FY-2C云迹风资料在中尺度数值模式中的应用研究

利用探空观测资料对FY-2C云迹风资料进行统计检验和误差分析,并针对其误差特征进行偏差订正和热成风原理两种方法的质量控制.然后通过GRAPES-3Dvar同化到GRAPES-Meso模式中,对2005年7月1日00时至7月2日00时发生在中国西北部的一次暴雨过程进行了数值对比试验.结果表明:云迹风数量在垂直方向上主要集中分布于500 hPa以上的对流层中高层,在250 hPa附近数量分布概率最大;高度在500 hPa以下云迹风存在明显的风向误差和很大的风速误差,而且误差分布发散,可用性较差.500 hPa以上层次的云迹风误差较小,且误差分布呈高斯分布具有一定的系统特性,可用性较好;通过质量控制后,可以把风向错误或风速偏差太大的云迹风予以剔除,进一步提高云迹风的精度;同化云迹风资料后,在暴雨区附近初始风场低层的西南气流明显加强,有利于暴雨区水汽输送和水汽辐合,最终能很好地改善24 h暴雨预报的强度和落区.     

登陆我国热带气旋的统计特征

NCAR(National Center for Atmospheric Research)在1990年代发展起来的多普勒雷达四维变分分析系统(The four-dimensional Variational Doppler Radar Analysis System，简称VDRAS)，采用四维变分(4D—VAR)资料同化技术和云尺度数值模式及其伴随模式，利用单部或多部多普勒雷达观测资料，反演对流尺度风暴的动力结构和微物理结构，包括三维风场、温度场、气压场和微物理量场。本文介绍了VDRAS的基本原理、个例试验和实时运行等概况，旨在随着我国新一代天气雷达建设的逐步完成，为应用我国新一代天气雷达的观测资料，开展4D-VAR方法的研究和应用提供一些参考或借鉴。     

多普勒雷达四维变分分析系统概述

《热带气象学报》是中国气象局广州热带海洋气象研究所主办的学术期刊,由气象出版社出版;其前身是《热带气象》,创刊于1984年,已经连续出版20年了。《热带气象学报》主要刊登热带大气科学的基础理论研究及应用研究方面的论文、热带地区天气预报的先进方法和成功的经验、推动学科发展的综合评述和学术动态。当前一段时间的刊登重点是:海气相互作用,中低纬大气环流相互作用,低频振荡及遥相关,低纬大气环流异常及其机制,热带大气环流异常对全球天气、气候的影响以及季风动力学、热带气旋动力学与运动学等的学术成果。由于国家重视气象科学研究,…     

云迹风资料同化对暴雨预报影响的数值模拟

文中运用MM5对 1998年 6月 13～ 14日长江中下游一次暴雨强降水进行了数值模拟及云迹风资料同化试验研究。结果表明 ,云迹风资料同化能有效地改善高空风场质量 ,修正控制试验中模式高空风场对中纬度高空西风急流前沿西风强度的描述 ,使得模拟的暴雨强度与实际降水分布更加接近。分析认为在暴雨预报业务和科研中 ,云迹风资料的使用可有效地改善高空风场分布 ,对提高降水预报质量是一个有效途径 ,值得进一步尝试     

云迹风在热带气旋路径数值预报中的应用研究

通过一系列四维变分同化试验对GMS5卫星资料反演的云迹风资料在西北太平洋热带气旋的初始化及路径数值预报中的作用进行研究,同化资料为中国国家卫星气象中心提供的GMS5水汽和红外云迹风资料,其中70%在400hPa以上,50%集中在200～300hPa。应用美国NCAR/PSU中尺度模式MM5及其四维变分同化系统,同化窗口为6h,对初始时刻和6h后的云迹风进行同化。同化前对云迹风资料进行了简单的类似ECMWF初值检验方法的质量控制。对2002年8个西北太平洋热带气旋共进行了22组试验。结果表明,采用四维变分同化技术同化云迹风对热带气旋路径预报有一定改善,12,24,36和48h预报的平均距离误差分别降低5%,12%,10%和7%,但同化云迹风的作用与初始气旋强度有关。选择初始中心海平面气压960hPa作为强、弱气旋的分类标准,则11个较强气旋平均路径误差12h减小了13%,12h以后的预报误差减小率维持在20%以上。而对于11个较弱气旋,平均路径误差反而略有增加,说明同化云迹风资料对不同初始强度的气旋作用也有所不同。其主要原因是由于强度较强的热带气旋往往具有较为深厚的垂直结构,因此受高层大气流场的影响更明显;同时,较弱热带气旋的云迹风观测相对稀少且凌乱,并且更容易受环境气流的影响,因此对于较弱的热带气旋,当模式变量与模式或变量之间在同化后不够协调的话,就会产生负效应。     

