复杂地形下地面观测资料同化II. 模式地形与观测站地形高度差异代表性误差

第I部分研究结果(徐枝芳等,2007)表明模式与实际观测站地形高度差异对地面观测资料同化效果有较大影响。此文在MM5_3DVAR同化系统中利用近地层相似理论将地面观测资料进行直接三维变分同化分析,考虑模式与实际观测站地形高度差异对同化效果的影响,提出在地面观测误差中增加地形代表性误差来解决这个问题。研究结果表明:地面资料同化分析时,在其观测误差中加入一项新的误差——地形代表性误差,能较好地解决地面资料同化分析中模式与观测站地形高度差异问题;地面资料参与同化分析,在观测误差中加入与模式和实际观测站地形高度差异大小相关的地形代表性误差时,地面观测值对分析值的影响随着地形高度差异代表性误差的加入而减小,同时又部分地将地面观测信息通过变分分析融进分析场,使得低层分析更接近真实场,且地面资料利用率更高,24小时降水数值预报(模拟)的效果较好。     

复杂地形下地面观测资料同化III. 两种解决模式地形与观测站地形高度差异方法的对比分析

模式地形与观测站地形高度差异是地面资料同化方案设计中的一大难点。本文通过个例和单点试验对第I和第II部分 (徐枝芳等, 2007a, 2007b) 中涉及的两种解决模式地形与观测站地形高度差异的地面资料同化方法 (即增加温度地形代表性误差和温度订正方法) 进行对比分析, 并将这两种方法应用于WRF_3DVAR, 进行3个月的连续数值试验。研究结果表明: 随着地形高度差异的增加, 采用增加观测误差方法得到的估计值向其它资料同化分析值 (背景场值) 靠近, 在一定的高度差异下则失去了同化分析地面资料的意义; 温度订正方法对温度递减率的取值较为敏感, 在有探空资料参与同化分析时, 温度递减率取值敏感性相对减弱。当采用的订正值较为准确时, 采用温度订正方法较增加观测误差方法能更好地处理两种地形高度差异, 地面资料信息应用更充分, 得到的估计值最有可能接近真实值。当模式地形与观测站地形高度差异较小 (小于100 m) 时, 两种解决模式地形与观测站地形高度差异的方法达到的效果基本一致。单点及个例试验表明, 有探空资料等高质量观测参与同化分析时, 采用增加观测误差方法得到分析场更接近真实场。三个月连续试验也表明有探空资料参与同化分析时, 采用增加观测误差方法比温度订正法改进的郭永润同化方案 (Guo et al., 2002) 同化地面资料效果好, 且加入地面资料同化对所有量级降水预报都有所改善。当地面资料同化方案没处理好时, 加入地面资料同化的效果反而不如不加地面资料同化。     

复杂地形下地面观测资料同化Ⅲ.两种解决模式地形与观测站地形高度差异方法的对比分析

模式地形与观测站地形高度差异是地面资料同化方案设计中的一大难点.本文通过个例和单点试验对第Ⅰ和第Ⅱ部分(徐枝芳等,2007a,2007b)中涉及的两种解决模式地形与观测站地形高度差异的地面资料同化方法(即增加温度地形代表性误差和温度订正方法)进行对比分析,并将这两种方法应用于WRF_3DVAR,进行3个月的连续数值试验.研究结果表明:随着地形高度差异的增加,采用增加观测误差方法得到的估计值向其它资料同化分析值(背景场值)靠近,在一定的高度差异下则失去了同化分析地面资料的意义;温度订正方法对温度递减率的取值较为敏感,在有探空资料参与同化分析时,温度递减率取值敏感性相对减弱.当采用的订正值较为准确时,采用温度订正方法较增加观测误差方法能更好地处理两种地形高度差异,地面资料信息应用更充分,得到的估计值最有可能接近真实值.当模式地形与观测站地形高度差异较小(小于100 m)时,两种解决模式地形与观测站地形高度差异的方法达到的效果基本一致.单点及个例试验表明,有探空资料等高质量观测参与同化分析时,采用增加观测误差方法得到分析场更接近真实场.三个月连续试验也表明有探空资料参与同化分析时,采用增加观测误差方法比温度订正法改进的郭永润同化方案(Guo et al.,2002)同化地面资料效果好,且加入地面资料同化对所有量级降水预报都有所改善.当地面资料同化方案没处理好时,加入地面资料同化的效果反而不如不加地而资料同化.     

