雷达反射率三维拼图观测资料在北方区域数值模式预报系统中的同化应用研究

以业务应用为目标,开展雷达反射率三维拼图观测资料在北方区域数值预报系统中的同化应用研究。采用雷达反射率间接同化方法同化北方雷达反射率拼图观测资料,重点关注其对降水、湿度、温度及风的预报能力影响。首先,基于2017年8月雷达拼图观测资料批量同化和对比试验,对雷达拼图资料同化应用效果进行定量评估,结果表明雷达拼图资料同化虽然加大了地面风场预报误差,但在降水预报和湿度、温度预报等方面有明显的改善作用。其次,选择在业务中预报难度较大的强降水个例开展分析研究,分析表明:（1）同化雷达拼图观测资料有效提高了模式降水预报性能,临近降水发生的循环起报时次预报效果更好;（2）对于短时间多次强降水过程发生的预报,循环同化雷达拼图资料可及时弥补模式中由于前次降水导致的水汽、能量等消耗及热/动力条件削弱,持续支持降水系统发展。最后,通过考察雷达反射率的不同同化方案,发现同化反演水凝物或者估计水汽均能改善模式降水预报性能,但是同化估计水汽对降水预报性能的改善更为明显,联合使用两方案能同时对水凝物分布、热力场等进行调整,可提高模式降水预报性能。      

多普勒雷达资料同化对北京“7.21”大暴雨过程模拟的影响

利用新一代中尺度预报模式WRFV3.6及其三维变分同化系统(WRF-3DVAR),对2012年7月21日北京地区的一次暴雨过程进行多普勒天气雷达径向风和反射率的同化试验研究,检验和探讨高时空分辨率多普勒天气雷达资料在改进模式初始场及提高对暴雨过程预报的准确率等方面的应用效果及意义。结果发现雷达资料同化能在初始场中加入反映产生降水的低层风场辐合的动力和锋前暖区充足的水汽条件的物理信息,可以在模式积分开始后改善初始场中水汽和风的分布,较快地模拟出局地对流系统的发生、发展,改善由于中尺度观测资料不足而造成的模式初始场里中尺度信息缺乏的问题。径向速度的同化增加了中尺度信息,对初始流场的调整较为显著,侧重于改进风场。而雷达反射率资料的同化对初始温、湿度场和强回波位置的调整更明显,侧重于改进湿度场。累计降水的预报结果显示,同化径向风资料对雨带的位置、范围有较好的改进,同化雷达反射率资料对暴雨强度的预报有明显的改善。通过降水ETS评分发现,同化常规观测试验相对于控制实验,对于5、15 mm和25 mm降水评分能增加0.1左右,径向风同化试验能增加0.2左右,反射率同化试验能增加0.3左右,而径向风加反射率试验增加的评分介于0.2～0.3。雷达资料对于提高定量降水预报的精确度有着重要作用。     

同化多普勒雷达风资料的两种方法比较

以美国新近研发的天气研究预报模式(WRF)配置的三维变分同化系统WRF 3D-Var为平台,比较了两种不同的同化多普勒雷达径向风资料的方法。一种是WRF 3D-Var系统现有的径向风资料直接同化方法;另一种是首先用两步变分法由多普勒资料反演出水平风,再同化反演风场。针对2003年7月4~5日的一次淮河暴雨过程进行的同化试验结果表明,同化了雷达风资料后得到的水平风场包含了更多的中尺度特征;从降水预报评分和预报的雷达回波来看,两种方法都能够明显改进降水预报,这种正作用能维持6 h左右;相对而言,同化反演的水平风场的效果略优于直接同化雷达径向风的效果。     

