WRF-EnSRF衛(wèi)星資料同化模塊的構(gòu)建研究

楊春,閔錦忠,陳耀登

(氣象災(zāi)害教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(南京信息工程大學(xué)),江蘇 南京 210044)

楊春,閔錦忠,陳耀登.2015.WRF-EnSRF衛(wèi)星資料同化模塊的構(gòu)建研究[J].大氣科學(xué)學(xué)報(bào),38(4):549-556.doi：10.13878/j.cnki.dqkxxb.20130529001.

Yang Chun,Min Jin-zhong,Chen Yao-deng.2015.Construction of WRF-EnSRF satellite data assimilation system[J].Trans Atmos Sci,38(4):549-556.(in Chinese).

WRF-EnSRF衛(wèi)星資料同化模塊的構(gòu)建研究

楊春,閔錦忠,陳耀登

(氣象災(zāi)害教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(南京信息工程大學(xué)),江蘇 南京 210044)

摘要：為加強(qiáng)國(guó)內(nèi)衛(wèi)星資料在同化系統(tǒng)中的應(yīng)用,在自主構(gòu)建的新一代WRF-EnSRF同化系統(tǒng)中,采用RTTOV輻射傳輸模式作為觀測(cè)算子,并建立衛(wèi)星資料讀取、偏差訂正及質(zhì)量控制等子模塊,構(gòu)建出WRF-EnSRF衛(wèi)星資料同化系統(tǒng)。運(yùn)用該同化系統(tǒng),同時(shí)同化NOAA-16的AMSU-A和AMSU-B的輻射率資料,進(jìn)行華南暴雨過程的衛(wèi)星資料同化數(shù)值模擬試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明:偏差訂正后亮溫資料擬合結(jié)果基本位于主對(duì)角線上,偏差有所降低。從TS評(píng)分看,同化試驗(yàn)對(duì)中雨及大雨部分的降水落區(qū)以及暴雨級(jí)別以上的降水強(qiáng)度的模擬效果有改善。試驗(yàn)證明,建立的衛(wèi)星同化系統(tǒng)是可運(yùn)行的。

關(guān)鍵詞：衛(wèi)星資料同化;集合卡爾曼濾波;輻射傳輸模式;暴雨

0引言

高質(zhì)量的初始場(chǎng)被認(rèn)為是數(shù)值天氣預(yù)報(bào)成功與否的關(guān)鍵,而資料同化被認(rèn)為是提供準(zhǔn)確、合理初始場(chǎng)的一個(gè)行之有效的方法。在早期的數(shù)值天氣預(yù)報(bào)及資料同化的應(yīng)用中,主要使用的是定時(shí)常規(guī)觀測(cè)資料,如探空、測(cè)風(fēng)資料等。隨著數(shù)值天氣預(yù)報(bào)和資料同化技術(shù)的發(fā)展,常規(guī)觀測(cè)資料已不能滿足氣象業(yè)務(wù)的需要。氣象衛(wèi)星的出現(xiàn)大大完善了整個(gè)大氣觀測(cè)系統(tǒng),彌補(bǔ)了其他手段觀測(cè)的資料覆蓋面有限、時(shí)空分辨率不高等缺點(diǎn)(朱素行等,2008;蔡淼等,2011),它的引進(jìn),對(duì)改善初始場(chǎng)提供了更加有利的條件。因此,如何利用衛(wèi)星資料來改進(jìn)模式的初始場(chǎng),成為研究關(guān)注的熱點(diǎn)問題(曹文博和沈桐立,2007)。

近年來,國(guó)內(nèi)外專家就如何利用資料同化來提取衛(wèi)星探測(cè)資料中的有效觀測(cè)信息,彌補(bǔ)常規(guī)觀測(cè)網(wǎng)的不足,提高中尺度數(shù)值預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率,做了一系列認(rèn)真細(xì)致的研究工作。通過他們不斷的探索研究,衛(wèi)星資料在同化領(lǐng)域得到了越來越廣泛的應(yīng)用,且大大提高了對(duì)暴雨、臺(tái)風(fēng)等天氣過程的預(yù)報(bào)質(zhì)量(Zhang et al.,2004;郭銳等,2010a)。

