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。      

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。      

区域资料四维同化试验

根据国家气象中心有限区分析预报系统的基本方案，设计一个以6小时为周期的间歇区域资料四维同化方案，对我国的两次暴雨过程进行两种不同粗细水平分辨率的资料四维同化和短期模式预报的试验。结果表明，由同化方案初值获得的短期预报明显好于LAFS方案的预报结果，高分辨率同化方案对预报的改进更明显。     

对降水资料的四维变分同化

用常规资料（Ｔ、ｐ、ｕ、ｖ、ｑ的分析值）和降水资料（２４ｈ降水量的分析值）进行四维变分（４ＤＶＡＲ）资料同化试验。试验中用了全物理过程的ＮＭＣη模式和带有充过程的伴模式。４ＤＶＡＲ试验的结果 资料同化期间和同化以后，用了积云对流修改方案和降水资料后，最小化过程迭代十次便收敛，降水预报了，特别是４ＤＶＡＲ方法比最优内插方法在改善降水预报方面更优越。     

半球谱模式的风场初值及其对资料同化的影响

利用半球谱模式（Ｔ４２Ｌ９）进行了大量的资料同化和预报试验。结果表明，半球风场初值方案对资料同化和预报有重要的影响。不恰当的初值处理会导致虚假散度源，在非绝热模式中可能进一步诱发虚假的强降水与相应的潜热释放。很明显，这个问题既不同于Ｄａｌｌｅｙ［１］所分析的半球／全球范围效应，也不同于所谓的赤道资料效应。文章在前人研究的基础上，提出了散度和涡度修正方案，进而用对比试验方法讨论了该方案与其他方案的差异以及对同化的影响。初步试验表明，散度修正方案是半球资料同化中克服初值计算误差的一个较好的选择。     

同化青藏高原地区GPSPW数据对长江中下游地区降水预报的影响评估

长江中下游地区位于东亚季风区,其夏季降水的水汽部分来源于孟加拉湾的水汽输送。本文利用青藏高原地区全球定位系统（GPS）站点观测到的大气可降水量（PW）资料,采用WRF模式（Weather Research and Forcasting Model）的同化模块（WRFDA）,将这支水汽输送带的信息同化进数值模式,并用WRF模式对长江中下游地区的7月份降水预报进行批量试验和个例分析。批量试验和个例分析采用3种方案：无资料同化的控制试验（NoDA）,冷启动同化试验（Cold）和循环同化试验（Cycling）。此外,还针对Cycling方案进行延长预报时长的补充试验以探究同化带来正效果最明显的时段。同时为了探究同化正效果的来源,针对Cycling方案进行只同化被主要水汽输送带覆盖的GPS站点的补充试验（Cycling_less_a）以及只同化不被主要水汽输送带覆盖的GPS站点的补充试验（Cycling_less_b）。试验结果表明：同化青藏高原地区的GPS数据能在一定程度上改善长江中下游地区的降水预报,对于48～72小时的降水预报改善效果尤为明显,且Cycling方案在整体上优于Cold方案。对于Cycling方案,在120小时预报时长内,同化正效果最明显时段为48～72小时。当水汽输送带较多地经过同化区域时,降水的TS评分能得到明显改善,而当水汽输送带较少地经过同化区域时,降水的TS评分改善效果不明显。如果只同化被水汽输送带覆盖到的GPS站点的GPSPW数据,仍然可以保留住大部分的同化正效果,因此,针对性地同化GPSPW数据是可行的。     

雷达反射率三维拼图观测资料在北方区域数值模式预报系统中的同化应用研究

以业务应用为目标,开展雷达反射率三维拼图观测资料在北方区域数值预报系统中的同化应用研究。采用雷达反射率间接同化方法同化北方雷达反射率拼图观测资料,重点关注其对降水、湿度、温度及风的预报能力影响。首先,基于2017年8月雷达拼图观测资料批量同化和对比试验,对雷达拼图资料同化应用效果进行定量评估,结果表明雷达拼图资料同化虽然加大了地面风场预报误差,但在降水预报和湿度、温度预报等方面有明显的改善作用。其次,选择在业务中预报难度较大的强降水个例开展分析研究,分析表明:（1）同化雷达拼图观测资料有效提高了模式降水预报性能,临近降水发生的循环起报时次预报效果更好;（2）对于短时间多次强降水过程发生的预报,循环同化雷达拼图资料可及时弥补模式中由于前次降水导致的水汽、能量等消耗及热/动力条件削弱,持续支持降水系统发展。最后,通过考察雷达反射率的不同同化方案,发现同化反演水凝物或者估计水汽均能改善模式降水预报性能,但是同化估计水汽对降水预报性能的改善更为明显,联合使用两方案能同时对水凝物分布、热力场等进行调整,可提高模式降水预报性能。      

