计了求解动力学约束方程的新方案.通过有效的高精度数学方案,避免了地形追随坐标下平衡方程的非线性项造成的复杂计算,有效解决了非静力平衡条件下求解平衡方程中非线性项的切线性方程和伴随方程引起的困难.重新构造各种观测算子,并考虑了质量场和风场之间的平衡约束关系、背景误差协方差结构,实现对探空、地面资料、船舶报等常规观测的同化.理想单点试验和实际资料的多变量资料同化分析结果表明,非静力模式变量三维变分资料同化系统能够正确地描写多变量之间的相互作用以及物理约束关系,分析结果合理,能够有效减少原等压面三维变分资料同化系统的分析与模式变量之间需要相互插值、变换产生的误差,在一定程度上提高了分析场质量,对预报模式的初值具有一定改善.     

利用WRF-3DVAR同化常规观测资料对近地层风速预报的改进试验

利用WRF 3DVAR同化系统和Evenson提出的方法在分析时刻添加扰动形成扰动型初始场,并在此基础上同化常规观测资料(包括固定站点的探空观测和常规地面观测),通过比较WRF3DVAR系统对整层大气的初始(分析)场及预报场的改进,检验了同化常规观测资料后WRF模式对研究区域内近地层风速的预报效果。结果表明,同化常规观测资料对初始场有改进,且对低层大气风场和温度场的改进较FNL资料明显;GFS同化常规观测资料后生成的初始场和FNL资料提供的初始场对风速和温度的预报在不同气压层存在不同的预报时效,低层(1000 hPa)风速和温度预报在前36 h改善明显,而在较高的500 hPa和200 hPa上风速预报在前36 h改进明显,温度预报则只在前12 h得到了改善;无论是采用FNL资料还是同化常规观测资料作为初始场,对近地层风速预报均在前36 h有改进,表明对于近地面风速这种短时间内变化较大的变量,同化与之时间和空间上较为接近的资料可能改善其预报效果。     

青藏高原坡面观测信息对我国夏季降水预报的作用

利用不同同化方式分别同化青藏高原地区新一代综合气象观测网的自动站和GPS大气可降水量信息,探讨这些观测资料对我国夏季不同区域降水预报的作用。通过两组数值试验对2008年夏季连续两个月的天气进行分析场和降水预报结果检验,得出以下主要结论：（1）由于同化测站的平均台站高度在2550m以上,因此同化青藏高原地区新一代综合气象观测网资料后,对背景场调整的正作用主要集中在500 hPa以上;循环同化方式对背景场的调整作用比静态同化方式更明显,尤其在500 hPa以上;（2）无论用静态同化,还是循环同化,该观测网资料对华北地区降水预报的改善作用都不太明显,只是对个别降水量级有改善作用;（3）采用静态同化,会对西南地区东部24小时降水预报有改善作用;在多数情况下同化沿99°E附近的7个测站资料得到的降水预报结果比同化24个站的好;（4）对于长江中下游地区,采用循环同化方式更有利于该地区降水预报准确率的提高,尤其是对25～48小时降水的预报;同时,在多数情况下同化24个自动站和GPS大气可降水量信息对降水预报改善比只同化7个站的更好。     

Evaluation of radar and automatic weather station data assimilation for a heavy rainfall event in southern China

To improve the accuracy of short-term(0–12 h) forecasts of severe weather in southern China, a real-time storm-scale forecasting system, the Hourly Assimilation and Prediction System(HAPS), has been implemented in Shenzhen, China. The forecasting system is characterized by combining the Advanced Research Weather Research and Forecasting(WRF-ARW)model and the Advanced Regional Prediction System(ARPS) three-dimensional variational data assimilation(3DVAR) package. It is capable of assimilating radar reflectivity and radial velocity data from multiple Doppler radars as well as surface automatic weather station(AWS) data. Experiments are designed to evaluate the impacts of data assimilation on quantitative precipitation forecasting(QPF) by studying a heavy rainfall event in southern China. The forecasts from these experiments are verified against radar, surface, and precipitation observations. Comparison of echo structure and accumulated precipitation suggests that radar data assimilation is useful in improving the short-term forecast by capturing the location and orientation of the band of accumulated rainfall. The assimilation of radar data improves the short-term precipitation forecast skill by up to9 hours by producing more convection. The slight but generally positive impact that surface AWS data has on the forecast of near-surface variables can last up to 6–9 hours. The assimilation of AWS observations alone has some benefit for improving the Fractions Skill Score(FSS) and bias scores; when radar data are assimilated, the additional AWS data may increase the degree of rainfall overprediction.     