在目前的衛(wèi)星資料同化領(lǐng)域里,三維變分同化依然占有相當(dāng)重要的地位(郭銳等,2010b)。但是,三維變分法的背景誤差協(xié)方差矩陣存在計(jì)算量大、各向同性和無法隨天氣形勢(shì)演變,即不具有“流依賴”(flow dependent)的特征;另一種同化方法—集合卡爾曼濾波(EnKF)正受到越來越多的關(guān)注(Zhang and Pu,2010)。在集合卡爾曼濾波理論中,集合思想的引入解決了變分方法實(shí)際應(yīng)用中背景誤差協(xié)方差矩陣的估計(jì)和預(yù)報(bào)困難的問題,也使得背景誤差的統(tǒng)計(jì)具有“流依賴”的特征。Evensen(1994)首次將集合卡爾曼濾波算法引入到氣象資料同化中。近年來,它在大氣、海洋資料同化研究中得到了廣泛應(yīng)用,也漸漸成為衛(wèi)星資料同化的有效方法之一。Mitchell et al.(2003)利用集合卡爾曼濾波方法設(shè)計(jì)了一組試驗(yàn),結(jié)果表明同化了微波輻射率資料后,對(duì)不同大氣要素偏差和標(biāo)準(zhǔn)差都有一定改善,特別是在熱帶地區(qū)和南半球。Houtekamer et al.(2005)率先運(yùn)用集合卡爾曼濾波同化加了擾動(dòng)的衛(wèi)星輻射率觀測(cè),目前該系統(tǒng)也已經(jīng)升級(jí)為加拿大氣象中心的業(yè)務(wù)集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)。Miyoshi and Sato(2007)運(yùn)用四維局地集合卡爾曼濾波方法,同化了多種衛(wèi)星通道資料,試驗(yàn)得到了明顯的正效果,并且驗(yàn)證了垂直距地化對(duì)衛(wèi)星資料同化的重要性。Liu et al.(2012)運(yùn)用局地集合卡爾曼濾波方法同化AMSU-A資料,模擬了2008年5個(gè)大西洋熱帶氣旋,無論是強(qiáng)度還是路徑,同化試驗(yàn)的預(yù)報(bào)效果都得到了很好的改善。然而,國(guó)內(nèi)關(guān)于衛(wèi)星資料同化系統(tǒng)的研發(fā)起步較晚,衛(wèi)星資料在同化系統(tǒng)中的實(shí)際應(yīng)用與國(guó)際較高水平還存在一定差距。

閔錦忠等(2011)在自主構(gòu)建的新一代WRF-EnSRF同化系統(tǒng)中,已初步進(jìn)行衛(wèi)星資料同化模塊的構(gòu)建及初步應(yīng)用(閔錦忠等,2012),然而,現(xiàn)在使用的衛(wèi)星同化模塊中的觀測(cè)算子、偏差訂正及質(zhì)量控制等同化前處理過程,均直接借用了WRFDA資料同化系統(tǒng)的相關(guān)模塊與接口。本文在前述研究的基礎(chǔ)上,選取RTTOV作為觀測(cè)算子,并且獨(dú)立建立統(tǒng)一觀測(cè)讀取接口、偏差訂正及質(zhì)量控制等資料處理子模塊,為以后各方面的進(jìn)一步調(diào)整和研究提供獨(dú)立模塊,從而實(shí)現(xiàn)整個(gè)同化模塊的組建,建立具有實(shí)際運(yùn)行能力的集合平方根濾波衛(wèi)星資料同化系統(tǒng),并且運(yùn)用該同化系統(tǒng)進(jìn)行2010年6月19—20日華南暴雨個(gè)例的AMSU-A、AMSU-B輻射率資料的同化試驗(yàn)及數(shù)值模擬研究,旨在檢驗(yàn)新建立的同化系統(tǒng)的可行性,為該衛(wèi)星同化系統(tǒng)的進(jìn)一步應(yīng)用提供技術(shù)參考。