不同观测误差确定方法对地基GNSS-ZTD资料同化预报效果影响的对比分析

利用2016年6—8月华北—东北地区的地基全球卫星导航系统的天顶总延迟（GNSS-ZTD）观测资料、东北区域中尺度数值预报系统,以2016年6—8月的13 d强降水为例,开展基于Desroziers等（2005）理论的Des方法和传统方法进行观测误差确定的天顶总延迟资料同化对比试验研究,探讨Des方法相对于传统观测误差确定方法对天顶总延迟资料同化预报效果的影响,并以未做天顶总延迟资料同化的试验为对照试验,考察天顶总延迟资料在数值模式中的同化应用效果。结果表明:（1）Des方法得到的天顶总延迟观测误差诊断值较为合理,诊断值站点间差别较大,说明逐站进行观测误差诊断的必要性;（2）天顶总延迟资料同化使强降水的强度、落区预报性能得到提高,使温、湿、风等要素的预报与观测接近,Des方案同化分析、预报效果优于传统方案;（3）对2016年7月25日华北—东北强降水过程进行了同化预报分析,整体而言,天顶总延迟资料同化有效增强了对流层中低层初始湿度场,修正了积分初期水凝物含量与位置,进而改善了降水预报效果,修正了对照试验对辽宁东部地区强降水的明显漏报,且通过降水的反馈作用改进了温度与风场预报效果。基于Des方法逐站诊断观测误差相比传统方法得到的观测误差更为合理,因此能够提高天顶总延迟资料的同化预报效果,同化天顶总延迟资料能够提高降水及温、湿、风等气象要素的预报水平。      

一次局地大暴雨的地面观测资料同化预报试验研究

基于WRF（Weather Research and Forecasting）模式及其3DVAR（3-Dimentional Variational）资料同化系统,采用36 km、12 km 、4 km三层嵌套网格进行逐3 h资料同化和快速更新循环预报,对2011年5月8日鲁中一次局地大暴雨过程进行了资料同化敏感性试验。试验结果表明,地面观测资料同化和快速更新循环对本次降水的预报起到了关键性作用。在快速更新循环预报时不同化地面观测资料,或同化全部观测资料进行冷启动预报,模式均不能预报出山东的降水。同化地面观测资料后,显著改进了模式降水落区预报。地面观测资料同化可以影响到700 hPa高度以上温压湿风要素的变化,从而改变了大气初始场的温湿结构,导致模式预报的700 hPa附近高空大气湿度和热力不稳定增强,700 hPa以下低层风场更强,850 hPa鲁中以南风速较无观测资料同化的偏强2～4 m·s-1,低层风场的动力作用触发高空的不稳定大气,降水出现在山东。     

有限区域变分四维同化系统的设计和试验

使用共轭码技术，构造了中尺度模式的伴随模式，研究了模式侧边界条件。基于伴随模式技术的原理，设计了伴随同化和Derber同化方法两套方案；下降算法采用共轭梯度法，使用准真实资料，进行子同化数值试验和预报试验。结果表明，两套同化方案都取得了一定的同化效果，Derber同化方法比伴随同化更令人满意。证明了变分同化是提高预报准确率的一种非常有效的手段。     

台风预报误差的流依赖特征及混合资料同化中最优耦合系数

基于集合卡尔曼变换与三维变分(ETKF-3DVAR)混合资料同化系统和欧洲中期天气预报中心(ECWMF)的全球集合预报,以"梅花"台风为例,分析了台风系统预报误差的流依赖特征,讨论了耦合系数在混合同化和预报中的敏感性及其对预报质量的影响。结果显示,台风系统的预报误差协方差具有显著的中小尺度结构特征,集合估计的预报误差协方差结构能够再现其流依赖属性。相对于3DVAR方案,混合资料同化方案的最优耦合系数对台风系统的分析和预报质量具有更好的改善;但不同的耦合系数对台风路径预报有明显的影响,不合适的耦合系数甚至可能导致更坏的结果,只有耦合了相对合适的预报误差协方差的流依赖信息,混合资料同化方案才可能对分析和预报质量有正效果。这表明在混合资料同化系统中,构造一种具有自适应能力的耦合权重函数,实现相对最优权重的自动选择,对充分发挥混合资料同化方案的潜在优势具有重要意义。     

Three-dimensional variational data assimilation of WindSat ocean surface winds for the genesis and forecasting of tropical storm Henri

With available high-resolution ocean surface wind vectors retrieved from the U.S. Naval Research Laboratorys WindSat on Coriolis, the impact of these data on genesis and forecasting of tropical storm Henri is examined using the non-hydrostatic, fifth-generation mesoscale model (MM5) of Pennsylvania State University-National Center for Atmospheric Research plus its newly released three-dimensional variational data assimilation (3DVAR) system. It is shown that the assimilation of the WindSat-retrieved ocean surface wind vectors in the 3DVAR system improves the model initialization fields by introducing a stronger vortex in the lower troposphere. As a result, the model reproduces the storm formation and track reasonably close to the observations. Compared to the experiment without the WindSat surface winds, the WindSat assimilation reduced an error between the model simulated track and observations of more than 80 km and also improved the storm intensity by nearly 2 hPa. It suggests that these data could provide early detection and prediction of tropical storms or hurricanes.     

