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.     

多普勒雷达资料在冷涡强对流天气中的同化应用试验

应用WRF模式的三维变分同化系统(WRF-3DVAR),对沈阳多普勒天气雷达资料在东北冷涡暴雨个例中的同化应用进行了试验.研制了多普勒雷达资料质量控制系统,实现了对径向风和反射率因子的直接同化,不但可以反演中尺度三维气象要素场,而且可以为模式提供初始场.以天气尺度资料为背景场同化多普勒雷达资料,WRF-3DVAR可以较好地反演冷涡中尺度对流系统的三维结构,反演的地面强对流辐散气流及在对流层中层涡旋都符合中尺度系统概念模型,通过与实际地面探测资料进行了对比,风场环流基本接近,同化了雷达资料的气象要素场可为预报业务提供较好的包含中小尺度系统的实时三维分析场.通过冷涡个例同化试验,应用WRF-3DVAR同化雷达资料后,中尺度模式对对流降水的预报总体有正的影响,对强对流中的一些中小尺度雨团的预报也略有改善.     

四维变分方法反演低层风场能力研究

从新一代天气雷达径向速度资料中反演出可靠的三维风场对提高新一代天气雷达的应用水平有重要的作用，将雷达直接观测的径向速度转换成台站预报员更为熟悉的风场结构，对识别中小尺度信息有很大帮助。为此该文对4DVAR同化技术在风场业务反演中应用的可能性进行了探讨，利用广州、济南新一代多普勒天气雷达观测资料，从是否加入云模式湿过程以及迭代次数、计算时间、背景场、初始场、分辨率和反演区域等方面对干模式的4DVAR系统进行了讨论，并从风场结构、均方根差别等方面对反演结果进行分析。多种试验表明，干模式的4DVAR系统与湿的云模式反演结果差异不大。模式的初始场和背景场对反演结果具有较高的敏感性，利用前一时次的反演结果作为背景场迭代15～20次的干模式结果可以很好地在业务上试运行，对台站预报员提高中小尺度天气预报的准确率有着很重要的作用。     

多普勒雷达估算降水和反演风在不同初值方案下对降水预报影响的数值研究

基于有限区域中尺度暴雨预报模式AREM,利用常德、荆州、宜昌3部多普勒雷达及武汉数字化天气雷达联合反演的1h降水量资料和宜昌、荆州多普勒雷达反演的水平风场资料,采用3种不同的初值方案:Grapes-3DVAR同化方案、Barnes客观分析法及Barnes-3DVAR同化方案,对2002年7月22日20:00—23日20:00发生在长江流域的一次大暴雨过程进行了多普勒雷达估算降水和反演风场在不同初值方案下对降水预报影响的数值试验,结果表明:(1)采用相同资料源(探空 T213L31分析场),3种初值方案降水模拟效果差别显著。整体而言,融合了Barnes和3DVAR两种方案的Barnes-3DVAR初值方案降水模拟效果最好:雨带模拟完整,位置与实况完全一致;降水中心中尺度结构清晰,位置、强度与实况接近。(2)Barnes-3DVAR同化方案与Grapes-3DVAR同化方案都能同化雷达降水和风场资料,但两者降水预报结果相差很大。Barnes-3DVAR方案下的降水模拟结果明显好于Grapes-3DVAR同化方案。(3)Grapes-3DVAR同化方案下,在控制试验的基础上增加雷达降水资料的同化,24h降水模拟效果有所改善;增加雷达风场资料的同化,仅部分改善模拟效果,某些地方效果反而变差;同时增加雷达降水和风场资料的同化,降水模拟效果反而明显变差。Barnes-3DVAR同化方案则不然,无论雷达降水资料和风场资料单独同化还是两种资料同时同化,降水模拟效果都有不同程度的改进,特别是对雷达降水和风场资料同时同化的模拟结果是各种试验中效果最好的。(4)融合Barnes客观分析方法和Grapes-3DVAR同化方案的Barnes-3DVAR同化方案,是同化雷达降水和风场资料的一种新的、有效的初值方案。     