1WRF_EnSRF衛(wèi)星資料同化模塊的構(gòu)建

一個(gè)完整的衛(wèi)星資料同化模塊構(gòu)建過程,涉及同化方法、預(yù)報(bào)模式、觀測(cè)算子、觀測(cè)資料以及資料處理等多方面的數(shù)據(jù)接口的對(duì)接。本模塊的構(gòu)建運(yùn)用的是集合平方根濾波(EnSRF)同化算法、WRF預(yù)報(bào)模式、RTTOV輻射傳輸模式、L1C格式的AMSU-A/B資料以及偏差訂正、質(zhì)量控制等數(shù)據(jù)處理方法。全模塊采用F90語言編寫,可以直接讀入和輸出WRF模式所需的初始場(chǎng)。

1.1　集合平方根濾波理論介紹

集合卡爾曼濾波中背景誤差協(xié)方差矩陣是由幾個(gè)通過完全非線性預(yù)報(bào)得到的有限個(gè)樣本統(tǒng)計(jì)出來的。這些集合預(yù)報(bào)從一組初始條件開始,一段短暫的預(yù)報(bào)后經(jīng)過分析過程,在繼續(xù)向前預(yù)報(bào),這樣循環(huán)往復(fù)。預(yù)報(bào)的所有統(tǒng)計(jì)都是由集合樣本來提供的。公式如下:

(1)

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(4)

K=BHT(HBHT+O)-1。

(5)

Whitaker and Hamill(2002)研究發(fā)現(xiàn),對(duì)觀測(cè)進(jìn)行擾動(dòng)后,會(huì)引入新的采樣誤差,導(dǎo)致分析誤差方差被低估,引起濾波發(fā)散。然而,如果觀測(cè)不加擾,依然會(huì)低估分析誤差協(xié)方差,因此他們提出采用集合平方根濾波方法(EnSRF)來解決該問題。主要的處理過程是將(2)式分為均值和集合兩個(gè)部分來處理:

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(7)

(8)

1.2　觀測(cè)算子的應(yīng)用

相對(duì)于反演同化,直接同化避免了計(jì)算復(fù)雜的不適定問題所帶來的反演計(jì)算誤差,使衛(wèi)星探測(cè)信息轉(zhuǎn)換過程與NWP模式緊密相聯(lián)(王宗皓,1995),所以本模塊采取的是直接同化衛(wèi)星資料的同化方式,這就涉及到衛(wèi)星資料觀測(cè)算子的應(yīng)用。

本模塊中觀測(cè)算子包括兩部分:輻射傳輸模式和數(shù)據(jù)插值。

1)目前國(guó)際上運(yùn)用比較多的輻射傳輸模式是CRTM和RTTOV。本系統(tǒng)選取了RTTOV-7版本作為輻射傳輸模式。其主要原理為:給定模式初始參量,沿著衛(wèi)星觀測(cè)方向,利用參數(shù)化的預(yù)報(bào)因子與透過率系數(shù)將分子輻射吸收和傳輸機(jī)制用線性關(guān)系表達(dá)。而衛(wèi)星通道光譜響應(yīng)函數(shù)、不同吸收成分的吸收、傳輸?shù)榷及诖送高^率系數(shù)中(馬剛等,2006)。

在晴空情況下,其基本原理可表述為

Lclr(v,θ)=τs(v,θ)εs(v,θ)B(v,TS)+

(9)

式中:L(v,θ)是頻率為v、天頂角為θ的大氣頂向上的輻射;τs為地表到大氣頂透射率;εs為地表比輻射率;B(v,T)為普朗克函數(shù);T為模式層平均溫度;下標(biāo)s表示地表變量。(9)式右端第一、三項(xiàng)都為地表的輻射率貢獻(xiàn)項(xiàng)(地表的放射和反射),第二項(xiàng)為大氣輻射率貢獻(xiàn)項(xiàng)。

2)由于衛(wèi)星資料是離散點(diǎn)的資料,而非有序格點(diǎn)的資料,且本系統(tǒng)選取的輻射傳輸模式為43層等壓面,與模式層并不匹配,所以需要在水平平面上運(yùn)用插值方法,將背景向量插值到觀測(cè)點(diǎn),在垂直方向上則要插值到輻射傳輸模式的各等壓面上。本系統(tǒng)中水平方向運(yùn)用的是雙線性插值,垂直方向運(yùn)用的是對(duì)數(shù)插值方法。