复杂地形下地面观测资料同化Ⅰ. 模式地形与观测站地形高度差异对地面资料同化的影响研究

中国地形复杂, 模式地形与实际观测地形存在一定高度差异, 因此设计合理的复杂地形下地面观测资料的同化方案有利于使我国目前仅用作探测手段的地面观测资料 (常规地面观测站和地面自动站) 在中尺度数值模式中得到充分利用.作者在MM5_3DVAR同化系统中利用近地层相似理论将地面观测资料进行直接三维变分同化分析, 并对地面资料同化方案设计中是否需要考虑模式与实际观测站地形高度差异进行探讨研究.研究结果表明: 通过近地层相似理论将地面观测资料同化到数值模式能起到一定的作用, 并且地面观测资料 (温度、湿度、风场、地面气压) 中各物理量同化到数值模式都能影响24小时降水数值结果, 但各物理量起的作用大小不一样, 其中影响最大的是温度, 其次为湿度; 地面观测资料同化方案设计有必要考虑模式地形与实际观测站地形高度差异, 适当考虑这种高度差异能取得较好的结果.     

复杂地形下地面观测资料同化I. 模式地形与观测站地形高度差异对地面资料同化的影响研究

中国地形复杂，模式地形与实际观测地形存在一定高度差异，因此设计合理的复杂地形下地面观测资料的同化方案有利于使我国目前仅用作探测手段的地面观测资料（常规地面观测站和地面自动站）在中尺度数值模式中得到充分利用。作者在MM5_3DVAR同化系统中利用近地层相似理论将地面观测资料进行直接三维变分同化分析，并对地面资料同化方案设计中是否需要考虑模式与实际观测站地形高度差异进行探讨研究。研究结果表明：通过近地层相似理论将地面观测资料同化到数值模式能起到一定的作用，并且地面观测资料（温度、 湿度、 风场、 地面气压）中各物理量同化到数值模式都能影响24小时降水数值结果，但各物理量起的作用大小不一样，其中影响最大的是温度，其次为湿度；地面观测资料同化方案设计有必要考虑模式地形与实际观测站地形高度差异，适当考虑这种高度差异能取得较好的结果。     

地面观测资料同化初步研究

通过对比分析当前两种地面观测资料同化方案(Ruggiero方案和郭永润方案),对其优缺点进行初步分析研究。结果表明:两种同化方案同化地面观测资料后都是从模式低层到高层对分析场产生影响,中低层高度影响比较大,高层影响较小,并且对24 h模拟结果产生一定的影响。Ruggiero方案考虑了模式地形与观测站地形高度差异,但资料剔除较多,且模式分辨率越高,资料剔除对分析场的影响越明显。郭永润方案不考虑模式地形与观测站地形高度差异,假定所有地面观测资料位于模式面,因此无论模式分辨率如何,资料都能得到充分利用,但模式地形与实际观测站地形高度差异大小在地面观测资料同化分析中的影响不可忽略,因此郭永润方案有待改进,适当考虑这两种地形高度差异时效果更好。     

基于地面资料集合均方根滤波同化方案的京津冀暴雨模拟研究

为了更加有效地同化地面自动气象站观测资料,针对模式地形与观测站地形存在的高度差异对同化效果的影响,提出了相应的解决方案。在同化系统的位温和露点观测误差中分别引入位温和露点地形代表性误差,在WRF模式中应用集合均方根滤波方法（EnSRF）同化地面自动气象站观测资料,并对2016年一次京津冀暴雨个例进行数值试验。研究结果表明,同化地面资料后,同化阶段的均方根误差、预报阶段的降水TS评分和前13个时次各要素预报均有整体改进。在观测误差中引入地形代表性误差与引入前相比,风场均方根误差得到整体改进;位温和露点的均方根误差在前期表现并不稳定,在后期有所改进;预报阶段前24 h累计降水与后24 h累计降水TS评分在整体上均有所提高。新方案能够减少高度差异对同化效果的影响。      

CMA-MESO三维变分同化系统2 m相对湿度资料同化研究

为了提高CMA-MESO （China Meteorological Administration Mesoscale model）（原GRAPES）三维变分同化系统中2 m相对湿度资料的应用效果,改善模式中相对湿度的分析和降水预报效果,分析了2015年6—8月T639（T639L60全球中期数值预报系统,0.28125°×0.28125°）分析场低层相对湿度和2 m相对湿度之差与表征稳定度的理查森数（Ri）的关系,发现二者有很好的相关,Ri＜0时,模式低层相对湿度与2 m相对湿度的差异较小,基本在同化观测误差范围内。依据该统计结果,对CMA-MESO同化系统中2 m相对湿度同化方案进行优化,Ri＜0时,将观测站地形低于模式地形的2 m相对湿度观测由观测站高度改为模式最低层高度进行同化,形成新的2 m相对湿度同化方案,旨在解决2 m相对湿度资料同化时模式地形高度与观测站高度不同的影响。2018年7月CMA-MESO三维变分同化系统（3DVar）个例和连续试验结果显示:新的2 m相对湿度同化方案同化分析资料数量明显增加,且08时多于20时（北京时）,新增观测点新息向量（背景减观测）与周围原有观测新息向量保持基本一致,分析残差偏差和均方根误差减小,降水预报效果明显改善。新2 m相对湿度同化方案通过提高观测站低于模式地形高度的观测资料合理应用,从而改善了3 km模式系统同化分析和预报效果。      