四维变分同化方法在暴雨预报中的应用

本文利用PSU/NCAR的MM5数值预报模式及其伴随模式,以我国1999年6月23日~6月24日的一次梅雨锋暴雨过程为个例,作了两组试验:控制试验和同化试验,并对两组试验的降水预报效果以及初始场进行对比分析,结果表明:四维变分资料同化方法可以将各种不同类型、不同时次的观测资料同化到模式中,将这些资料中有用的中尺度信息引入到模式初始场,有效改善初始场,从而提高暴雨预报水平。     

雷达观测对应模式变量非线性特征及对四维变分同化的影响

四维变分同化（4DVar）中切线性模式和伴随模式的时间积分长度即为同化时间窗的长度。为理解线性模式时间积分长度对4DVar的具体影响,在雷达观测对应变量非线性分析的基础上,进行了一系列不同时间窗（10 min、20 min和30 min）4DVar单点观测试验和一次降雨的实际雷达同化和预报试验。从径向风同化来看:短时间窗（10 min）的风场增量更大、更局地;长时间窗(20 min、30 min)的风场增量则更具系统性特征,但会丢失一些小尺度信息,导致暴雨预报能力降低。从反射率同化来看:短时间窗对6 h内强降水预报有较明显的改善,较长时间窗甚至会降低降水预报效果。研究旨在为合理设置4DVar的同化时间窗提供参考,以有效利用高时空分辨率的雷达观测资料,又尽量减小线性化造成的误差,进而快速有效地同化雷达信息。      

TOPEX/Poseidon高度计资料在全球海洋环流模式中的同化及分析

利用一个新的四维变分海洋资料同化系统LICOM-3DVM对TOPEX／Poseidon高度计资料进行了同化。该同化系统是在LASG／IAP气候海洋模式LICOM1．0的基础上建立起来的,所用的同化方法为三维变分映射资料同化方法3DVM。高度计观测资料是采取间接的方式进行同化,即先建立起二维海面高度距平场与三维温度场的统计关系,并由此通过观测的海面高度距平信息反演出“观测”的三维温度场,然后利用LICOM-3DVM四维变分同化系统将此反演的温度场同化到海洋模式中。作者设计了两组试验并对结果进行了比较分析,积分时间从1993年1月至2001年12月共9年时间。结果表明,由于上混合层相关系数较小,因此同化后海温没有改进;而在温跃层以及更深层次,同化后的海温均有很大程度的改善。从对赤道太平洋地区海温的气候态、季节变化和年际变化以及Nino3区的Nino指数的模拟情况来看,由于同化时将海面高度异常和海温异常之间的相关参数取为常数,没有考虑其季节和年际变化,因此,同化后对于赤道太平洋的年际变化没有改善。对于黑潮地区,由于模式的分辨率较低,同化之前没有很好地模拟出温度锋面,温度和盐度梯度都偏小,流速也偏弱;而同化后使得温度锋面和盐度梯度与WOA01更加吻合,流速增强。     

逐时云迹风资料同化对暴雨预报的模拟试验

文中基于不同的云迹风同化方案,用GRAPES模式对2005年7月11—12日长江中下游一次暴雨强降水过程进行了云迹风资料同化试验及数值模拟,通过对比分析不同方案所得的分析场及预报场的差异,研究逐时云迹风资料三维变分同化对分析场及暴雨预报的影响。首先,根据连续性原理及双通道各层次云迹风资料的误差分析,分3个步骤对7月11日00：00—12：00 UTC共12个时次的双通道云迹风资料进行了初步的质量控制;然后,把经过质量控制的云迹风资料放入基于GRAPES 3D VAR三维变分同化方案开发的逐小时循环同化系统中进行同化,将得出的分析场与单一时次未经质量控制的云迹风资料同化得出的分析场进行对比,探讨了逐时云迹风资料同化对数值预报分析场的影响;最后,把同化后的分析场作为初始场,用 GRAPES模式对 2005年7月11—12日长江流域暴雨过程做24 h降水预报试验,分析两个同化方案所模拟得到的预报场的差异。结果表明,经资料的筛选、同经纬度单点通道的选择及资料的稀疏化3个步骤控制后,各层次云迹风资料的误差有明显减小;加入经质量控制的逐时云迹风资料其三维变分同化可以提高分析场中风压场及水汽场的质量;而且在暴雨预报试验中可以相对更准确地预报暴雨落区及雨强。     

