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。     

北京市"7·21"特大暴雨不同预报产品可预报性对比

利用ECMWF、NCEP全球预报产品和BJ-RUC区域预报产品,对比了不同模式对北京市"7·21"特大暴雨暖区降水、锋面降水的预报效果,同时利用WRF高分辨率中尺度模式同化常规观测资料和雷达资料,对此次过程进行数值模拟试验。结果表明:NCEP和ECMWF的全球集合预报产品都能预报出北京市"7·21"特大暴雨过程,但在暖区降水阶段和锋面降水阶段存在6 h左右的时间滞后,且降水量偏小;BJ-RUC区域模式预报出了整个强降水过程,且较好地预报了暖区降水,优于NCEP和ECMWF预报,但锋面降水较之实况锋面阶段降水偏南,预报的降水量小于实况。对于此次特大暴雨过程的模拟,暖区降水和锋面降水的预报要优于业务预报,且暖区降水接近实况降水,但整个锋面降水过程存在3 h的时间滞后。     

多普勒雷达资料同化在福建地区暴雨过程中的模拟试验

利用中尺度模式WRFV3.5,对福建地区的一次暴雨过程进行了模式参数化方案模拟效果的敏感性试验,并同化了多普勒雷达资料进行了模拟研究。结果表明,WSM5微物理方案与BMJ积云对流方案的组合模拟大雨和暴雨量级降水的TS评分可达0.29,模拟效果优于其他各种组合。在此基础上,采用WRFV3.5三维变分系统,直接同化多普勒雷达资料,并和登陆台风的外围暴雨过程的控制试验比较,结果表明,仅同化反射率资料使得暴雨落区会向南调整,更接近于实况(TS评分提高了0.12),而仅同化径向风资料使得模拟的降水强度更趋近于实况(TS评分提高了0.13);同时同化反射率和径向风资料,使得暴雨落区及其强度的模拟最接近于实况(TS评分从0.12提高到0.28);敏感性试验的对比结果以时间间隔为3 h时模拟效果最优,6 h间隔次之。因此,合理同化雷达资料会显著改进福建登陆台风的降水模拟效果。     

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。     

NUDGING方法同化雷达反射率因子个例试验研究

利用ECMEF全球高分辨率模式资料,采用松弛逼近方法(Nudging)同化多普勒雷达反射率因子,通过在华南区域GRAPES_3km模式中对海南岛降水过程个例进行数值模拟,分析不同Nudging方法对模式预报效果的影响。结果表明:(1)采用Nudging同化方法可使背景场和观测反演的资料相协调,缩短模式热启动时间,可增加开始时段的降水量;(2)同化雷达反射率因子能够提高海南岛0～6h逐时降水评分,模拟值更接近实况观测;(3)同化后,华南区域GRAPES_3km模式能够捕捉到更多的中小尺度信息,可改善海南岛24h强降水的量级;(4)在初始场Nudging订正云水、雨水、水汽场等,其水凝物分布合理,降水预报效果最佳。     

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。     

华南暖区降水数值预报的初值同化试验

为了了解初值场对华南短时临近降水预报的影响,文中利用GRAPES区域中尺度模式,针对华南一次暖区暴雨过程分别进行控制试验、同化地面探空资料、nudging雨水资料和同化雷达径向风等四个模拟试验。分析结果表明：(1) 同化地面探空资料有助于改善24小时的降水落区及其量级;(2) nudging雨水资料对临近降水预报有积极影响;(3) 同化雷达径向风能使24小时的降水落区、量级得到明显的提升。这些结论为下一步的华南地区短时临近降水预报研究提供了重要的技术参考。     

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。     

卫星和雷达资料在暴雨数值预报中的应用研究

采用美国风暴分析预报中心开发的中尺度模式（Advanced Regional Prediction System,ARPS）的资料分析系统ADAS（ARPS Data Analysis System）,把中国CINRAD/SA、SB多普勒雷达反射率、风云-2E卫星的红外和可见光资料引入模式初始场,利用高分辨率中尺度模式WRF对2012年7月21日中国华北地区暴雨过程进行数值模拟。结果表明：加入雷达和卫星资料的WRF数值模拟,由于修正了中低层水汽,对降水系统预报有一定的调整,预报的降水落区位置和降水量中心值更接近实况;同时加入卫星和雷达资料同化后,明显改善了WRF降水系统预报偏慢的情况。雷达与卫星资料同化对WRF模式降水预报影响不同,雷达资料影响的时间短,只在6 h内预报起作用,而卫星资料影响时间较长,能够改善24 h内的预报。加入卫星和雷达资料,修正了水汽场,使降水预报在开始时间、量级和范围上均有改善,更接近实况。     

局地分析预报系统在GRAPES模式中的应用

在分析美国局地分析预报系统 (LAPS) 和GRAPES_Meso数值预报系统,实现GRAPES-LAPS接口的基础上,通过两种数据融合方案,即GRAPES/LAPS方案 (简称LAPS方案) 和GRAPES/3DVAR方案 (3DVAR方案),对2008—2010年华南地区的28个个例的地面、探空常规和加密资料,以及多部多普勒天气雷达数据等融合、同化,开展两种方案的对比模拟试验。结果表明:LAPS方案获得的初始场,水汽条件有所改善,其辐合辐散相耦合触发中小尺度系统发展加强的中尺度环境场,有助于提高模式对强对流天气的预报能力。两种方案的24 h要素场均方根误差检验结果和降水TS评分大体相当,但28个个例中,LAPS方案报出了10个暴雨,而3DVAR方案只报出了5个,LAPS方案的中雨、大雨和暴雨的24 h降水预报TS评分要略好于3DVAR方案相应预报的TS评分,表明LAPS方案对强降水的预报较3DVAR方案有一定改进。     