1.3　觀測(cè)資料的讀取

隨著氣象衛(wèi)星技術(shù)的不斷改進(jìn),越來越多的衛(wèi)星資料被應(yīng)用到科學(xué)研究中。本系統(tǒng)應(yīng)用的觀測(cè)資料為NOAA-16的先進(jìn)微波探測(cè)儀(AMSU)輻射率資料,包括用于溫度探測(cè)的AMSU-A探測(cè)器資料和用于濕度探測(cè)的AMSU-B探測(cè)器資料。AMSU-A擁有15個(gè)通道,星下點(diǎn)分辨率為45 km,AMSU-B擁有5個(gè)通道,星下點(diǎn)分辨率為15 km,它們可以透過厚厚的云層探測(cè)到大氣溫度和濕度的垂直結(jié)構(gòu)。

系統(tǒng)中觀測(cè)讀取子模塊實(shí)際應(yīng)用的觀測(cè)資料格式是中國(guó)國(guó)家衛(wèi)星氣象中心發(fā)布的L1C格式資料。在進(jìn)入系統(tǒng)之前,需要運(yùn)用相關(guān)程序從源文件中提取掃描線數(shù)、掃描點(diǎn)數(shù)、通道數(shù),以及掃描點(diǎn)所在的經(jīng)度、緯度、天頂角和該掃描點(diǎn)上探測(cè)器所有通道的輻射率值等數(shù)據(jù),將這些數(shù)據(jù)按一定的形式存儲(chǔ)。在同化過程中,再將這些資料讀入系統(tǒng)中。這樣在以后的工作中,即使加入使用不同的資料,如FY-3,只要按一定格式書寫,就可以使用,不需要對(duì)系統(tǒng)內(nèi)部文件進(jìn)行修改。

1.4　資料處理方法的設(shè)計(jì)

資料處理主要指背景場(chǎng)資料的處理子模塊、偏差訂正子模塊以及質(zhì)量控制子模塊的具體設(shè)計(jì)方法。

1)對(duì)背景場(chǎng)資料處理的目的主要是為了提高計(jì)算效率,運(yùn)用局地化方法只提取部分格點(diǎn)資料對(duì)其進(jìn)行計(jì)算,而非全場(chǎng)計(jì)算。本系統(tǒng)運(yùn)用的是一個(gè)局地化的相關(guān)函數(shù)——schur算子(Gaspari and Cohn,1999)。同時(shí)在計(jì)算模擬觀測(cè)值時(shí),插值后,對(duì)背景場(chǎng)進(jìn)行氣候極值檢驗(yàn),剔除在閾值范圍以外的點(diǎn)。

2)對(duì)于實(shí)際觀測(cè)和觀測(cè)殘差的處理主要運(yùn)用偏差訂正、質(zhì)量控制等方法。系統(tǒng)中偏差訂正方法為回歸偏差訂正法(Liu and Barker,2007),方程如下:

(10)

3)目前,本系統(tǒng)設(shè)計(jì)的針對(duì)NOAA-16的AMSU-A、AMSU-B探測(cè)器資料的質(zhì)量控制方法如表1所示。

表1質(zhì)量控制方案

Table 1Scheme of quality control

號(hào)碼測(cè)試剔除條件濾除類型1地表類型剔除地表標(biāo)記>4全部2通道選擇AMSU-A:1—4,13—15;AMSU-B:1—2全部3臨邊檢驗(yàn)AMSU-A:1—3,28—30;AMSU-B:1—8,83—90單個(gè)4降水檢驗(yàn)IS(AMSU-A)=TB(23GHz)-TB(89GHz)IS(AMSU-B)=TB(89GHz)-TB(150GHz)IS>3.0單個(gè)5地表氣壓檢驗(yàn)PSF<850單個(gè)6觀測(cè)殘差檢驗(yàn)觀測(cè)殘差>15單個(gè)

得到分析場(chǎng)后,系統(tǒng)可以運(yùn)用集合成員做集合預(yù)報(bào)或者運(yùn)用集合平均場(chǎng)做單一性預(yù)報(bào)。且在整個(gè)系統(tǒng)中,分析模塊獨(dú)立于預(yù)報(bào)模塊;若預(yù)報(bào)系統(tǒng)升級(jí),則修改簡(jiǎn)便。

圖1　WRF-EnSRF衛(wèi)星資料同化系統(tǒng)的工作流程Fig.1　Work process of WRF-EnSRF satellite data assimilation system