雷达径向风观测在华北区域数值预报系统中的实时三维变分同化应用试验

以实现业务应用为目标开展了区域多部雷达径向风观测资料的三维变分直接同化应用研究。重点对背景场误差协方差的方差和尺度因子进行调整,形成能够与其他常规观测资料协同同化的雷达径向风同化方案,并建立了京津冀6部多普勒雷达观测资料的实时预处理系统。基于上述工作开展2011年汛期京津冀多普勒雷达径向风观测资料在华北区域快速更新循环同化和预报系统中的实时同化和对比试验,并对应用效果进行了初步评估。实时同化试验期间京津冀地区6部雷达经过质量控制后的径向风数据质量和同化情况的分析结果表明,同化系统有效地吸收了雷达径向风的观测信息并形成合理的分析增量,其中,S波段雷达观测的径向风数据数量、质量和稳定度均明显优于C波段雷达;整体来看,雷达径向风同化对地面和高空要素预报性能的影响基本为中性,且主要影响时段集中在最初的6 h。但降水预报评分结果表明,雷达径向风同化从降水强度、落区和范围等方面均明显提升了系统对对流尺度降水的短时预报性能。同时也应该看到,受制于目前3 h一次的同化更新频率,雷达资料同化的效果往往到对流临近时次才能体现。     

多普勒雷达资料的直接同化对降雨预报的影响

利用中尺度数值模式WRFV3.1及其三维变分同化系统WRFVAR3.1,对2008年8月10日奥运期间北京地区发生的一次强对流天气过程进行了多普勒雷达资料变分同化试验,并对同化结果和降水预报进行了对比分析。结果表明:(1)雷达资料的同化能有效改善初始场中风场、水汽、温度场的空间分布、量值大小,使其包含更多中尺度信息;(2)雷达反射率同化对大气的湿度场和温度场影响较大,而雷达径向速度同化则主要调整大气的风场;(3)对短时0～6h内的降水预报,反射率的同化对降水预报改善明显,径向速度的同化对降水预报影响相对较小,而两者的联合同化降水预报效果最好;(4)雷达资料的同化对较长时间6～12h的降水预报仍有较好效果。     

利用3维变分方法同化多普勒天气雷达资料的试验研究

以美国新近研发的天气研究预报模式(WRF)配置的3维变分同化系统WRF 3D-Var为平台,针对2003年7月4-5日的一次暴雨过程进行了一组同化多普勒天气雷达径向风和回波强度资料的试验研究.其中同化径向风资料的方法是先用两步变分法由多普勒资料反演出水平风,再同化反演风场;同化雷达回波强度资料的方法是通过雷达回波强度与雨水混合比的经验关系以暖雨过程为约束的同化方法.试验结果表明同化雷达资料后对降水预报有显著的正作用.其中单独同化雷达回波强度资料的正作用在前3～6 h效果非常显著;单独同化反演的水平风场对降水预报的正作用能持续12 h;二者同时同化对提前9 h的降水预报改进更加明显.     

雷达反射率反演水汽和温度同化技术在一次飑线过程中的应用研究

针对2020年5月4日发生在江南的一次飑线过程,在逐15 min快速更新循环同化预报系统中,探讨了利用3DVAR方法同化雷达径向风、反射率和反演观测对短时降水、大风和冰雹等灾害天气的预报影响,同时研究了不同冷启动时刻对降水预报的影响。结果表明:冷启动时刻同化反演水汽和云内温度观测,观测强回波区的水汽和降水回波区内位温增量为正。随着循环次数的增加,背景场中虚假对流区的水汽减弱,对流被抑制;正的温度增量主要集中在观测回波大于背景模拟回波区,其增幅明显减小。相对于只同化雷达资料试验,同化"伪观测"资料能明显改善0～3 h内的雷达组合反射率和降水预报,2～5 km上升螺旋度路径与大风、冰雹灾害位置更接近;对0～6 h的1 h累计降水量在1、5和10 mm等级的FSS评分改善明显,随着循环同化次数增多,改进效果先明显增加,6～8 h左右改进效果达到顶峰,随后FSS评分相对雷达同化试验有所下降。在12时(世界时)更新背景场后,相对于05时冷启动明显提高降水FSS评分,且同化"伪观测"资料的积极贡献预报时效更长。     