应用雷达回波强度资料反演大气云微物理量

文中利用三维变分原理 ,由多普勒天气雷达回波强度反演模式大气的雨水混合比 qr,分析变量 qr 的确定取决于对目标函数的极小化计算 ,目标函数由分析变量 qr 与 qr 的背景场之差 ,以及由分析变量演算的大气回波强度与雷达观测的回波强度之差构成。采用所谓的NMC方法求取模式变量的背景场误差协方差矩阵 ,采用二阶自回归型相关函数确定空间水平变换中的递归滤波系数以适用于反映积云结构的小尺度空间。通过理想数值试验 ,验证了变分同化系统和结果的合理性 ,由敏感性试验说明了雷达观测的回波强度随机误差对于反演的qr 值有一定的影响。对 2 0 0 2年 6月 19日安徽省马鞍山市一次多普勒雷达实际观测数据的个例试验表明 ,经过变分同化反演后的积云尺度模式大气的 qr 场与观测的雷达回波图像的细节相吻合。     

一次大暴雨过程的多普勒雷达资料同化的敏感性试验

利用WRF中尺度模式及WRF-3DVAR变分同化系统和LAPS雷达资料前处理模块建立试验平台,直接同化S波段多普勒雷达反射率和径向速度资料,通过对2008年8月15-16日发生在我国长江中游的一次大暴雨过程的各项预报对比试验研究,初步检验和评估不同种类多普勒雷达观测数据同化对改进数值模式初始场及其数值预报能力的影响及作用.初步结果表明:多普勒雷达资料同化对提高暴雨数值预报能力有重要作用.无论在24 h累计降水还是在逐时降水预报方面,同化多普勒雷达资料均可使降水雨带分布和强降水中心预报的准确性得到较大改善;多普勒雷达反射率资料同化对初始水汽场的改变显著,对初始风场影响较小,而同化径向速度对初始水汽场的改变较小,但可增加初始风场的中小尺度信息,使初始风场产生较大变化.总体上看,虽然雷达反射率和径向速度资料同化均可改进强暴雨的数值预报,但雷达反射率资料同化对降水雨带和中心预报的改进更为显著和重要.     

多普勒雷达风场信息变分同化的试验研究

文中试验研究了一个在三维变分框架中直接同化多普勒天气雷达信息,获取雷达覆盖范围内大气风场的技术方案。径向风速是多普勒天气雷达数据中可直接被三维变分同化系统用来反演大气风场的唯一信息。由于风矢量有二或三个分量,径向风速作为风矢量的一个分量,不能为反演风矢量提供足够的信息。如果三维变分同化系统仅仅同化径向风速,所存在的不确定性将可能会给所反演的风场带来错误。文中提出的方案,不仅同化雷达径向风速,还同化雷达回波的移动信息,其关键是将雷达回波强度时空变化转换成一个新的雷达观测变量———雷达“视风速”。由于“视风速”是包含风场信息的变量,这在三维变分同化系统中增加了风场探测信息。通过联合利用“视风速”和径向风速,由单一径向风速确定风矢量所带来的不确定性可以被克服。使用中国气象科学研究院数值预报研究中心开发的三维变分同化系统(GRAPES-3Dvar)和广东省新一代天气雷达的监测资料进行了实例试验,结果表明本技术方案能够对获取大气系统结构是有用和有效的,也可用于形成模式初始场,这对中尺度天气预报是有作用的。     

基于雷达资料同化的江西一次暴雨过程的数值模拟试验

采用WRF中尺度模式及其三维变分同化系统WRF-3DVAR,对2014年5月24—25日发生在萍乡、宜春地区一次大暴雨天气过程进行了雷达资料直接同化敏感性试验,并对同化结果和模式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、湿度场和热力场的量值大小及空间分布,使其包含更多的中尺度系统信息。其中,雷达反射率因子的同化对大气湿度场和温度场的影响较大,而雷达径向速度的同化作用主要是调整大气风场。2)短时降水预报方面,雷达反射率因子的同化对0—12 h短时降水预报的量值影响较大,而径向速度的同化对降水预报的落区影响较大,两者同时的同化对降水预报效果较好。3)雷达资料的同化对较长时间(6—12 h)的降水预报仍有较好效果。     

