中国北方冬季降水的多源资料产品评估和融合优化

为了考察不同来源降水产品在中国北方冬季（特别是固态降水）的精度和可用性,优化融合降水产品质量,利用2019年12月—2020年2月美国CMORPH和IMERGE卫星反演降水、日本GSMaP、中国气象局雷达定量估测降水（MOC-QPE）、CMA-MESO模式预报以及地面观测插值等不同来源分析的降水产品,以地面站观测逐小时降水量数据为基准,从KGE评分、相关系数、平均误差和均方根误差等精度统计指标以及命中率（FOD）、虚警率（FAR）和TS评分等降水事件发生角度开展评估,结果表明:中国区域单源降水产品中地面插值分析产品对冬季降水描述精度最高也最稳定,但存在明显的系统偏低;其次是MOC-QPE和IMERG卫星产品,对中国北方偏南部地区的降水有一定的描述能力,但对北方高纬度地区固态降水的反映能力较差;卫星产品中IMERG精度最高,CMORPH则基本没有反演能力;CMA-MSEO模式产品虽然误差较大但与地面站观测的降水特别是固态降水存在较高相关,明显优于雷达和IMERG、GSMaP等卫星产品。采用BMA技术融合雷达、模式、卫星降水形成优化背景场,评估逐步引入不同的数据源对融合降水在冬季的精度影响,引入IMERG卫星和CMA-MESO模式产品均能提升高分辨率融合产品的质量,其中模式产品的改进效果最显著。      

两种陆面模式对中国区域土壤温度模拟的对比分析

为研究不同陆面模式对中国区域土壤温度的模拟效果,基于中国气象局陆面数据同化系统（CMA Land Data Assimilation System,CLDAS）大气驱动数据分别驱动Noah和Noah-MP陆面模式进行中国区域土壤温度的模拟（简称:CLDAS_Noah和CLDAS_Noah-MP试验）,使用2010—2018年中国气象局2380个土壤温度观测站点10和40 cm观测数据以及美国全球陆面数据同化系统（The Global Land Data Assimilation System,GLDAS）驱动的Noah模式（GLDAS_Noah试验）模拟的土壤温度结果,从空间分布、季节、分区等角度进行了评估,实现了不同驱动数据相同陆面模式和相同驱动数据不同陆面模式的对比分析。结果表明: GLDAS_Noah、CLDAS_Noah和CLDAS_Noah-MP试验均能合理模拟出中国区域土壤温度空间分布,但在量级上有一定差异,主要表现在中国东北、新疆、青藏高原等积雪区。对于相同陆面模式不同驱动数据,均方根误差显示CLDAS_Noah试验在季节与分区上均优于GLDAS_Noah试验,间接表明CLDAS大气驱动数据优于GLDAS大气驱动数据,且大气驱动数据是提高土壤温度模拟精度的重要因素之一;对于相同驱动数据不同陆面模式,总体上CLDAS_Noah-MP试验棋拟效果优于CLDAS_Noah试验,其中CLDAS_Noah试验模拟的10和40 cm深度土壤温度在冬季积雪区误差明显大于CLDAS_Noah-MP试验,可能与Noah-MP模式改进了积雪方案有关,但10和40 cm深度下CLDAS_Noah-MP试验在东北、华北、青藏高原地区对春季土壤温度模拟误差明显大于CLDAS_Noah试验,可能与Noah-MP模式融雪方案有关。总之,本研究对于后续开展土壤温度多模式集成、土壤温度站点资料同化,最终研制中国区域高质量土壤温度数据集具有一定的参考意义。      

中国区域高分辨率温度实况融合格点分析产品质量评估

采用两种插值方法将2018年2m气温实况融合格点分析产品插值到2380个国家级考核站,通过相关系数、平均值误差、平均绝对误差、均方根误差及准确率等指标对该产品进行评估。结果表明:利用邻近插值法得到的评估结果略优于双线性插值法,实况融合格点分析产品的评估结果具有一定的日变化和月变化。总体而言,逐小时实况融合格点产品与站点实况基本一致,具有较高的参考性,其相关系数达到0.99以上,均方根误差在1℃以下,2℃以内准确率达到98%以上,1℃以内准确率达到95%以上。分省和分海拔评估结果表明,评估结果随海拔高度的增加而变差,因此在海拔较高、地形较复杂区域、气象站较稀疏区域应用该产品时应谨慎;由小时实况融合格点产品获得的日最高、最低温度也有很高的指示性;该产品对高温过程也有较好的监测能力。      

复杂地形下C波段雷达定量降水估计算法

C波段雷达定量降水估计（QPE）精度受到很多因素的影响,主要包括:（1）雷达标定,（2）非气象回波的干扰,（3）降水物垂直空间变化,（4）地形或地物的严重遮挡,（5）Z-R关系的代表性,（6）雷达拼图的质量,（7）雷达观测回波衰减等。文中雷达定量降水估计算法基于陕西省C波段天气雷达展开,从雷达探测数据质量控制、地形遮挡、Z-R关系和雷达拼图等方面提高C波段天气雷达定量降水估计的精度,产生降水类型产品和1 h定量降水估计产品,产品空间分辨率为0.01°×0.01°,时间分辨率为6 min。通过对7次降水过程进行评估,结果表明:基于混合仰角反射率因子处理模块和降水类型分类模块进行雷达定量降水估计,得到的结果与地面雨量站观测降水接近,1 h累计降水量的统计评分指标均方根误差稳定在3 mm以下,相对误差稳定在50%左右,相对偏差保持在?30%以内,雷达定量降水估计产品的离散度和绝对偏差都较低,表明该算法得到的雷达定量降水估计稳定可靠。      

