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。     

雷达资料同化在局地强对流预报中的应用

采用ARPS模式的资料分析系统ADAS同化多普勒雷达径向速度和反射率因子资料,分析两者对初始场的改进作用,并应用于WRF中尺度模式中对2012年8月21日江西省一次局地强对流过程进行了模拟试验。分析结果表明:（1）ADAS同化系统能够利用雷达径向速度和反射率因子资料有效增加初始场中的中小尺度风场信息和云、水物质含量,并通过湿绝热或非绝热初始化对温度场、湿度场和风场进行调整,使初始场在动力和热力上达到平衡。（2）同化径向速度后对改善模式初始场的动力场有重要贡献,而对大气水凝物和降水的预报影响较小;同化反射率因子的主要作用是调整初始场中的水凝物场和热力场,有效缩短了模式的“ spin-up”时间,明显改进了定量降水预报;同时同化雷达径向速度和反射率因子后,初始场中快速调整出了中小尺度风场水平辐合、垂直运动以及合理的温、湿分布,对3小时内雨带形状、降水落区及定量降水的预报与实况更接近。（3）模拟试验表明,同时同化径向速度和反射率因子能成功模拟出本次对流单体风暴的中β尺度三维空间分布结构及其演变过程,中低层切变线的辐合抬升强迫作用是对流单体风暴组织、发展和维持的主要动力机制之一,对流凝结潜热加热在对流单体风暴的发生发展中发挥了重要作用。因此,雷达资料同化对提高临近数值天气预报的准确率以及对强对流天气系统的模拟能力具有重要意义。     

雷达资料同化对2016年6月23日阜宁龙卷模拟的改进

基于GSI（Community Gridpoint Statistical Interpolation）同化系统和WRF（Weather Research and Forecasting）模式,探讨了多部多普勒雷达的反射率因子和径向速度资料同化对2016年6月23日江苏阜宁龙卷模拟的改进效果和影响过程。结果表明:（1）仅同化雷达反射率因子和仅同化径向速度均能在一定程度上改进模式对阜宁龙卷及其环境场的模拟,且雷达径向速度同化的改进作用更大;同时同化两种资料改进效果最佳。（2）雷达反射率因子同化是利用复杂云分析技术,直接修正了水凝物含量,增加了潜热释放,对低层大气热力场进行了正温度扰动调整,从而主要改进了初始场的水汽条件和热力条件;而雷达径向速度同化通过三维变分技术直接修正了风场,进而引起水汽输送变化影响水凝物的调整和大气热力场的变化,对初始场的动力条件和热力条件修正较大;同时同化两种资料修正了初始场的动力和热力结构,保证了两者物理上的协调,综合了两者的改进作用,从而取得最佳模拟效果。（3）同时同化雷达反射率因子和径向速度后,模式在阜宁附近模拟出了明显的涡旋结构,尽管涡旋强度和龙卷结构与实况仍有一定差距,但涡旋发生发展过程、路径、地面小时极大风和降水等模拟与实况吻合度均明显高于对照试验。      

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。     

多普勒天气雷达资料在暴雨数值模拟中的同化应用

基于中尺度数值模式WRF及其三维变分同化系统WRF-3DVAR对2008年6月广西地区的一次强降雨过程,进行了多普勒天气雷达的多普勒径向速度和反射率因子的三维变分同化对于暴雨过程模拟效果影响研究。结果表明：(1）同化柳州、桂林和永州多普勒天气雷达观测资料后,模式对广西东北部地区特大暴雨的模拟效果明显改进;(2）WRF-3DVAR能够有效地同化多普勒天气雷达径向速度和雷达反射率因子,同化后使得模式初始场包含有更详尽的中尺度特征信息;(3）在高分辨率中尺度数值模式中有效地利用多普勒天气雷达资料,改善了分析场中尺度结构的描述,从而减轻了spin-up现象,能较好的提高中尺度降雨预报。     