多普勒激光雷达风场反演方法研究

采用三维变分同化反演(3DVAR)、 四维变分同化反演(4DVAR) 对多普勒激光雷达资料反演风场的方法进行了研究, 利用车载多普勒激光雷达在2008年残奥会测试赛期间外场试验取得的数据, 反演了海面10 m高度处的风场, 并将风场反演结果与浮标资料进行了对比分析, 结果表明: 3DVAR、4DVAR风场反演方法均能实现近海面风的精细化风场反演, 并能反映出风向的变化, 反演风场与浮标数据基本一致, 在风速较大的天气情况, 3DVAR与4DVAR反演风场的一致性要好于风速较小的天气情况; 4DVAR反演方法中以浮标资料作为背景场, 使得其与浮标的符合程度要好于3DVAR方法反演风场; 反演风场的风向与浮标风向具有很好的相关关系, 反演风场的风速与浮标风速具有一定的相关关系, 反演风场的风向、风速与浮标的风向、风速之间平均均方根误差和平均绝对误差表明, 这两序列之间具有一定差别, 在风速较小的天气情况下使用时需要注意。     

雷达资料同化对江西东北部一次弓形回波过程模拟的影响

利用雷达观测资料和FNL1°×1°再分析资料,采用中尺度WRF模式及其3DVar同化系统,探讨了同化多普勒雷达径向速度和反射率因子对2016年4月3日出现在江西景德镇的一次弓形回波过程模拟的改进效果及其影响途径。结果表明:1)只同化雷达径向速度或反射率因子均能改进模式对弓形回波的模拟效果,但同化雷达径向速度改进效果更好;同时同化两种资料改进效果最佳。2)雷达径向速度同化通过直接调整风场,进而引起水汽输送和水凝物凝结、凝华等微物理过程变化,对动力场和热力场都有一定调整;雷达反射率同化是首先将雷达反射率因子反演成雨水、雪和霰粒子混合比,能够调整水凝物场,但是当没有协调动力条件配合时,模式将不吸收这部分资料,对水汽场和动力场都没有明显改善;同时同化两种资料,能够综合调整动力场、热力场和水汽场,得到动力、热力和水汽协调的最优初始场。3)同化反射率资料只在积分初期模拟效果好,随着积分时间延长,ETS评分迅速降低;同化径向速度资料,积分初期效果不如同化反射率资料,但预报效果稳定;同时同化雷达反射率和径向速度模拟结果最好,在整个积分阶段ETS评分均为最高。     

Dynamical and Microphysical Retrieval from Simulated Doppler Radar Observations Using the 4DVAR Assimilation Technique

Based on a cloud model and the four-dimensional variational (4DVAR) data assimilation method developed by Sun and Crook (1997), simulated experiments of dynamical and microphysical retrieval from Doppler radar data were performed. The 4DVAR data assimilation technique was applied to a cloud scale model with a warm rain parameterization scheme. The 3D wind, thermodynamical, and microphysical fields were determined by minimizing a cost function, defined by the difference between both radar observed radial velocities and reflectivities and their model predictions. The adjoint of the numerical model was used to provide the gradient of the cost function with respect to the control variables. Experiments have demonstrated that the 4DVAR assimilation method is able to retrieve the detailed structure of wind, thermodynamics, and microphysics by using either dual-Doppler or single-Doppler information. The quality of retrieval depends strongly on the magnitude of constraint with respect to the variables. Retrieving the temperature field, cloud water and water vapor is more difficult than the recovery of the wind field and rainwater. Accurate thermodynamic retrieval requires a longer assimilation period. The inclusion of a background term, even mean fields from a single sounding, helped reduce the retrieval errors. Less accurate velocity fields were obtained when single-Doppler data were used. It was found that the retrieved velocity is sensitive to the location of the retrieval domain relative to the radars while the other fields have very little changes. Two radar volumetric scans are generally adequate for providing the evolution, although the use of additional volumes improves the retrieval. As the amount of the observations decreases, the performance of the retrieval is degraded. However, the missing observations can be compensated by adding a background term to the cost function. The technique is robust to random errors in radial velocity and calibration errors in reflectivity. The boundary conditions from the dual-Doppler synthesized winds are sufficient for the retrieval. When the retrieval is mainly controlled by the observations in the regions away from the boundaries, the simple boundary conditions from velocity azimuth display (VAD) analysis are also available. The microphysical retrieval is sensitive to model errors.     

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.     