多普勒天气雷达资料同化对冬季暴雨模拟的影响研究

采用基于本征正交分解的四维集合变分同化（POD-4DEnVar）方法,利用梅州站的多普勒天气雷达资料和NCEP资料,对2015年12月9日一次华南冬季暴雨过程进行同化试验,探讨了同化不同的雷达观测要素对暴雨模拟的影响。结果表明:同化多普勒天气雷达资料有利于削弱控制试验偏强降水的模拟结果,改善降水分布结构;同化不同的雷达观测要素得到的模拟结果不同,同时同化径向风和反射率的降水模拟结果最好。同化试验对降水模拟结果的改善主要通过调整初始时刻的风场和水汽条件来实现,一方面减弱偏南风和偏东风在暴雨区的辐合,阻碍海上暖湿气流对暴雨区的水汽输送,另一方面直接削弱暴雨区的水汽条件,大幅降低水汽混合比。同化试验相对于控制试验的同化增量远大于不同雷达观测要素的同化试验之间的分析场差异,这表明同化不同的雷达观测要素对初始风场和水汽条件的调整呈现类似的特征。虽然同化试验的初始场存在较小的差异,但随着模式积分,16 h后模拟降水出现了明显差异。分析同化试验之间的初始偏差演变发现,850~700 hPa的平均垂直速度偏差和雨水混合比偏差在模式积分至16 h开始急剧增长,这种变量偏差的急剧增长与逐时降水偏差的迅速增加一致,是降水偏差增长的直接原因。另外,这两个变量偏差的增大,也伴随着偏差能量的增大,变量偏差增长最明显的时段为偏差能量增幅最大的时段,且偏差能量迅速增长早于变量偏差和降水偏差的迅速增长,变量偏差增长最明显的区域为偏差能量梯度较大的区域。     

Variational assimilation of satellite cloud water/ice path and microphysics scheme sensitivity to the assimilation of a rainfall case

Hydrometeor variables (cloud water and cloud ice mixing ratios) are added into the WRF three-dimensional variational assimilation system as additional control variables to directly analyze hydrometeors by assimilating cloud observations. In addition, the background error covariance matrix of hydrometeors is modeled through a control variable transform, and its characteristics discussed in detail. A suite of experiments using four microphysics schemes (LIN, SBU-YLIN, WDM6 and WSM6) are performed with and without assimilating satellite cloud liquid/ice water path. We find analysis of hydrometeors with cloud assimilation to be significantly improved, and the increment and distribution of hydrometeors are consistent with the characteristics of background error covariance. Diagnostic results suggest that the forecast with cloud assimilation represents a significant improvement, especially the ability to forecast precipitation in the first seven hours. It is also found that the largest improvement occurs in the experiment using the WDM6 scheme, since the assimilated cloud information can sustain for longer in this scheme. The least improvement, meanwhile, appears in the experiment using the SBU-YLIN scheme.     

卫星亮温资料四维同化方案及其对"7·20"武汉特大暴雨的模拟试验

作者首次把与云参数相关的云顶亮温(TBB)资料直接用于中尺度模式MM5V2的牛顿张驰逼近(nudging)四维同化过程,提出了一种通过分析场的nudging四维同化来确定云顶高度的方法,并利用1 h间隔的TBB-nudging方案成功地模拟了"7@20"武汉大暴雨过程.TBB-nudging试验的模拟结果表明对流层低层中尺度低涡和低空西南急流是"7@20"大暴雨的主要影响系统,这预示着把卫星遥感资料(例如TBB等)用于中尺度模式的同化过程有可能提高中尺度暴雨的预报能力.     