不同雷达观测资料同化对一次罕见飑线天气模拟的影响

选用WRF(weather research and forecasting)模式及其3D-Var(three-dimensional variation)同化系统,针对2018年3月4日发生在江西的一次罕见强飑线天气,探讨同化多普勒雷达不同观测资料对极端雷暴大风天气模拟预报的影响。结果表明:仅同化由雷达反射率反演的雨水、雪和霰粒子以及由其估算的水汽不能稳定改善模式对飑线雷达反射率的预报效果,尤其对地面大风和降水的预报起反效果;当联合同化雷达反射率与雷达径向风资料后,显著改进了模式对飑线发展演变过程中雷达反射率、地面降水和地面大风的预报效果,雷达反射率的同化呈现显著正效果。原因是仅同化雷达反射率对初始水成物及热力场影响较大,而对动力场调整微弱,随着积分时间增加,热力场对动力场的反馈作用不真实,高层出现虚假辐散风场,飑线前侧模拟出虚假层状云区,且未能改进飑线系统低层垂直风切变、冷池以及对流层中下层后侧入流的模拟,模拟的飑线移动和演变过程与实况有很大差距;当联合同化雷达反射率与雷达径向风资料后明显调整了初始动力、热力和水成物场,物理配置更符合实际,形成更有利于强飑线发生的垂直风切变和风场结构,产生与实况接近的强冷池,模拟结果与实况的吻合度明显高于仅同化雷达径向风资料的试验。     

多部多普勒天气雷达资料同化对暴雨个例模拟的影响分析

利用中尺度模式WRF(Weather Research and Forecasting Model)及其资料同化系统3DVAR,将国内多普勒天气雷达(CINRAD)反射率因子及径向风资料直接用于中尺度数值模拟;对安徽梅雨期一次暴雨过程进行模拟试验,经过质量控制后,分析同时同化安徽省内六部多普勒天气雷达观测资料对模拟结果的影响。结果表明:(1)经过质量控制后,同化雷达径向风和反射率因子对初始场的风场和湿度场均有较为明显的改善,说明用该雷达资料质量控制方案同化雷达资料是可行的;(2)同化多部雷达径向速度资料能使风场气旋性增强,同化反射率资料能调整初始水汽场,使对流层中下层水汽含量增加;(3)同化多部雷达径向风和反射率因子资料,能提前模拟出强降水回波结构,且其中尺度特征更清晰,降水落区和强度预报更接近实况,同化雷达资料对降水预报能持续影响到12 h,并提高了12 h降水预报准确率。     

基于GSI的华南地区对流尺度快速循环同化预报试验

针对对流尺度快速循环同化系统多次循环同化带来的预报效果改进和资料应用问题,利用GSI同化技术和WRFARW区域模式,设计了华南地区对流尺度快速循环同化方案,对2016年4月17一18日华南地区的飑线天气强降水过程进行模拟试验,分析不同循环同化方案和雷达径向风资料同化对雷达回波、相对湿度、降水量级等的预报效果,以期提高华南地区飑线强降水过程预报技巧。检验结果表明:尽管只同化常规资料对预报效果的改进有局限性,但是多次循环同化对于模式预报的降水有一定改善作用;同时同化雷达径向风资料与常规资料对湿度和降水等模拟技巧均有所提高,大雨以上量级的ETS评分改进尤为明显;尽管模式模拟降水峰值小于真实观测值,但同化雷达径向风资料有效改善了飑线最强时段内的垂直上升速度,使得强降水发生时间和强度更接近真实观测。     

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。     

雷达资料同化对2016年6月23日阜宁龙卷模拟的改进

基于GSI（Community Gridpoint Statistical Interpolation）同化系统和WRF（Weather Research and Forecasting）模式,探讨了多部多普勒雷达的反射率因子和径向速度资料同化对2016年6月23日江苏阜宁龙卷模拟的改进效果和影响过程。结果表明:（1）仅同化雷达反射率因子和仅同化径向速度均能在一定程度上改进模式对阜宁龙卷及其环境场的模拟,且雷达径向速度同化的改进作用更大;同时同化两种资料改进效果最佳。（2）雷达反射率因子同化是利用复杂云分析技术,直接修正了水凝物含量,增加了潜热释放,对低层大气热力场进行了正温度扰动调整,从而主要改进了初始场的水汽条件和热力条件;而雷达径向速度同化通过三维变分技术直接修正了风场,进而引起水汽输送变化影响水凝物的调整和大气热力场的变化,对初始场的动力条件和热力条件修正较大;同时同化两种资料修正了初始场的动力和热力结构,保证了两者物理上的协调,综合了两者的改进作用,从而取得最佳模拟效果。（3）同时同化雷达反射率因子和径向速度后,模式在阜宁附近模拟出了明显的涡旋结构,尽管涡旋强度和龙卷结构与实况仍有一定差距,但涡旋发生发展过程、路径、地面小时极大风和降水等模拟与实况吻合度均明显高于对照试验。      