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。     

河南短时暴雨落区预报系统

“河南短时暴雨落区预报系统”是利用雷达和卫星云图资料建立的短时暴雨落区预报系统。系统建立在雷达资料定量测量降水估测区域降水量和利用云图资料估测暴雨落区的基础上，并使用现有的地面资料，制作1h和3h短时暴雨落区预报。     

Application of a Three-dimensional Variational Method for Radar Reflectivity Data Correction in a Mudslide-inducing Rainstorm Simulation

Various types of radars with different horizontal and vertical detection ranges are deployed in China, particularly over complex terrain where radar blind zones are common. In this study, a new variational method is developed to correct threedimensional radar reflectivity data based on hourly ground precipitation observations. The aim of this method is to improve the quality of observations of various types of radar and effectively assimilate operational Doppler radar observations. A mudslide-inducing local rainstorm is simulated by the WRF model with assimilation of radar reflectivity and radial velocity data using LAPS(Local Analysis and Prediction System). Experiments with different radar data assimilated by LAPS are performed. It is found that when radar reflectivity data are corrected using this variational method and assimilated by LAPS,the atmospheric conditions and cloud physics processes are reasonably described. The temporal evolution of radar reflectivity corrected by the variational method corresponds well to observed rainfall. It can better describe the cloud water distribution over the rainfall area and improve the cloud water analysis results over the central rainfall region. The LAPS cloud analysis system can update cloud microphysical variables and represent the hydrometeors associated with strong convective activities over the rainfall area well. Model performance is improved and the simulation of the dynamical processes and moisture transport is more consistent with observation.     

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.     

基于VDRAS的快速更新雷达四维变分分析系统

基于雷达资料快速更新四维变分同化 (RR4DVar) 技术和三维数值云模式,初步研发了一个针对对流尺度数值模拟的快速更新雷达四维变分分析系统。系统通过对京津冀6部多普勒天气雷达资料进行RR4DVar同化,并融合5 min自动气象站观测和中尺度数值模式结果,可快速分析得到12~18 min更新的低层大气三维动力、热力场的对流尺度结构特征。针对2009年7月22日发生在京津冀的一次强风暴个例,通过一系列敏感性试验,并利用局地加密资料进行检验对比,表明有效的雷达资料RR4DVar同化及自动气象站和中尺度模式资料融合方案、恰当的中尺度背景场设置和动力约束方法是获得合理结果的关键。研究也表明:恰当的系统配置能够模拟出与对流生消发展密切相关的近风暴环境特征,包括低层入流、垂直风切变、低层辐合上升和暖舌等,以及风暴自身形成的冷池、出流等与风暴演变密切相关的对流尺度结构。     

BJ-RUC系统模式地面气象要素预报效果评估

利用自动气象站逐小时地面观测资料,采用客观检验方法对北京市气象局快速更新循环预报 (BJ-RUC) 系统在2008—2010年5—9月的预报结果进行检验,初步评估了BJ-RUC系统对地面气象要素的业务预报性能。结果表明:BJ-RUC系统对地面气象要素预报与实况的变化趋势有很好的一致性。其中,2 m温度预报整体偏高,误差范围为-1.5~1.5℃,早上和傍晚偏大,正午偏小;2 m相对湿度的预报整体偏低,误差为-25%~0,白天偏大,夜间偏小;10 m风速预报明显偏大,午后尤为显著,误差为0.6~1.2 m·s-1;6 h累积降水的晴雨预报效果较好,TS评分可达到0.4。系统在初始起报时次的稳定性较差,从第3个起报时次开始逐渐稳定,但预报误差随着预报时效的增长逐渐增大,12 h内的预报误差较小,预报结果较可靠,在短时临近预报中具有参考价值。     

WRF模式物理参数化方案对一次局地大暴雨预报的影响研究

基于WRF(Weather Research and Forecasting)模式及其3Dvar(3-Dimentional Variational)资料同化系统,采用36、12、4 km嵌套网格进行快速更新循环同化和不同的微物理及积云对流参数化方案对比试验,对2011年5月8日鲁中一次局地大暴雨过程进行了研究。结果表明,快速更新循环同化地面观测资料是影响模式降水落区预报准确性的关键因素,不同的微物理和积云对流参数化方案主要影响降水强度预报。采用不同的微物理参数化方案和积云对流参数化方案进行降水预报对比试验表明,LIN方案和WSM6(WRF Single-Moment 6-class)微物理参数化方案对降水预报均较好,LIN方案降水预报较WSM6方案略强。4 km网格预报使用K-F (Kain-Fritsch)积云对流参数化方案或不使用积云对流参数化方案,预报的降水均较好。4 km网格使用旧的K-F积云对流参数化方案,预报的近地层大气风场偏弱,导致大气动力抬升作用偏弱,从而造成模式降水预报偏弱。     

Variational data assimilation experiments of mei-yu front rainstorms in China

The numerical forecasts of mei-yu front rainstorms in China has been an important issue. The intensity and pattern of the frontal rainfall are greatly influenced by the initial fields of the numerical model. The 4-dimensional variational data assimilation technology (4DVAR) can effectively assimilate all kinds of observed data, including rainfall data at the observed stations, so that the initial fields and the precipitation forecast can both be greatly improved. The non-hydrostatic meso-scale model (MM5) and its adjoint model are used to study the development of the mei-yu front rainstorm from 1200 UTC 25 June to 0600 UTC 26 June 1999. By numerical simulation experiments and assimilation experiments, the T106 data and the observed 6-hour rainfall data are assimilated. The influences of many factors, such as the choice of the assimilated variables and the weighting coefficient, on the precipitation forecast results are studied. The numerical results show that 4DVAR is valuable and important to mei-yu front rainfall prediction.