Evaluation of radar and automatic weather station data assimilation for a heavy rainfall event in southern China

To improve the accuracy of short-term(0–12 h) forecasts of severe weather in southern China, a real-time storm-scale forecasting system, the Hourly Assimilation and Prediction System(HAPS), has been implemented in Shenzhen, China. The forecasting system is characterized by combining the Advanced Research Weather Research and Forecasting(WRF-ARW)model and the Advanced Regional Prediction System(ARPS) three-dimensional variational data assimilation(3DVAR) package. It is capable of assimilating radar reflectivity and radial velocity data from multiple Doppler radars as well as surface automatic weather station(AWS) data. Experiments are designed to evaluate the impacts of data assimilation on quantitative precipitation forecasting(QPF) by studying a heavy rainfall event in southern China. The forecasts from these experiments are verified against radar, surface, and precipitation observations. Comparison of echo structure and accumulated precipitation suggests that radar data assimilation is useful in improving the short-term forecast by capturing the location and orientation of the band of accumulated rainfall. The assimilation of radar data improves the short-term precipitation forecast skill by up to9 hours by producing more convection. The slight but generally positive impact that surface AWS data has on the forecast of near-surface variables can last up to 6–9 hours. The assimilation of AWS observations alone has some benefit for improving the Fractions Skill Score(FSS) and bias scores; when radar data are assimilated, the additional AWS data may increase the degree of rainfall overprediction.     

Application of ATOVS microwave radiance assimilation to rainfall prediction in Summer 2004

Experiments are performed in this paper to understand the influence of satellite radiance data on the initial field of a numerical prediction system and rainfall prediction. First, Advanced Microwave Sounder Unit A （AMSU-A） and Unit B （AMSU-B） radiance data are directly used by three-dimensional variational data assimilation to improve the background field of the numerical model. Then, the detailed effect of the radiance data on the background field is analyzed. Secondly, the background field, which is formed by application of Advanced Television and Infrared Observation Satellite Operational Vertical Sounder （ATOVS） microwave radiance assimilation, is employed to simulate some heavy rainfall cases. The experiment results show that the assimilation of AMSU-A （B） microwave radiance data has a certain impact on the geopotential height, temperature, relative humidity and flow fields. And the impacts on the background field are mostly similar in the different months in summer. The heavy rainfall experiments reveal that the application of AMSU-A （B） microwave radiance data can improve the rainfall prediction significantly. In particular, the AMSU-A radiance data can significantly enhance the prediction of rainfall above 10 mm within 48 h, and the AMSU-B radiance data can improve the prediction of rainfall above 50 mm within 24 h. The present study confirms that the direct assimilation of satellite radiance data is an effective way to improve the prediction of heavy rainfall in the summer in China.     

利用非常规观测资料对上海特大暴雨过程的模拟研究

2001年8月5～6日,上海市区出现了建国以来破记录的一次特大暴雨.天气形势分析表明,停滞在上海的热带低压和主体位于海上的西太平洋副热带高压为此次特大暴雨的发生提供了有利的环流背景,而低压内部特有的动力、热力结构及在其内发生发展的一系列中尺度对流云团与此次暴雨的发生有直接的关系.作者利用非静力中尺度数值模式MM5V3对此次暴雨过程进行了数值模拟研究,结果表明:在非静力中尺度模式全物理过程的模拟中,采用牛顿张弛逼近法的四维资料同化方案来同化分析场和云顶亮温及上海地面气象自动站等非常规观测资料,模拟结果不仅基本上再现出大尺度及天气尺度系统的发展演变过程,而且还较好地模拟出了此次城市强暴雨过程的雨量空间分布及时序变化.因此,将较高时空密度的非常规观测资料用于高分辨率MM5中尺度数值模式,对于有效地预报城市灾害性暴雨是必要和有意义的.研究还揭示:与热带低压相伴随的偏南暖湿气流不仅是此次暴雨过程的强水汽及热量输送带,而且也是热带低压和其内中尺度对流系统维持发展的必要条件;造成暴雨的中尺度对流系统垂直向上是一具有相对暖心、高湿且低空湿对流不稳定结构的气旋性涡旋,其内强上升运动与涡柱内低空辐合、高空强辐散密切联系.     