多普勒天气雷达资料对中尺度模式短时预报的影响

利用中尺度模式ARPS(The Advanced Regional Prediction System)及其资料分析系统ADAS(ARPS Data Analysis System),将国内新一代多普勒雷达(CINRAD)反射率及径向风资料直接用于中尺度数值模拟,通过一次华北地区暴雨过程的模拟对比试验,分析了雷达资料对初始场的改进效果及其对模拟结果的影响,结果表明:(1)利用雷达径向风资料对初始风场进行调整后,自近地面到对流层顶的u,v,w都发生了变化,调整后的初始风场在对流层中层变化最大.(2)利用雷达反射率进行微物理调整和云分析能调整初始场中的云水信息,使得雷达回波附近3 km以下的水汽混合比(qv)增加,4 km以下的雨水混合比(qr)增加,对流层(约10 km以下)的云水混合比(qc)增加,4～9 km的对流层上部云冰混合比(qi)和雪混合比(qs)增加.ADAS通过非绝热初始化调整温度场,从而得到了一个动力和热力上平衡的初始场.(3)模拟的1 h雨量与实况的对比表明,同时利用雷达反射率和径向风改进过的初始场能明显增强3 h内的降水强度和落区预报,改善中尺度数值模式短时定量降水预报.模拟的1 h流场对比分析表明,经雷达径向风调整后,能够在初始场中增加气旋性涡旋等中小尺度风信息,明显减少模式的spin-up时间.(4)通过对雷达径向风和反射率对模式初始场和模拟结果影响的对比分析发现,雷达径向风主要是改进初始风场,而雷达反射率主要是改进初始场中的湿度参数,增加初始场中云水等的含量,调整温度场.通过模拟的6 h降水对比发现,利用雷达径向风调整初始场后,对降水模拟有一定的改进,但效果不甚明显,而雷达反射率资料对定量降水预报改进效果明显,同时使用雷达径向风和反射率资料改进初始场后对降水的模拟效果最明显.     

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。     

Assimilating surface observations in a four-dimensional variational Doppler radar data assimilation system to improve the analysis and forecast of a squall line case

This paper examines how assimilating surface observations can improve the analysis and forecast ability of a fourdimensional Variational Doppler Radar Analysis System(VDRAS).Observed surface temperature and winds are assimilated together with radar radial velocity and reflectivity into a convection-permitting model using the VDRAS four-dimensional variational(4DVAR) data assimilation system.A squall-line case observed during a field campaign is selected to investigate the performance of the technique.A single observation experiment shows that assimilating surface observations can influence the analyzed fields in both the horizontal and vertical directions.The surface-based cold pool,divergence and gust front of the squall line are all strengthened through the assimilation of the single surface observation.Three experiments—assimilating radar data only,assimilating radar data with surface data blended in a mesoscale background,and assimilating both radar and surface observations with a 4DVAR cost function—are conducted to examine the impact of the surface data assimilation.Independent surface and wind profiler observations are used for verification.The result shows that the analysis and forecast are improved when surface observations are assimilated in addition to radar observations.It is also shown that the additional surface data can help improve the analysis and forecast at low levels.Surface and low-level features of the squall line—including the surface warm inflow,cold pool,gust front,and low-level wind—are much closer to the observations after assimilating the surface data in VDRAS.     

ERROR COMPARISON OF WIND FIELD RETRIEVAL FROM SINGLE AND DUAL-DOPPLER RADAR OBSERVATIONS

The error distributions of the wind fields retrieved from single and dual-Doppler radar observations are given inthis paper.The results indicate that the error of dual-Doppler retrieval depends on the position in the scan region of thedual-Doppler radar.The error of single-Doppler retrieval by using velocity azimuth processing(VAP)technique de-pends on the angle between the directions of wind and the radar beam.Generally,the winds retrieved from single Doppl-er radar are close to those retrieved from dual-Doppler radar.But,the error distribution of the single-Doppler retrievalis different from the dual-Doppler retrieval.We simulate the retrievals of single Doppler observation by the use of theoutput wind data from a 3-D numerical model of severe convection.The comparison of the simulated single-anddual-Doppler retrievals shows that the VAP may be a suitable technique for the operational analysis of mesoscale windfields.It can also be used as a supplement to wind field retrieval in the field experiment.     