2實(shí)際衛(wèi)星資料同化數(shù)值試驗(yàn)

2.1　暴雨個(gè)例簡(jiǎn)介

2010年6月19日00時(shí)—20日00時(shí)(世界時(shí)),湖南、江西大部、福建西北部、廣西北部、湖北和重慶南部、貴州南部和東北部等地普降大到暴雨,其中江西中北部,湖南懷化、常德、益陽、岳陽,福建南平,廣西河池、桂林等地降大暴雨,最大降水點(diǎn)位于江西南昌(329 mm)。受強(qiáng)降雨影響,福建閩江上游、江西贛江等47條河流發(fā)生超警戒水位洪水。

2.2　試驗(yàn)方案設(shè)計(jì)

模式設(shè)置:試驗(yàn)區(qū)域?yàn)?105～123°E,22～34°N),水平格點(diǎn)為300×300,時(shí)間積分步長(zhǎng)為30 s,垂直方向?yàn)?8層。模擬時(shí)段為2010年6月19日00時(shí)—20日00時(shí)(世界時(shí)),初始場(chǎng)資料為NCEP 1°×1°格點(diǎn)資料,試驗(yàn)區(qū)域的邊界條件由NCEP資料提供。微物理過程選用Lin微物理方案,積云參數(shù)化過程選淺對(duì)流Eta Kain-Fritsch方案,模式層頂為20 hPa。

同化方案:集合成員數(shù)為40個(gè);全場(chǎng)添加隨機(jī)擾動(dòng)得到初始集合成員,風(fēng)場(chǎng)的3個(gè)分量的標(biāo)準(zhǔn)偏差均為3 m/s,位溫為3 K,水汽混合比為0.005 kg/kg,其余未添加擾動(dòng);協(xié)方差膨脹使用松弛膨脹法,采用距離相關(guān)函數(shù)進(jìn)行協(xié)方差局地化。由于表面比發(fā)射率的程序編寫未完成,所以試驗(yàn)中設(shè)置表面比發(fā)射率為定值(0.95)。

資料:試驗(yàn)中背景場(chǎng)采用NCEP 1°×1°分析資料。衛(wèi)星資料是中國(guó)國(guó)家衛(wèi)星氣象中心發(fā)布的美國(guó)極軌衛(wèi)星NOAA-16上的AMSU-A的5-12通道和AMSU-B的3-5通道衛(wèi)星輻射率資料,資料格式是L1C數(shù)據(jù)格式。由于衛(wèi)星資料在試驗(yàn)區(qū)域不是全天候的掃描,本試驗(yàn)選用的觀測(cè)AMSU-A和AMSU-B輻射率資料是在2010年6月19日08時(shí)42分以及10時(shí)32分觀測(cè)的,所以選取這兩個(gè)時(shí)刻為同化時(shí)刻。

控制實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì):不同化任何觀測(cè)資料,從19日00時(shí)向后積分24 h至20日00時(shí)。

2.3　試驗(yàn)結(jié)果

1)偏差訂正

來自輻射傳輸模式、傳感器及資料本身等方面的誤差,最終會(huì)造成觀測(cè)亮溫值與模式模擬亮溫值之間存在系統(tǒng)偏差。只有將這些偏差進(jìn)行控制或訂正,才能使衛(wèi)星輻射亮溫值在數(shù)值預(yù)報(bào)模式中的應(yīng)用獲得正效應(yīng)。

圖2　AMSU-A第6通道模式模擬亮溫與觀測(cè)亮溫的散點(diǎn)圖　　a.偏差訂正前;b.偏差訂正后Fig.2　Scatter diagram of observed brightness temperatures versus simulated brightness temperatures for AMSU-A channel 6　　a.without bias correction;b.with bias correction

以AMSU-A為例,圖2給出了第6通道模式正演亮溫和觀測(cè)亮溫的散點(diǎn)分布?？梢钥闯?偏差訂正后模式模擬亮溫與觀測(cè)亮溫的擬合比訂正前更接近對(duì)角線,說明訂正后兩者更為接近,從而消除了模擬偏差可能引起的誤差影響。且偏差訂正后,模擬值與觀測(cè)值的偏差均值絕對(duì)值從訂正前的0.743 K減少到0.043 K,均方根也有所減小,進(jìn)一步說明訂正后的模擬亮溫比訂正前更接近實(shí)際觀測(cè)。其他通道也有相同結(jié)論(圖3)。

