FY-3A MWHS资料的质量控制——以四川“8.19”暴雨为例

FY-3A MWHS微波湿度计辐射率资料空间分辨率高,同化后能有效地提高中尺度系统的数值预报的准确率。但如果不进行质量控制,任由误差大的离群微波资料进入同化系统,将会降低分析场精度,影响预报准确率。本文选取2010年8月17~19日的暴雨个例,应用主成分分析(PCA)方法,找出FY-3A微波湿度计数据中的离群值。结果表明:采用PCA方法,3天的资料总共识别出148个离群值样本,占总数的19.3%,其中通道三离群值占5.5%,通道四离群值占8.2%,通道五占5.4%。去除这些离群值后的MWHS数据总体分布,更靠近数据中心,各EOF方差贡献更加平滑。这说明PCA方法是一种可以抵抗少数离群值对总平均值影响的有效质量控制方法。      

雷达资料同化频次对数值模拟效果影响的试验

采用中尺度数值天气预报模式WRF3.2, 研究了不同的同化时间间隔对2011年7月3~4日成都暴雨模拟的影响。结果表明, 同化了雷达资料后, 使初始场的水汽场、水平风场、垂直速度的分布更加接近实况;除温度场外, 同化频次越高对初始场的影响越大, 水平风场的增量值越大, 呈现的中小尺度信息越多, 更加接近“真实”大气;经过多次同化, 中低层风场的改变已经传递到高层, 引起了高层流场的调整;同化雷达反射率资料是有效的, 能够调整大气中的水汽分布。