Radar data assimilation of the GRAPES model and experimental results in a typhoon case

Constructing β-mesoscale weather systems in initial fields remains a challenging problem in a mesoscale numerical weather prediction (NWP) model. Without vertical velocity matching the β-mesoscale weather system, convection activities would be suppressed by downdraft and cooling caused by precipitating hydrometeors. In this study, a method, basing on the three-dimensional variational (3DVAR) assimilation technique, was developed to obtain reasonable structures of β-mesoscale weather systems by assimilating radar data in a next-generation NWP system named GRAPES (the Global and Regional Assimilation and Prediction System) of China. Single-point testing indicated that assimilating radial wind significantly improved the horizontal wind but had little effect on the vertical velocity, while assimilating the retrieved vertical velocity (taking Richardson's equation as the observational operator) can greatly improve the vertical motion. Experiments on a typhoon show that assimilation of the radial wind data can greatly improve the prediction of the typhoon track, and can ameliorate precipitation to some extent. Assimilating the retrieved vertical velocity and rainwater mixing ratio, and adjusting water vapor and cloud water mixing ratio in the initial fields simultaneously, can significantly improve the tropical cyclone rainfall forecast but has little effect on typhoon path. Joint assimilating these three kinds of radar data gets the best results. Taking into account the scale of different weather systems and representation of observational data, data quality control, error setting of background field and observation data are still requiring further in-depth study.     

多普勒天气雷达反射率资料的三维变分同化试验

基于美国新一代数值预报模式WRF (The Weather Research and Forecasting)及其3DVAR (Three-Dimensional Variational)同化系统,采用3DVAR直接同化雷达反射率资料,对2010年10月8日发生在云南省的暴雨过程进行三维变分同化和数值模拟试验。考察了采用不同水平分辨率和垂直层次的雷达反射率进入同化系统对暴雨预报带来的影响。结果表明:同化雷达资料相对无同化任何资料,雨带位置南移,更接近实况降水。同化不同水平分辨率的雷达反射率资料,其中水平分辨率为0.1度的反射率资料同化后,模拟的降水相对其他方案更接近实况。垂直方向上选取3500m和6000m高度的资料,对整个降水带位置和降水强度影响较大。在此个例中选取垂直层次在1000m,2000m,3000m,3500m,4000m,5000m,7000m,8000m的雷达反射率资料,模式模拟的降水更接近实况。      

基于雷达资料同化的飑线过程数值模拟试验研究

利用中尺度WRF模式及其3DVAR同化系统对2014年3月30日发生在我国华南地区的一次飑线过程展开多普勒天气雷达资料的同化效果试验研究。首先对雷达资料进行去地物杂波、退速度模糊等预处理,后设计了基于不同雷达观测量的同化试验及同化频次的敏感性试验。结果表明:直接循环同化雷达径向风资料和雷达反射率因子能够增加数值模式中的中小尺度信息,提供可靠的水汽分布;不同的同化频次对同化结果影响显著,每12 min同化间隔的结果略优于30 min、60 min同化间隔;同化雷达反射率因子和径向风资料分别对模式的总水场和风场有显著调整,联合同化雷达反射率因子和径向风资料比单独同化反射率因子或径向风更能改善飑线垂直结构配置,促使地面冷池和雷暴高压配合,进一步改善模式对大雨和暴雨量级降水预报效果。     