圖3　AMSU-A第5—12通道偏差訂正前、后模擬亮溫值與觀測(cè)亮溫值偏差的均方根(單位:K)Fig.3　Root mean square of difference between observed brightness temperatures and simulated brightness temperatures for AMSU-A channels 5—12 with and without bias correction(units:K)

2)降水場(chǎng)

在同化完衛(wèi)星輻射率資料后,系統(tǒng)以第二次同化后的分析場(chǎng)為初始場(chǎng)進(jìn)行集合預(yù)報(bào),至20日00時(shí)(世界時(shí))。在24 h降水場(chǎng)的對(duì)比分析中,采用了全國(guó)1 049個(gè)臺(tái)站在20日00時(shí)的24 h累積降水量(圖4a)。由圖4可見,控制試驗(yàn)和同化試驗(yàn)都將實(shí)況降水過程的東西向雨帶和西南—東北向雨帶的形勢(shì)成功模擬出來。由圖4a可見,江西南昌附近有一個(gè)非常強(qiáng)的降水中心,湖南桃源、湖南貴州交界處以及廣西北部各有一個(gè)降水中心。

控制試驗(yàn)(圖4b):模擬的降水中心形成了一個(gè)東西向的強(qiáng)降水中心帶,橫穿江西省,且降水中心的強(qiáng)度大于實(shí)際降水很多,超過400 mm;在湖南常德、益陽一帶也有較大的強(qiáng)降水中心;東西向雨帶從湖南西部一直延伸至浙江與福建交匯的沿海地區(qū),廣西地區(qū)的降水主要集中在北部,湖南東南部的降水沒有模擬出來。

同化試驗(yàn)(圖4c):總體趨勢(shì)與控制試驗(yàn)相似,但是東西向雨帶比控制試驗(yàn)的更短,雨帶西側(cè)出現(xiàn)了漏報(bào)現(xiàn)象,而雨帶東側(cè)則更接近實(shí)況降水。強(qiáng)降水中心不似控制試驗(yàn)的帶狀,分為兩個(gè)獨(dú)立的中心,位于江西南昌附近的強(qiáng)降水中心被成功模擬出來,但是,模擬得到的位于江西、湖南交匯處降水中心強(qiáng)度過大;相較于控制試驗(yàn),在降水強(qiáng)度上有了明顯改善,湖南東南部的降水也有較大改善?？傮w而言,同化試驗(yàn)對(duì)降水落區(qū)的改善不明顯。

圖4　臺(tái)站24 h累積降水實(shí)況(a)以及控制試驗(yàn)(b)和同化試驗(yàn)(c)模擬的24 h降水場(chǎng)(單位:mm)Fig.4　(a)The 24 h accumulated rainfall of stations,and simulated 24 h rainfall of (b)control experiment and (c)assimilation experiment

3)TS評(píng)分

為了更直觀地比較兩組試驗(yàn)結(jié)果,分別對(duì)兩組試驗(yàn)進(jìn)行兩種TS評(píng)分,分別從降水落區(qū)和降水量來考察預(yù)報(bào)效果。TS評(píng)分方法(婁珊珊,2009)介紹如下:

(11)

(12)

其中:f表示預(yù)報(bào)正確降水區(qū)的個(gè)點(diǎn)數(shù);o表示漏報(bào)降水區(qū)的個(gè)點(diǎn)數(shù);e表示空?qǐng)?bào)降水區(qū)的個(gè)點(diǎn)數(shù);z表示預(yù)報(bào)正確降水區(qū)內(nèi)的降水量;s表示實(shí)際降水區(qū)內(nèi)的降水量;k表示空?qǐng)?bào)降水區(qū)內(nèi)的降水量;ST1(TS1)代表模式對(duì)降水落區(qū)的預(yù)報(bào)效果;ST2(TS2)代表模式對(duì)降水量大小的預(yù)報(bào)效果。由于模擬降水普遍比實(shí)況降水大,特別是在極值區(qū)域,所以為了避免由模擬的偏大的降水極值帶來的評(píng)分值較高的虛假現(xiàn)象,設(shè)置若預(yù)報(bào)正確區(qū)域內(nèi)的降水極值大于實(shí)際降水區(qū)的降水極值,則用實(shí)際降水區(qū)的極值來代替預(yù)報(bào)正確區(qū)的降水極值。

