ATOVS资料同化方案对暴雨模拟效果的影响

本文利用WRF 模式及其3DVar 同化系统,以2009 年6 月29 日00 时到30 日00 时的湖北鹤峰暴雨为研究个例,对ATOVS 探测器的AMSU-A、AMSU-B 和HIRS 三类资料进行了不同的同化方案试验。结果表明:同化ATOVS 三类资料对暴雨模拟的影响不同,HIRS 资料对暴雨模拟效果改进最大,AMSU-B 次之,AMSU-A 最小。同时同化ATOVS 三类资料时,AMSU-A 资料起主要作用,其同化效果与同时同化ATOVS 三类资料相近,优化组合同化AMSU-B 和HIRS 资料的效果最好。同化ATOVS 不同资料对初始要素场的影响不同,AMSU-A 资料主要影响大气温度场,AMSU-B 资料对中高空要素场的影响较大,HIRS 资料对低空湿度场及风场的协同改变最有利于降水模拟的改善。同时ATOVS 资料的稀疏分辨率也是影响同化效果的一个因子,在模式分辨率不变时,同化资料稀疏分辨率可能存在最佳选择。     

AMSU辐射率资料在“07·07”暴雨个例中直接同化的试验研究

利用AMSU辐射率资料和常规观测资料,采用自行模拟的区域背景误差协方差(B)的WRFDA同化系统和中尺度数值模式WRF预报系统,对2007年7月8—9日发生在江淮流域的一次暴雨过程进行了模拟研究,设计了4组试验方案,对比分析了不同方案的模拟结果。结果表明,连续同化AMSU辐射率资料,可以改善降水预报效果,尤其是降水强度;通过连续使用AMSU资料,可以改进影响暴雨系统的大尺度环境场;AMSU-A资料对温度场有较为明显的影响,而AMSU-B资料对湿度场的调整有较大的贡献。     

基于GSI同化系统的卫星辐射率资料的同化试验

基于GSI(Gridpoint Statistical Interpolation)同化系统,将AMSU-A辐射率资料同化进初始场,针对2014年4月5~7日发生在我国湘西南地区的一次暴雨过程进行模拟研究,并对比了AMSU-A辐射率资料同化前后2组试验方案的模拟结果。发现:(1)同化AMSU-A辐射率资料后有效地减小了对此次暴雨的空报率,且对降水中心的范围和强度模拟的准确性均显著提高;(2)辐射率资料的同化对初始场的调整有较大贡献。其中,风场和涡度的差异主要体现在动力机制的削弱,而湿度场的差异体现在对降水中心水汽输送的减弱,从而减少了虚假的降水中心;(3)同化辐射率资料后,沿暴雨中心108°E~108.7°E范围的上升运动得到加强,且高层湿度增加,与贵州境内降水量增加相符。同时,暴雨中心附近上空上升运动减弱,高低层相对湿度均减小,造成其降水量减小,模拟结果更为接近实况。     

多普勒雷达资料对暴雨定量预报的同化对比试验

基于NCEP/NCAR再分析资料和连云港雷达探测资料,利用WRF模式及其三维变分同化V2.1系统,对发生在2008年4月19日连云港地区一次区域性暴雨过程进行了三维变分同化数值模拟对比研究.结果表明,同化了雷达资料后,模式预报效果比单独使用NCEP做初始场效果明显改善,暴雨落区和量值更接近实况.同化了雷达资料后,模式预报的垂直运动区、最大上升区、水汽输送通道和高空涡度分布等更接近强降水区,结构也更精细,说明初始场增加雷达资料后,对初始风场的结构、强度和初始云水分布有实质性的改进,从而提高了对暴雨定量预报的效果.     

雷达资料的3DVAR和EnSRF直接同化方法对一次暴雨预报的影响分析

利用合肥站雷达资料和NCEP再分析资料,采用WRF模式、WRF-3DVAR和WRF-En SRF同化系统设计了直接同化雷达径向风和反射率的试验,对2003年7月4—5日发生在江淮流域的一次梅雨锋暴雨过程进行数值模拟分析。结果表明:(1)同化雷达径向风资料可以增加暴雨区低层的扰动,增强对流运动,同时可以减少模拟的过量降水;(2)3DVAR同化方法对水平风场调整明显,同化反射率改进了模式中的微物理量和动力场,同时同化径向风和反射率可以更好地调整风场,改善模拟雷达回波带的强度和位置;(3)En SRF同化方法可以将更多小尺度的风场信息同化进入模式,单独同化反射率可以较准确预报出降水中心,同时同化径向风和反射率可以改进模拟雷达回波带的位置;(4)使用3DVAR和En SRF同化雷达径向风和反射率可以提高降水预报,改善雨带的范围,对降水中心位置和强度的预报也有改进。     