ANALYSIS OF THE EFFECT OF 3DVAR AND ENSRF DIRECT ASSIMILATION OF RADAR DATA ON THE FORECAST OF A HEAVY RAINFALL EVENT

The present study designs experiments on the direct assimilation of radial velocity and reflectivity data collected by an S-band Doppler weather radar (CINRAD WSR-98D) at the Hefei Station and the reanalysis data produced by the United States National Centers for Environmental Prediction using the Weather Research and Forecasting (WRF) model, the WRF model with a three-dimensional variational (3DVAR) data assimilation system and the WRF model with an ensemble square root filter (EnSRF) data assimilation system. In addition, the present study analyzes a Meiyu front heavy rainfall process that occurred in the Yangtze -Huaihe River Basin from July 4 to July 5, 2003, through numerical simulation. The results show the following. (1) The assimilation of the radar radial velocity data can increase the perturbations in the low-altitude atmosphere over the heavy rainfall region, enhance the convective activities and reduce excessive simulated precipitation. (2) The 3DVAR assimilation method significantly adjusts the horizontal wind field. The assimilation of the reflectivity data improves the microphysical quantities and dynamic fields in the model. In addition, the assimilation of the radial velocity and reflectivity data can better adjust the wind fields and improve the intensity and location of the simulated radar echo bands. (3) The EnSRF assimilation method can assimilate more small-scale wind field information into the model. The assimilation of the reflectivity data alone can relatively accurately forecast the rainfall centers. In addition, the assimilation of the radial velocity and reflectivity data can improve the location of the simulated radar echo bands. (4) The use of the 3DVAR and EnSRF assimilation methods to assimilate the radar radial velocity and reflectivity data can improve the forecast of precipitation, rain-band areal coverage and the center location and intensity of precipitation.     

Doppler Radar Data Assimilation with a Local SVD-En3DVar Method

An observation localization scheme is introduced into an ensemble-based three-dimensional variational (3DVar) assimilation method based on the singular value decomposition technique (SVD-En3DVar) to improve assimilation skill. A point-by-point analysis technique is adopted in which the weight of each observation decreases with increasing distance between the analysis point and the observation point. A set of numerical experiments, in which simulated Doppler radar data are assimilated into the Weather Research and Forecasting (WRF) model, is designed to test the scheme. The results are compared with those obtained using the original global and local patch schemes in SVD-En3DVar, neither of which includes this type of observation localization. The observation localization scheme not only eliminates spurious analysis increments in areas of missing data, but also avoids the discontinuous analysis fields that arise from the local patch scheme. The new scheme provides better analysis fields and a more reasonable short-range rainfall forecast than the original schemes. Additional forecast experiments that assimilate real data from 10 radars indicate that the short-term precipitation forecast skill can be improved by assimilating radar data and the observation localization scheme provides a better forecast than the other two schemes.     

集合卡尔曼滤波同化多普勒雷达资料的数值试验

利用集合卡尔曼滤波(EnKF)在云数值模式中同化模拟多普勒雷达资料,并考察了不同条件下EnKF同化方法的性能.结果显示,经过几个同化周期后,EnKF分析结果非常接近真值.单多普勒雷达资料EnKF同化对雷达位置不太敏感,双雷达资料同化结果在同化的初期阶段比单雷达资料同化结果准确.同化由反射率导出的雨水比直接同化反射率资料更有效,联合同化径向速度和雨水有利于提高同化分析效果.协方差对EnKF同化效果起着非常重要的作用,考虑模式全部预报变量与径向速度协方差的同化效果比仅考虑速度场与径向速度协方差的同化效果好.雷达资料缺值降低了同化效果,此时增加地面常规观测资料的同化可以明显提高同化分析效果.EnKF同化技术对雷达观测资料误差不太敏感.初始集合对同化分析有较大影响.EnKF同化受集合大小和观测资料影响半径.同化对模式误差较敏感.利用EnKF同化双多普勒雷达资料,分析了一次梅雨锋暴雨过程的中尺度结构.结果表明,EnKF同化技术能够从双多普勒雷达资料反演暴雨中尺度系统的动力场、热力场和微物理场,反演的风场是较准确的,反演的热力场和微物理场分布也是基本合理的.中低层切变线是此次暴雨的主要动力特征,对流云表现为低层辐合、高层辐散并有垂直上升运动伴随,其热力特征表现为低层是低压区,高层为高压区,中部为暖区而上、下部为冷区,水汽、云水和雨水分别集中在对流云体内、上升气流区和强回波区.