青藏高原地表热状况与华西秋雨

利用1961－1995年青藏高原及其邻近地区148个测站的月平均资料，分析研究了高原地面热源与华西秋雨的联系。结果表明，高原东部地面热源与华西秋雨存在着显著的负相关关系。高原东部地面热源异常强迫500hPa大气环流异常来制约华西秋雨的多寡。     

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.     

资料同化对2017年登陆广东沿海台风的短期降水与路径预报影响

利用华南精细数值天气预报模式,设计了无同化资料(CTRL)、同化雷达反演水汽(EXP1)以及同化雷达反演水汽、地面和探空资料(EXP2)三个试验,对2017年登陆广东沿海的四个台风降水预报与路径预报进行模拟,以评估资料同化对登陆台风短期降水预报、路径预报的影响。分析结果如下:雷达反演水汽同化后对未来24小时降水预报技巧均有正的改善,对台风路径预报影响不大;在此基础上同化地面、探空资料后对台风路径预报有改进,对降水预报改进不明显(与EXP1比)。通过诊断分析台风“玛娃”,发现模式初值场水汽的增量配合对流上升区有利于短时间内成云致雨,从而提高短时降水预报;地面及探空资料同化有利于登陆台风的短时路径预报。      

四维数据同化在一次梅雨锋暴雨过程中的应用研究

通过2008年梅雨季内的一次暴雨过程来着重研究WRF模式中四维测站同化技术的应用情况以及不同的同化策略对模拟结果的影响,使用的同化资料包括常规高空和地面探测资料。结果表明:高空探测资料的同化能够较好地修正中α尺度系统的移动发展速度,从而有效地改进强降雨带的落区位置;湿度观测资料的同化反而降低了强降雨带的降水强度,这可能因为同化湿度观测量可能减小近饱和区域内的水汽混合比,从而导致这些区域内的潜热加热减小,对流强度变弱,降水减少;地面观测资料的同化能够对模式行星边界层进行修正,这种同化影响通常在模式最低层上表现得较为明显,向上逐渐减小,而边界层模拟质量对降水至关重要,因此地面观测资料的加入使得模拟降水更加接近于实况。区域嵌套模拟试验表明对粗网格区域进行四维分析同化处理可以有效抑制中α尺度模式误差的增长,对细网格区域进行四维测站同化处理则可以进一步抑制中β尺度模式误差增长。     

复杂地形下地面观测资料同化I. 模式地形与观测站地形高度差异对地面资料同化的影响研究

中国地形复杂，模式地形与实际观测地形存在一定高度差异，因此设计合理的复杂地形下地面观测资料的同化方案有利于使我国目前仅用作探测手段的地面观测资料（常规地面观测站和地面自动站）在中尺度数值模式中得到充分利用。作者在MM5_3DVAR同化系统中利用近地层相似理论将地面观测资料进行直接三维变分同化分析，并对地面资料同化方案设计中是否需要考虑模式与实际观测站地形高度差异进行探讨研究。研究结果表明：通过近地层相似理论将地面观测资料同化到数值模式能起到一定的作用，并且地面观测资料（温度、 湿度、 风场、 地面气压）中各物理量同化到数值模式都能影响24小时降水数值结果，但各物理量起的作用大小不一样，其中影响最大的是温度，其次为湿度；地面观测资料同化方案设计有必要考虑模式地形与实际观测站地形高度差异，适当考虑这种高度差异能取得较好的结果。     