卫星微波观测资料在混合同化中的应用

利用美国环境预报中心(NCEP)的GSI(Gridpoint Statstical Interpolation)业务同化系统,采用三维变分同化方法(3DVAR)和三维变分混合同化方法(3DVAR-Ensemble),针对2013年5月8日发生在我国华南地区的一次强降水天气过程进行了数值模拟试验研究,设计了不同组试验方案,将常规观测资料和AMSU-A\MHS\ATMS辐射率亮温资料直接同化进入区域大气模式WRF中,对比分析不同同化试验方案对模式初始场及降水预报效果的影响。数值试验结果表明:从初始时刻的同化增量来看,各试验组均改变了初始场结构,但增量的大小和分布却不同。加入ATMS微波资料的分析增量要小于同化AMSU-A+MHS的;Hybrid同化方法使用具有"流依赖"的背景误差协方差在一定程度上减小了模拟区域周围的虚假增量,使初始场的分布更真实和合理。从降水模拟的强度和空间分布评估结果来看,使用Hybrid方法同化ATMS的资料可以比较准确预报出降水中心的位置。综合而言,采用Hybrid的方法同化ATMS的资料最优。     

天气雷达反射率资料订正前后在ARPS模式中的同化试验对比

以TRMM/PR反射率资料作参照,对常州、南京天气雷达反射率资料进行一致性订正,再利用中尺度模式ARPS及其数据同化系统ADAS对订正前、后的天气雷达反射率因子进行同化,模拟2013年6月25日和2010年8月24日江苏地区两次暴雨过程。两次暴雨过程均包括3组试验:控制试验和雷达资料订正前、后的同化试验。结果表明:(1)雷达反射率因子的同化很好地改进了模式初始湿度场,使降水预报在分布和强度上更接近实况;(2)雷达资料的订正进一步改进了反射率因子同化试验,并且通过调整初始湿度场和上升运动场(调整作用主要体现在前2~3 h内)改善了对降水的模拟预报,其结果证明雷达反射率因子的订正改善了雷达资料的质量。     

可降水量资料反演及在暴雨数值模拟中的初步应用

通过同化可降水资料改善模式初始湿度场从而提高暴雨模拟与预报效果。首先应用适时回归方法反演大气可降水量资料，然后以1998年6月18—19日暴雨模拟为例，采用变分同化方法研究了可降水量资料在暴雨数值模拟中的作用。数值模拟结果表明：1)MM5模式中同化可降水量资料后，对于雨带位置的模拟效果起到很大的改善；亦可改进暴雨降水强度的模拟效果，改进程度与降水参数化方案有关。2)同化可降水量资料后，明显改善初始湿度场，在一定程度上缓解旋转加强(spin up)问题，从而有效地提高降水模拟效果。3)降水模拟对参数化方案的选取同样敏感，改进初始湿度场的同时应该选择相应的降水参数化方案。     

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.     

GRAPES模式对西南季风爆发的数值模拟及初值影响试验

使用GRAPES模式对南海季风爆发进行模拟研究。针对模拟预报中初始场信息偏弱的情况,引入NOAA17卫星AMSU-B资料改进初值。直接利用GRAPES三维变分同化系统,设计了两个同化试验方案:试验1(T1)同时同化探空资料和AMSU-B资料、试验2(T2)仅仅同化常规探空资料,然后应用GRAPES有限区域模式进行模拟预报。通过对比试验发现,该模式对初始场的改变十分敏感,可以比较成功地模拟出南海夏季风的爆发时间和爆发候的高、低层风场配置以及季风与季风雨带的向北推进。然而该方案对于雨量和副热带高压位置的模拟,与观测相比尚存在一定的偏差,主要表现为副热带高压位置模拟偏西、偏北;南海地区的降水量模拟偏大、降水范围偏大。     

Application of ATOVS Microwave Radiance Assimilation to Rainfall Prediction in Summer 2004

Experiments are performed in this paper to understand the influence of satellite radiance data on the initial field of a numerical prediction system and rainfall prediction. First, Advanced Microwave Sounder Unit A （AMSU-A） and Unit B （AMSU-B） radiance data are directly used by three-dimensional variational data assimilation to improve the background field of the numerical model. Then, the detailed effect of the radiance data on the background field is analyzed. Secondly, the background field, which is formed by application of Advanced Television and Infrared Observation Satellite Operational Vertical Sounder （ATOVS） microwave radiance assimilation, is employed to simulate some heavy rainfall cases. The experiment results show that the assimilation of AMSU-A （B） microwave radiance data has a certain impact on the geopotential height, temperature, relative humidity and flow fields. And the impacts on the background field are mostly similar in the different months in summer. The heavy rainfall experiments reveal that the application of AMSU-A （B） microwave radiance data can improve the rainfall prediction significantly. In particular, the AMSU-A radiance data can significantly enhance the prediction of rainfall above 10 mm within 48 h, and the AMSU-B radiance data can improve the prediction of rainfall above 50 mm within 24 h. The present study confirms that the direct assimilation of satellite radiance data is an effective way to improve the prediction of heavy rainfall in the summer in China.     