多普勒天气雷达资料在数值模式ARPS中的试验

利用中尺度预报模式ARPS及其资料分析系统ADAS和三维变分同化系统ARPS3DVAR,直接加入多普勒天气雷达基数据反射率因子和径向速度资料进行数值预报试验。试验包括：控制试验、反射率因子同化试验、径向速度同化试验,两种资料同时同化,多时次连续同化等试验。通过模拟2009年7月7日发生在江苏省附近一次暴雨过程,分析了多普勒天气雷达反射率因子和径向速度资料不同组合的加入对改进模式初始湿度场、风场及预报结果的影响。结果表明：同化雷达反射率因子和径向速度资料,分别对湿度场和风场有显著调整;同时同化两种资料比单独同化在2 h内更显优势;多时次连续同时同化两种资料的试验比起其他试验预报的风速更接近探空风速,预报的降水位置与雷达3 h累积降水产品较为对应,但降水量的预报仍有偏差。     

基于WRF-EnKF系统的雷达反射率直接同化对台风“天鸽”（1713）预报的影响

利用基于中尺度数值模式WRF(Weather Research and Forecast)的集合卡尔曼滤波(EnKF,Ensemble Kalman Filter)同化系统直接同化广东地区雷达反射率资料,对2017年台风“天鸽”(1713,Hato)近海发展以及降水预报效果进行数值模拟分析研究。结果显示,直接同化雷达反射率资料后,台风的回波强度和范围有了明显改善,可更好地调整水汽场、水凝物和温度场。当台风风场和水汽场调整后,进入台风主体部分的水汽量显著增加,使得台风强度增强,台风中心最低海平面气压降低,与实况更接近。同化雷达反射率资料后,6 h和24 h降水强度和落区预报效果有显著改善,尤其是能提高大暴雨和特大暴雨量级的TS评分,此外地面2 m温度和2 m相对湿度的预报效果也有改进。      

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.     

多普勒雷达资料同化对江苏一次飑线过程的数值模拟

应用新一代中尺度预报模式WRF模式及其3DVar同化系统, 针对江苏地区2009年6月14日飑线过程进行了多普勒雷达资料的同化试验研究, 在对雷达资料进行严格质量控制的基础上, 设计一系列尺度化因子优化调整及同化频率的敏感性试验。试验结果表明:同化后初始场得到不同程度改善, 适当的尺度化因子设定, 能够有效改进对模式初始场中700 hPa风场和850 hPa温度场以及组合反射率因子等要素的分析, 进而改善短时降水预报和风暴的垂直结构配置;并且同化频率越高, 对初始场的组合反射率因子分布与观测更为接近, 短时降水预报越准确。     

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.     

雷达资料在登陆台风“桑美”数值模拟中的应用

将国内多普勒天气雷达的反射率因子及径向风资料引入ARPS-3DVar同化系统进行同化,针对2006年登陆浙江苍南并造成严重影响的超强台风“桑美”,探讨多普勒雷达资料同化对台风模拟初始场和预报场的改进作用。结果表明:利用ARPS-3DVar同化雷达资料可以明显改善6 h同化窗口内的降水、风场和回波结构,并能提高模式对中尺度雨团位置、强度的模拟能力;雷达资料初始场同化后模拟的台风涡旋和台风眼结构与位置更加接近实况,各物理量空间分布结构更具有明显中尺度特征,从而改善了台风路径和降水的预报。但模拟过程中台风强度模拟偏弱,有待进一步改进。     

多普勒雷达资料循环同化在台风“鲇鱼”预报中的应用

高分辨率的中尺度预报模式ARPS及其3DVAR/云分析系统,针对2010年登陆福建的超强台风“鲇鱼”,研究对流可分辨尺度下,每1h循环同化沿海新一代多普勒雷达网资料分析、研究对台风初始场和预报场的改进作用.结果表明:单独同化雷达资料可显著改善初始场中的台风内核区动力和热力结构,以及台风强度和位置,进而提高18h台风强度、路径和降水预报,但预报路径和降水分布与实况仍存在差异.在雷达资料同化基础上加入常规观测资料,对初始场中台风内核区结构改进不大.但在显著调整大尺度背景场,从而进一步减少台风路径预报误差,能准确预报出福建沿海两个强降水区域的位置和强度.总体而言,雷达资料同化主要提高台风结构分析,而常规观测资料同化主要改善环境场分析,两者有效结合使得预报结果和实况最为接近.     