WRF-DA中地面观测资料同化方案的改进与应用

为了改善地面自动气象站观测数据在WRF-DA（the Weather Research and Forecasting Model-Data Assimilation）系统中的同化应用效果,提高数值模式的预报性能,对WRF-DA地面资料同化方案中温度和风速订正方案进行改进,形成地面资料同化更新方案。通过考虑地形高度差异对同化效果的影响,调整同化方案中地面要素由实际地形高度订正到模式高度的同化订正方案,提升地面观测温度及风速订正值的合理性。并进一步分析了2017年7月5日个例试验结果及2017年7月整月的批量试验,发现相比于使用原方案同化后的预报效果,选取更新方案同化地面自动气象站观测资料的模式预报效果在前9 h温度和风速的预报误差明显降低,且在24 h预报时效内更新方案对于模式预报均起到改善作用。      

一种新的COSMIC大气折射率资料观测误差估计方法及在GRAPES全球三维变分同化中的应用

观测误差协方差是变分同化系统中决定分析及预报效果的关键参数之一,观测误差的估计精度直接影响变分同化分析和预报效果。分析了新息增量法(H-L法)估计全球定位系统无线电掩星这类观测点不固定资料的观测误差的适用条件,并利用1年的气象、电离层及气候星座观测系统(COSMIC)折射率资料,针对局地观测算子,估计了COSMIC折射率在南、北半球高、中、低6个纬度带四季的观测误差,分析了COSMIC折射率观测误差的纬度、高度和季节变化的特点,并将估计的折射率观测误差应用于GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction Enhanced System)三维变分同化系统。结果表明,折射率观测误差随高度和纬度有明显变化;在中、高纬度带,折射率观测误差有显著的季节变化:夏季折射率的观测误差约为冬季2倍,春、秋两季折射率误差具有较好的南北对称性,冬、夏两季折射率观测误差南、北半球差异较大。与GRAPES原来使用的全球平均单一的折射率观测误差相比,在GRAPES全球三维变分同化系统中使用本研究估计的较高精度的随纬度变化的COSMIC折射率观测误差能够提高GRAPES全球变分同化系统的预报水平。     

基于京津冀高密度地面观测网络的大气污染物浓度地面观测代表性误差估计

地面观测提供空间点的浓度信息,三维化学模式提供网格面的浓度信息,两者在进行对比验证或同化融合时会因为空间尺度不匹配引入误差,即观测代表性误差。本研究将大气污染地面国控监测站与区县监测站结合起来,获得了京津冀地区高密度地面观测数据,利用该数据首次对京津冀地区6项常规大气污染物（PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO和O₃）的地面观测代表性误差进行了客观估计,并与Elbern et al.（2007）方法估计的代表性误差进行了对比。结果发现:两种方法对京津冀地区NO₂地面观测代表性误差估计非常接近,但Elbern et al.（2007）方法显著低估了SO₂、CO和O₃地面观测的代表性误差。在此基础上,我们对Elbern et al.（2007）方法及其误差特征参数进行了本地化修正,并增加了PM_2.5和PM₁₀的代表性误差特征参数,建立了京津冀大气污染地面观测代表性误差的客观估计方法。     

地面智能观测显示与监控综合处理系统

随着观测业务的逐渐智能化,大量新设备和新业务不断增加,从而造成观测数据显示和设备状态监控越来越复杂、凌乱,维护成本不断提高。提出并实现了地面智能观测站实时显示与监控系统,该系统采用Dundas、Grid、3ds MAX建模、系统拓扑结构图等多种直观、形象、智能的方式将所有观测数据显示和设备状态监控功能集约在一个平台上,便于工作人员管理和维护。在观测站的试运行中,极大的提高了整个观测站的业务效率,降低了观测人员的工作量。     

地面自动站资料质量控制方案及应用

为满足精细、 短时天气预报的需求, 我国地面自动站（AWS）观测系统的建设日趋完善。AWS资料在数值预报系统中没得到充分使用的原因之一是AWS观测资料的特殊性及数值预报系统缺少有效针对AWS观测资料的质量控制(QC)方案。本文AWS QC方案在参考国际先进的AWS QC方案基础上, 根据我国地面自动站的特点和数值天气预报模式对地面资料应用的要求设计。其目的是解决AWS观测资料在数值预报中应用的质量问题。本方案采用多种质量控制技术, 其中包括台站气候极值检查、 要素间一致性检查、 时间一致性检查、 持续性检查、 背景场一致性检查、 空间一致性检查、 综合决策算法、 自动统计评估反馈技术。本文从检查方法对错误资料的敏感度和确定性进行理论分析表明, 该方案具有更强的敏感度和确定性。将该方案应用于北京地区2006年8月AWS实际观测资料检验, 结果表明, 该方案能有效地识别观测资料中存在明显错误的资料, 有效地为地面自动站资料在数值模式中的应用提供客观质量依据。     