土壤湿度对卫星辐射率资料直接同化的影响

本研究利用WRF模式及其三维变分同化系统实现了对NOAA-16 AMSU-A微波资料的直接同化,针对2010年6月19日江西地区的一次强降水过程开展模拟与同化试验,并利用中国区域土壤湿度同化系统(CLSMDAS—China Land Soil Moisture Data Assimilation System)输出的土壤湿度值替换NCEP(National Centers for Environmental Prediction)资料中的土壤湿度,研究土壤湿度初值对辐射率资料直接同化中观测场与背景场偏差调整的影响。结果表明:采用CLSMDAS输出土壤湿度初值条件下模拟的亮温值与实际观测值更为接近,经过质量控制和偏差订正后更多的观测资料能够进入到同化系统中,说明改进的土壤湿度初值条件下观测算子的计算值得到正的调整,对低层地表通道的改进效果明显,尤其以50.3 GHz的窗区通道3的结果最为理想;针对此次强降水过程中24 h累积降水分布的模拟结果,CLSMDAS输出土壤湿度初值条件下同化AMSU-A资料,能够较为准确的把握整个雨带的走向、大雨以上级别降水的落区范围、降水中心落区及强度等。说明准确的土壤湿度初值能够改进卫星辐射率资料的同化结果,进而提高数值模式的模拟预报能力。     

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 。     

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.     

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。      

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.     

对于一次川渝暴雨的ATOVS资料同化数值模拟

利用我国全球中期数值预报业务模式T213L31及其三维变分同化系统SSI,对全球NO—AAl6、17的ATOVS资料进行了同化试验。对2007年7月16-18日发生在川渝地区的一次暴雨过程进行数值模拟研究,对比分析了仅同化常规资料与加入卫星资料后的同化结果及模拟结果。试验表明：T213L31模式加入同化AMSU资料后,可以改善降水预报,尤其是降水强度。通过连续滚动同化卫星资料,模式对于大尺度环境场改进明显,模拟效果更加接近实况。AMSU资料的使用可以改进温度场、湿度场以及风场,对于降水落区的预报有很好的指示意义。同化AMSU资料虽然一定程度上增加了降水区的湿度,但是该区域为一个稳定维持的低湿中心占据,是造成降水落区出现偏差的原因。     

A STUDY ON SATELLITE DATA ASSIMILATION WITH DIFFERENT ATOVS IN TYPHOON NUMERICAL EXPERIMENTS

Based on the newly developed Weather Research and Forecasting model(WRF)and its three-dimensional variational data assimilation(3DVAR)system,this study constructed twelve experiments to explore the impact of direct assimilation of different ATOVS radiance on the intensity and track simulation of super-typhoon Fanapi(2010)using a data assimilation cycle method.The result indicates that the assimilation of ATOVS radiance could improve typhoon intensity effectively.The average bias of the central sea level pressure(CSLP)drops to 18 hPa,compared to 42 hPa in the experiment without data assimilation.However,the influence due to different radiance data is not significant,which is less than 6hPa on average,implying limited improvement from sole assimilation of ATOVS radiance.The track issue is studied in the following steps.First,the radiance from the same sensor of different satellites could produce different effect.For the AMSU-A,NOAA-15 and NOAA-18,they produce equivalent improvement,whereas NOAA-16 produces slightly poor effect.And for the AMSU-B,NOAA-15 and NOAA-16,they produce equivalent and more positive effect than that provided by the AMSU-A.Second,the assimilation radiance from different sensors of the identical satellites could also produce different effect.The assimilation of AMSU-B produces the largest improvement,while the ameliorating effect of HIRS/3assimilation is inferior to that of AMSU-B assimilation,while the AMSU-A assimilation exhibits the poorest improvement.Moreover,the simultaneous assimilation of different radiance could not produce further improvement.Finally,the experiments of simultaneous assimilation radiance from multiple satellites indicate that such assimilation may lead to negative effect due to accumulative bias when adding various radiance data into the data assimilation system.Thus the assimilation of ATOVS radiance from a single satellite may perform better than that from two or three satellites.