掩星弯角资料同化在一次暴雨过程中的应用

使用GPS掩星弯角资料和NCEP预报场资料,采用GSI(Grid-point Statistical Interpolation)变分同化系统,对同化掩星弯角资料前后的分析场以及数值预报结果进行详细比较,分析了弯角资料同化对2012年7月21日北京特大暴雨预报结果的影响。结果表明,同化掩星弯角资料对初始场中的温度、湿度产生明显影响,500 hPa和700 hPa温度调整中心量值达到0.5℃和-0.6℃,700 hPa湿度调整中心最大量值达-0.14 kg·kg-1;同化过程改变了强降水发生前流场结构,明显提高了强降水中心位置、雨带走向及范围、降水强度的预报准确性;由降水TS评分可知,200 mm以上大暴雨模拟改善效果明显,但对弱降水预报效果较差。     

雷达径向风资料的四维变分同化试验

在MM5四维变分同化系统(MM5 4D-Var)的基础上开发出雷达径向风资料的同化模块,利用改进后的同化系统对2002年7月22日湖北宜昌多普勒雷达的径向风观测资料进行四维变分同化试验,分析雷达径向风资料的同化对中尺度数值模式初始场的调整以及对中尺度强降水模拟的影响.研究结果表明,同化雷达径向风资料加强了中尺度对流系统低层100km左右范围内的风场辐合.调整后的风场具有更明显的β中尺度特征.利用14 min的雷达径向风资料可以改进3 h之内的强降水模拟,尤其是对雷达站东南侧强降水的模拟.     

Rainfall Assimilation Using a New Four-Dimensional Variational Method: A Single-Point Observation Experiment

Accurate forecast of rainstorms associated with the mei-yu front has been an important issue for the Chinese economy and society. In July 1998 a heavy rainstorm hit the Yangzi River valley and received widespread attention from the public because it caused catastrophic damage in China. Several numerical studies have shown that many forecast models, including Pennsylvania State University National Center for Atmospheric Research’s fifth-generation mesoscale model (MM5), failed to simulate the heavy precipitation over the Yangzi River valley. This study demonstrates that with the optimal initial conditions from the dimension-reduced projection four-dimensional variational data assimilation (DRP-4DVar) system, MM5 can successfully reproduce these observed rainfall amounts and can capture many important mesoscale features, including the southwestward shear line and the low-level jet stream. The study also indicates that the failure of previous forecasts can be mainly attributed to the lack of mesoscale details in the initial conditions of the models.     

不同同化方案在一次梅雨锋暴雨预报中的应用研究

基于ATOVS辐射率资料和GTS常规观测资料融合,通过不同化任何观测资料的控制试验、3DVAR同化试验和ETKF-3DVAR混合同化试验,对2013年7月4—5日一次梅雨锋暴雨天气过程进行模拟分析。结果表明:混合同化方案能够明显地提高暴雨预报准确率,且有效改善了风场、温度场和相对湿度场等各个气象要素的初始场结构,而这些气象要素对于暴雨的预报准确性具有重要作用。且混合同化方案对于中低层大气改进效果较为明显。在数值积分过程中,随着时间的推移,混合同化方案的优势逐渐减弱。     

四维数据同化在一次梅雨锋暴雨过程中的应用研究

通过2008年梅雨季内的一次暴雨过程来着重研究WRF模式中四维测站同化技术的应用情况以及不同的同化策略对模拟结果的影响,使用的同化资料包括常规高空和地面探测资料。结果表明:高空探测资料的同化能够较好地修正中α尺度系统的移动发展速度,从而有效地改进强降雨带的落区位置;湿度观测资料的同化反而降低了强降雨带的降水强度,这可能因为同化湿度观测量可能减小近饱和区域内的水汽混合比,从而导致这些区域内的潜热加热减小,对流强度变弱,降水减少;地面观测资料的同化能够对模式行星边界层进行修正,这种同化影响通常在模式最低层上表现得较为明显,向上逐渐减小,而边界层模拟质量对降水至关重要,因此地面观测资料的加入使得模拟降水更加接近于实况。区域嵌套模拟试验表明对粗网格区域进行四维分析同化处理可以有效抑制中α尺度模式误差的增长,对细网格区域进行四维测站同化处理则可以进一步抑制中β尺度模式误差增长。