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.     

风廓线与测风塔资料在地面风场预报中的应用研究

运用四维同化方法将风廓线雷达和测风塔资料应用到WRF模式中,通过对比资料同化前后模式对地面风场的预报效果可知,加入风廓线雷达和测风塔资料后模式对风速的预报效果有明显提高,对风向的预报也有一定程度的改善;资料同化结束后,模式预报在49h内对地面风场预报效果仍有明显改善,但随着模式预报时间的增加,在模式积分49h以后,同化资料前后模式对地面风场的预报效果无明显变化。另外,通过对资料同化前后模式对风速预报误差的分析可知,在对模式风场预报的改进中风廓线雷达资料的贡献大于测风塔资料的贡献。     

四维变分同化技术在优化Z-C预测模式初始场中的应用试验

文中使用四维变分同化技术将海温观测资料同化到Zebiak-Cane模式中,通过优化模式的初始场提高了模式的预报技巧.通过用理想场进行检验,说明所建立的同化伴随模式是正确的 .用文中建立的四维变分同化模式以1997年1月为初始场所做的预报结果与实况相比,结果较好.这对今后ENSO预报打下了良好的基础.     

大气污染资料同化与应用综述

我国正面临以高浓度臭氧和细颗粒物为典型特征的大气复合污染问题,对其进行模拟和预报是有效应对大气污染的关键。大气复合污染预报的不确定性来源复杂,同时存在化学非线性的影响,各种模式输入不确定性对模拟预报影响的时空差异较大,从而导致很多不确定性约束方法难以确定关键的不确定性因子而进行有针对性的约束和订正。利用资料同化方法融合模式、多源观测等信息,减小模式输入数据的不确定性成为提升大气污染模拟预报精度的关键。本文将简要介绍大气污染资料同化相关的模式不确定性、同化算法以及污染物浓度场同化、源反演研究上的进展,探讨大气污染资料同化面临的主要挑战和发展趋势。     

基于风暴数值模拟的冰雹临近预报方法研究

该文利用基于格点冰雹识别的研究成果,结合ARPS风暴数值模式的输出结果,提出基于风暴数值模式的冰雹临近预报方法,即用风暴数值预报的水物质场反演的反射率因子场作为冰雹的预报因子,并通过建立基于格点的强冰雹识别算法作为冰雹预报模型,从而对冰雹的落区及大小做出预报。与一般的冰雹预报模型相比,新的方法有以下特点：选取的冰雹预报因子物理意义更加明确,更加全面;建立的冰雹预报模型比较稳定;建立冰雹预报模型的过程相对简单。新的方法在一次强冰雹过程中得到了成功应用,在3h的临近预报中基本准确预报了强冰雹的落区位置。     

云海-2掩星探测资料在全球数值天气预报模式中的同化效果评估

本文基于T799L91全球数值天气预报模式及其四维变分同化系统,构建了云海-2掩星探测资料的同化流程,并以2019年7月开展了为期一个月的云海-2掩星探测资料同化预报试验。对东亚区域、北半球和南半球的同化预报结果评估表明:在全球数值天气预报模式中,同化云海-2掩星探测资料能够有效提高预报场的准确性,提高的幅度随着预报时效和预报日数的增加逐渐增大;在更长时效的72 h、120 h、168 h预报中,云海-2掩星探测资料与GPS（Global Positioning System）掩星探测资料的同化效果在中前期相当,在中后期,同化云海-2掩星探测资料逐渐优于GPS掩星探测资料;随着预报日数的增加,联合同化云海-2掩星探测资料和GPS掩星探测资料的优势逐步显现。     

西南涡加密资料同化对西南区域模式降水预报的影响

本文基于2017年西南涡加密观测试验的四川省11个观测站的探空资料,利用西南区域9km和3km分辨率数值天气预报模式系统,开展了数值预报同化试验。同化试验每日06和18UTC各进行一次,持续40天。西南区域9km分辨率数值预报系统(SWC-WARMS)的模拟结果表明,加密探空观测资料对四川高空观测起到了补充。同化后可以改善模式初始场,有助于提升24小时降水预报的ETS评分,对小雨到大雨量级的BIAS评分也有一定的改善。西南区域3km分辨率系统得益于分辨率的提升,相比SWC-WARMS减小了大暴雨空报面积。同化加密探空观测可以提升降水预报的ETS评分,但空报面积也有所增加。      

中尺度模式的四维伴随同化系统及其同化试验

以中尺度模式MM4为基础，利用伴随码技术改进、完善了MM4伴随模式同化系统，并利用该系统进行了常规资料和非常规资料的伴随模式同化试验，例如加入了可降水量资料等。试验表明：在伴随模式同化系统中加入常规和非常规资料，可以改进初始场，从而改善预报场。