自动站与人工站观测记录的差异分析

应用石家庄2001年5月～2002年3月城区自动站和2003年1～5月CAWS600自动站的观测资料，分别与同步的常规人工站观测资料对比分析。从它们感应器件和测值原理的不同、观测时间的差异、天气条件的影响等方面，分析了观测记录差异形成的原因。对城区自动站与人工站气温观测记录差值进行统计学分析认为，该测温差值的形成与气象要素有一定关系，以此为据建立了统计学差值订正方程，经统计检验和2003年4～5月的实际检验均效果显著。自动站与常规站观测记录的差值分析表明。自动站虽有许多需要完善的地方，但现用仪器所测数据，其差值基本都在允许范围内或略超出允许范围，能满足日常业务使用。在观测时间的统一性上自动站优于人工站。     

到达地面的太阳紫外辐射强度的观测

紫外辐射强度的公众服务一般用紫外线指数来表示，是衡量某地正午前后到达地面的太阳紫外辐射对人体皮肤（或眼睛）可能损害的程度指标,沱主要依赖于纬度，季节，平流层臭氧，云况，海拔，地面反照率和大气污染状态等条件，紫外线辐射强度的观测主要使用紫外光谱辐射计与滤光片式的紫外辐射表。     

人工与自动气象站相对湿度的差异规律及原因探讨

利用西昌国家基本气象站2007年1月1日～12月31日人工和自动气象站24小时基准观测期间的相对湿度资料,以日、月不同时间尺度及不同天气现象情况下的差异规律作统计分析,并建立订正方程和方差分析,结果表明：人工与自动站逐日24时次相对湿度相关系数在0.826～0.998之间;日平均对比差值变化范围2.27%～8.79%,年平均对比差值为5.25%;干季和雨季差值分别为4.90%与5.32%;时次平均对比差值峰谷明显,最小差值出现在19：00,为4.36%,最大差值出现在12：00,为6.34%;不同天气状况对相对湿度有不同的对比差值,2007年99个晴天对比差值范围是4.91%～7.66%,平均为5.66%;30个阴天对比差值范围4.29%～6.52%,平均为5.32%;118个雨天对比差值范围是4.22%～5.16%,平均为4.88%;分别建立2007年逐月相对湿度、晴天,阴天,雨天逐月相对湿度订正方程,并进行方差分析,建立的48个订正方程均通过0.05信度检验,订正效果较好。造成人工与自动站相对湿度差异的原因有：仪器测量原理差异、观测时间差异、人工操作误差、观测样本差异、时次差异、天气状况等。     

数值预报同化系统中观测资料误差分析

在观测资料同化系统中,观测误差均方差与背景场误差均方差共同决定着观测信息与背景场信息的相对重要性以及这些信息在空间及不同变量间的扩展方式,故在资料同化系统中起到决定性作用.因此,观测误差均方差的合理估计是非常重要的.采用贝塞尔函数拟合方法,从探空观测资料与背景场的偏差(IV)协方差中分离出探空资料的观测误差均方差与模式的背景场误差均方差;再从其他观测资料偏差协方差中扣除背景场误差均方差来估计其它观测误差均方差.观测误差均方差分析使用2006年8月1-31日观测资料,国家气象中心T213L31全球中期分析预报系统的6小时预报作为背景场.结果显示估计的观测误差均方差是比较合理的.     

地面观测资料在快速更新同化系统中的敏感性试验

通过对2011年7月31日发生在上海的局地强对流过程,利用快速更新同化系统(SMS-WARR),设计了四个试验,对地面观测资料(常规地面观测资料、加密自动气象站资料)进行敏感性数值试验。结果表明:不同地面观测资料同化对模式初始场的调整作用不同,地面观测资料的疏密影响模式初始场预报,加密自动站气象资料同化对初始温度场、风场的影响最明显;所有试验中,同化所有观测资料的模式能较好地模拟出此次强降水过程,且模拟的地面温度场、风场以及辐合线的演变与实况基本一致;通过分析、比较各试验初始场和预报结果的影响发现,同化所有地面观测资料能改善模式的初值,且观测资料通过循环同化的方式融合进模式,提高了模式对强对流中尺度结构特征的刻画,改善了对局地强对流天气系统的预报效果。