雷达资料同化对一次飑线过程的模拟影响

雷达资料同化能够改善强对流天气的预报,但是不同的模式方案配置会得到不同的结果。本文针对中国南部2018年3月4日一次飑线过程,以全球预报模式GFS分析场和预报场为背景场,采用中尺度区域气象预报模式ARPS 3DVAR系统同化多普勒雷达径向速度,用云分析处理反射率数据,考虑同化间隔、频次、云分析中不同参数调整,采用1 h同化窗口,设计不同同化方案,最后用WRF模式进行预报,研究雷达资料同化对飑线系统触发及发展机制的影响。结果表明,同化间隔过短时,由于模式热动力变量没有平衡产生虚假回波,同化间隔过长时,系统触发和发展的特征普遍偏弱;采用12 min间隔同化得到了最好的初始场,并且同化频次越高得到的降水预报结果越好。此外,ARPS云分析能大大改善初始场,减少模式自调整时间,其中湿度调整、温度调整、雨水调整及水汽调整对系统动力过程和水凝物初始场分布都有较大的影响,而垂直速度相关参数调整影响较小。     

Radar data assimilation of the GRAPES model and experimental results in a typhoon case

Constructing β-mesoscale weather systems in initial fields remains a challenging problem in a mesoscale numerical weather prediction (NWP) model. Without vertical velocity matching the β-mesoscale weather system, convection activities would be suppressed by downdraft and cooling caused by precipitating hydrometeors. In this study, a method, basing on the three-dimensional variational (3DVAR) assimilation technique, was developed to obtain reasonable structures of β-mesoscale weather systems by assimilating radar data in a next-generation NWP system named GRAPES (the Global and Regional Assimilation and Prediction System) of China. Single-point testing indicated that assimilating radial wind significantly improved the horizontal wind but had little effect on the vertical velocity, while assimilating the retrieved vertical velocity (taking Richardson's equation as the observational operator) can greatly improve the vertical motion. Experiments on a typhoon show that assimilation of the radial wind data can greatly improve the prediction of the typhoon track, and can ameliorate precipitation to some extent. Assimilating the retrieved vertical velocity and rainwater mixing ratio, and adjusting water vapor and cloud water mixing ratio in the initial fields simultaneously, can significantly improve the tropical cyclone rainfall forecast but has little effect on typhoon path. Joint assimilating these three kinds of radar data gets the best results. Taking into account the scale of different weather systems and representation of observational data, data quality control, error setting of background field and observation data are still requiring further in-depth study.     

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。     

雷达反射率资料的三维变分同化研究

应用天气研究和预报模式(WRF)三维变分系统中一种新的雷达反射率资料间接同化方法来进行反射率资料的三维变分同化研究,评估雷达反射率资料对夏季短时定量降水预报的作用.该方法不直接同化雷达反射率资料,而是同化由反射率资料反演出的雨水和估计的水汽.以2009年夏季北京地区发生的4次强降水过程为例,考察了北京市气象局业务运行的快速更新循环同化预报系统对京津冀地区雷达网的雷达反射率资料的同化性能以及雷达反射率资料和径向风资料同时同化的效果.数值试验结果表明:(1)同化反演雨水或水汽都能改善降水预报,但同化反演水汽对降水预报效果的改善起了更重要的作用;(2)同化反射率资料能极大地提高短时降水预报的效果,其稳定的正面效果可以延伸到6h的预报时效,而同化径向风资料不能得到稳定的正效果;(3)同化雷达资料时,应用快速更新循环同化预报系统是提高短时定量降水预报的一个有效途径.     

雷达资料对0414号台风“云娜”数值预报的改进

运用NCEP/NCAR再分析资料,研究了2004年12月初登陆我国台湾的冬季台风"南玛都"的性质结构特征,结果表明:冬季台风"南玛都"具有与夏季台风相同的暖湿中心和低层辐合、高层辐散的环流特征,不同的是低层辐合气流中西南气流不明显,台风涡旋气流对大气的扰动偏弱.台风过程海平面气压距平场的EOF分析表明,台风生命史中的扰动主要由EOF1和EOF2构成(占90%的方差),EOF1反映台风结构和强度变化,EOF2反映了台风移动过程中的环境状态变化.