Assimilating All-sky Infrared Radiances from Himawari-8 Using the 3DVar Method for the Prediction of a Severe Storm over North China

Although radar observations capture storm structures with high spatiotemporal resolutions, they are limited within the storm region after the precipitation formed. Geostationary satellites data cover the gaps in the radar network prior to the formation of the precipitation for the storms and their environment. The study explores the effects of assimilating the water vapor channel radiances from Himawari-8 data with Weather Research and Forecasting model data assimilation system(WRFDA) for a severe storm case over north China. A fast cloud detection scheme for Advanced Himawari imager(AHI)radiance is enhanced in the framework of the WRFDA system initially in this study. The bias corrections, the cloud detection for the clear-sky AHI radiance, and the observation error modeling for cloudy radiance are conducted before the data assimilation. All AHI radiance observations are fully applied without any quality control for all-sky AHI radiance data assimilation. Results show that the simulated all-sky AHI radiance fits the observations better by using the cloud dependent observation error model, further improving the cloud heights. The all-sky AHI radiance assimilation adjusts all types of hydrometeor variables, especially cloud water and precipitation snow. It is proven that assimilating all-sky AHI data improves hydrometeor specifications when verified against the radar reflectivity. Consequently, the assimilation of AHI observations under the all-sky condition has an overall improved impact on both the precipitation locations and intensity compared to the experiment with only conventional and AHI clear-sky radiance data.     

IMPROVEMENT OF OCEAN DATA ASSIMILATION SYSTEM AND CLIMATE PREDICTION BY ASSIMILATING ARGO DATA

The Argo(Array for Real-time Geostrophic Oceanography) data from 1998 to 2003 were used in the Beijing Climate Center-Global Ocean Data Assimilation System(BCC-GODAS). The results show that the utilization of Argo global ocean data in BCC-GODAS brings about remarkable improvements in assimilation effects. The assimilated sea surface temperature(SST) of BCC-GODAS can well represent the climatological states of observational data. Comparison experiments based on a global coupled atmosphere-ocean general circulation model(AOCGM) were conducted for exploring the roles of ocean data assimilation system with or without Argo data in improving the climate predictability of rainfall in boreal summer. Firstly, the global ocean data assimilation system BCC-GODAS was used to obtain ocean assimilation data under the conditions with or without Argo data. Then, the global coupled atmosphere-ocean general circulation model(AOCGM) was utilized to do hindcast experiments with the two sets of the assimilation data as initial oceanic fields. The simulated results demonstrate that the seasonal predictability of rainfall in boreal summer, particularly in China, increases greatly when initial oceanic conditions with Argo data are utilized. The distribution of summer rainfall in China hindcast by the AOGCM under the condition when Argo data are used is more in accordance with observation than that when no Agro data are used. The area of positive correlation between hindcast and observation enlarges and the hindcast skill of rainfall over China in summer improves significantly when Argo data are used.     

华中区域LRUC系统的构建与试验

如何将区域观测资料在中尺度模式中快速有效同化是提高区域精细化数值预报准确率和时效性的关键所在。本文简单介绍了基于LAPS和WRF建立的快速循环同化预报系统LRUC,以一次影响长江中游的典型梅雨锋暴雨过程为例,设计几种试验方案,结合实况降水分布,对比分析华中区域多普勒雷达资料循环同化对改善暴雨预报的作用;根据个例试验结果,设计批量后报试验方案,对比分析雷达资料同化对华中区域2007年主汛期(6—8月)多个时效降水预报评分。暴雨个例试验结果表明,华中区域多普勒雷达资料在LAPS中的同化,能为WRF提供更优初值场;同化华中区域地面资料和雷达资料后,比仅同化地面资料更能改进模式初值,改善模式降水预报,且降雨量级越大,24 h降水预报TS评分越高。批量后报试验结果表明,建立的快速循环同化预报系统LRUC,能对区域多源观测资料进行多时次循环同化分析,为模式初值增加观测资料的时间演变信息,提高模式对暴雨量级降水的预报水平;系统具有稳定性和一定的评分水平。