全球多源海冰密集度融合资料研制试验

为了发展一套全球多源海冰密集度逐日融合资料,以欧洲气象卫星应用组织（EUMETSAT）海洋海冰应用中心（OSI SAF）海冰密集度数据、中国国家卫星气象中心（NSMC）的MWRI和VIRR全球海冰密集度数据、美国国家冰雪数据中心（NSIDC）的NISE海冰密集度数据、美国国家冰中心（NIC）的IMS北半球海冰数据为观测数据源,以ERA-Interim模式数据为背景场,采用以下方案开展融合试验。首先,对各数据源资料进行质量控制;其次,以OSI SAF海冰密集度数据为基准,采用概率密度函数（PDF）匹配方法订正其他卫星资料的系统误差;然后,根据订正后的误差生成超级观测场;最后,利用STMAS方法将超级观测场和作为背景场的ERA-Interim海冰密集度数据进行融合,生成全球逐日0.25°分辨率海冰密集度融合试验数据。通过与国际广泛使用的OISST、OSTIA海冰密集度数据对比,评估融合试验产品的质量。结果表明:融合方案中的PDF方法通过调整非基准资料的概率密度分布,实现非基准资料和基准资料概率密度分布一致,从而使3种海冰密集度卫星资料系统误差均显著减小;STMAS方法能够将超级观测场和背景场进行有效融合,生成融合试验产品;风云卫星数据的使用提高了融合数据生产的自主可控能力;同时,融合方案考虑了卫星数据源的时效性、获取的稳定性等因素。融合产品与OISST和OSTIA海冰密集度数据的空间分布在南、北极均高度吻合,相关系数均超过0.985,与OISST和OSTIA的偏差分别为?1.170%和0.276%,融合试验产品整体偏差介于两种资料之间,反映了试验产品系统误差较小的良好特性。可见,融合方案能够满足实时业务需要,融合试验产品具有较高的质量。      

多种再分析地表温度资料在中国区域的适用性分析

利用1979-2010年中国805个站点的逐日地表温度观测资料与ERA-Interim、ERA-Interim/Land、JRA-55、NCEP/NCAR和NCEP/DOE五种再分析地表温度资料,对五种再分析地表温度资料在中国区域的适用性进行了比较与分析.结果表明:从空间分布特征来看,JRA-55资料与观测资料最为接近;五种再分析地表温度资料在东部地区的适用性好于西部地区,且均不能很好地模拟出青藏高原地区和西北西部地区的地表温度分布.从地表温度的长期变化来看,五种再分析地表温度资料虽然可以描述地表温度变化趋势,但均存在低估现象,且低估现象随着地表温度的增加变得更加严重.在地表温度人工观测和自动观测交接的时间段,可以使用再分析资料作为地表温度均一化的参考序列.     

CLDAS土壤湿度业务产品的干旱监测应用

针对2012年中国区域严重的干旱,利用2013年国家气象信息中心发布的中国气象局陆面数据同化系统(CLDAS-V1.0)土壤体积含水量数据集产品,并结合新的中国地表土壤水文参数数据集,计算2012年中国区域土壤相对湿度,依据《气象干旱等级》国家标准进行干旱监测.结果表明:该土壤相对湿度数据集能较为全面的反映2012年中国的干旱发生发展的空间特征,在西南、江淮黄淮、华南以及东北等4个主要的干旱区域表现的尤为明显.结果表明,利用土壤容重、田间持水量等信息,结合CLDAS-V1.0实时业务产品,可实时获取时空连续的土壤相对湿度产品,可以实现对中国区域的干旱实时监测.     

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。     

东亚多卫星集成降水业务系统

静止气象卫星与极轨气象卫星的集成应用,能够充分发挥静止气象卫星与极轨气象卫星的各自优势。东亚多卫星集成降水业务系统采用拉格朗日集成算法,利用静止气象卫星的红外观测信息计算的红外冷云移动矢量,为极轨气象卫星微波降水的发展提供约束条件,实现了静止气象卫星红外观测信息与极轨气象卫星微波降水的集成,综合了两类卫星观测的优势。同时业务系统的设计考虑了多数据分级管理、多业务单元的协同工作和插件式的系统整体框架,为业务系统合理、快速处理多种来源的红外观测数据、微波降水数据,以及未来的数据更迭和算法更新提供了必要保障。     

1995—2010年静止卫星云量数据检验和评价

对利用FY2和GMS静止气象卫星建立的东亚地区气候数据集(EAGSCDR FY2 and GMS Geostationary Satellite Climate Data Record over East Asia)进行了检验和评估,使用的检验源数据包括中国地面气候资料与国际卫星云气候计划ISCCP D2月平均云量数据集.对由上述3种不同观测手段得到的多年平均总云量的空间分布特征分析结果表明:3种资料的总云量分布形势有较好的一致性,但是在40°N以北地区,ISCCP和EAGSCDR得到的总云量在量值上高于地面观测值.用地面观测资料检验华南及长江流域EAGSCDR的云检测产品的结果表明,总的准确率为82.10％,总漏判率6.85％,总误判率为11.05％,秋冬季节准确率偏低.EAGSCDR与ISCCP云量都是由卫星资料处理得到的,二者差异主要来自算法的不同,检验结果表明,EAGSCDR中的云量产品精度优于ISCCP云量,并且其时间分辨率可达到1 h,空间分辨率达到5 km,由此可见,EAGSCDR的云产品比ISCCP云产品更有优势.