Analysis and very short range forecast of cyclone “AILA” with radar data assimilation with rapid intermittent cycle using ARPS 3DVAR and cloud analysis techniques

In this study, both reflectivity and radial velocity are assimilated into the Weather Research and Forecasting (WRF) model using ARPS 3DVAR technique and cloud analysis procedure for analysis and very short range forecast of cyclone ÁILA. Doppler weather radar (DWR) data from Kolkata radar are assimilated for numerical simulation of landfalling tropical cyclone. Results show that the structure of cyclone AILA has significantly improved when radar data is assimilated. Radar reflectivity data assimilation has strong influence on hydrometeor structures of the initial vortex and precipitation pattern and relatively less influence is observed on the wind fields. Divergence/convergence conditions over cyclone inner-core area in the low-to-middle troposphere (600–900 hPa) are significantly improved when wind data are assimilated. However, less impact is observed on the moisture field. Analysed minimum sea level pressure (SLP) is improved significantly when both reflectivity and wind data assimilated simultaneously (RAD-ZVr experiment), using ARPS 3DVAR technique. In this experiment, the centre of cyclone is relocated very close to the observed position and the system maintains its intensity for longer duration. As compared to other experiments track errors are much reduced and predicted track is very much closer to the best track in RAD-ZVr experiment. Rainfall pattern and amount of rainfall are better captured in this experiment. The study also reveals that cyclone structure, intensification, direction of movement, speed and location of cyclone are significantly improved and different stages of system are best captured when both radar reflectivity and wind data are assimilated using ARPS 3DVAR technique and cloud analysis procedure. Thus optimal impact of radar data is realized in RAD-ZVr experiment. The impact of DWR data reduces after 12 h forecast and it is due to the dominance of the flow from large-scale global forecast system model. Successful coupling of data assimilation package ARPS 3DVAR with WRF model for Indian DWR data is also demonstrated.     

集合卡尔曼滤波同化多普勒雷达资料的观测系统模拟试验

本文将集合卡尔曼滤波同化技术应用到对流尺度系统中,实施了基于WRF模式的同化单部多普勒雷达径向风和反射率因子的观测系统模拟试验,验证了其在对流尺度中应用的可行性和有效性,并对同化系统的特性进行了探讨。试验表明:WRF-EnKF雷达资料同化系统能较准确分析模式风暴的流场、热力场、微物理量场的细致特征;几乎所有变量的预报和分析误差经过同化循环后都能显著下降,同化分析基本上能使预报场在各层上都有所改进,对预报场误差较大层次的更正更为显著;约8个同化循环后,EnKF能在雷达反射率、径向风观测与背景场间建立较可靠的相关关系,使模式各变量场能被准确分析更新,背景场误差协方差在水平方向和垂直方向都有着复杂的结构,是高度非均匀、各项异性和流依赖的;集合平均分析场做的确定性预报在短时间内能较好保持真值场风暴的细节结构,但预报误差增长较快。     

单多普勒雷达二维风场反演——Extended VPP方法

文中提出的EVPP(Extended Velocity Plan Processing)方法是根据风场连续及局部分片光滑的性质,假定在一很小的分析窗内风矢量保持线性变化关系,使得在分析窗内反演得到的风场在矢径上的投影与实际观测的多普勒雷达径向速度场之间的误差达到最小,并利用零速度线这一特点对问题的求解做出约束,使得所得解尽可能达到全局最优,即:(1)利用变分的思想求出水平风速的大小及方向;(2)利用风场局部分片光滑,对风的方向做出矫正。虽然由于风场受到线性假设这一限制,使得其使用的范围得到了局限,但是在本文中利用零速度线这一特征使得反演的结果得到了进一步的提高。文中利用模拟的理想个例和实际观测到的个例分别进行了研究分析。为了证明其理论的可行性,首先我们利用三维冰雹云模式模拟了辽宁2005年7月8日的一次冰雹云过程,考虑到个例的代表性,我们选择了辐合、辐散、旋转以及均匀风场等4种类型的流场结构进行了模拟分析,同时为了验证该种方法对于资料质量的依赖性以及噪声的敏感性,我们在理想质量中加入了随机噪声。从对模拟风场的反演,证明了该方法理论上的可行性,而且噪声对其结构的影响不大。然后针对台风、飑线、强对流等实际天气过程作了进一步分析。最后对反演结果进行了误差分析,结果表明这一方法能较好地反演出中尺度系统的水平流场结构。