圖5a給出了控制試驗(yàn)和同化試驗(yàn)的TS1分量的評(píng)分,旨在查看兩類試驗(yàn)對(duì)降水落區(qū)的預(yù)報(bào)效果?？梢钥闯?中雨和大雨級(jí)別同化試驗(yàn)的TS1評(píng)分略高于控制試驗(yàn),但是暴雨和大暴雨級(jí)別同化試驗(yàn)的TS1評(píng)分小于控制試驗(yàn),這是因?yàn)榭刂圃囼?yàn)的強(qiáng)降水中心面積比同化試驗(yàn)的要大,降水強(qiáng)度也比同化試驗(yàn)的強(qiáng)。圖5b給出了控制試驗(yàn)和同化試驗(yàn)的TS2分量的評(píng)分,旨在查看兩類試驗(yàn)對(duì)降水量級(jí)的預(yù)報(bào)效果?？梢钥闯?由于控制試驗(yàn)的降水區(qū)域比同化試驗(yàn)的大,而大部分區(qū)域?yàn)橹杏昊虼笥昙?jí)別,所以在這兩個(gè)級(jí)別的TS2評(píng)分,控制試驗(yàn)要優(yōu)于同化試驗(yàn),但同時(shí)由于控制試驗(yàn)出現(xiàn)過多的虛假?gòu)?qiáng)降水,導(dǎo)致暴雨和大暴雨級(jí)別的評(píng)分均低于同化試驗(yàn)。

圖5　24 h降水TS評(píng)分　　a.TS1評(píng)分;b.TS2評(píng)分Fig.5　TS score of 24-h rainfall　　a.TS1 score;b.TS2 score

總體而言,同化試驗(yàn)對(duì)中雨及大雨部分的降水落區(qū)以及暴雨級(jí)別以上的降水強(qiáng)度的模擬效果有改善。但是,應(yīng)看到強(qiáng)降水落區(qū)的預(yù)報(bào)還存在不足,這為系統(tǒng)未來調(diào)整提供了重要參考方向。

3結(jié)論和討論

本文在自主構(gòu)建的WRF-EnSRF的同化系統(tǒng)內(nèi)部,通過添加針對(duì)衛(wèi)星資料的同化模塊,建立了集合平方根濾波衛(wèi)星資料同化系統(tǒng):1)運(yùn)用快速發(fā)展的集合卡爾曼濾波作為同化方法,實(shí)現(xiàn)該方法對(duì)衛(wèi)星輻射率資料的直接同化;2)選取RTTOV輻射傳輸模式作為觀測(cè)算子,保留將來進(jìn)一步同化其他衛(wèi)星資料的能力;3)為系統(tǒng)設(shè)計(jì)了統(tǒng)一的觀測(cè)數(shù)據(jù)讀取接口,為進(jìn)一步同化其他資料提供便利。

從偏差訂正、降水場(chǎng)分布以及TS評(píng)分上分析,同化系統(tǒng)成功實(shí)現(xiàn)與輻射傳輸模式等方面的數(shù)據(jù)接口對(duì)接,且同化試驗(yàn)取得一定效果,試驗(yàn)證明了新建立的衛(wèi)星同化系統(tǒng)的可行性。但是,應(yīng)看到系統(tǒng)還存在不足之處(這為以后系統(tǒng)的調(diào)整提供了有效參考方向),仍需通過更多試驗(yàn)對(duì)系統(tǒng)作進(jìn)一步改善和分析驗(yàn)證。目前該系統(tǒng)只能用于同化AMSU-A和AMSU-B的資料,試驗(yàn)參數(shù)設(shè)置較單一,未來工作將進(jìn)一步解決這些問題,以期達(dá)到理想的目標(biāo)。

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(責(zé)任編輯：倪東鴻)

Construction of WRF-EnSRF satellite data assimilation system

YANG Chun,MIN Jin-zhong,CHEN Yao-deng

(Key Laboratory of Meteorological Disaster(NUIST),Ministry of Education,Nanjing 210044,China)

Abstract:To strengthen the application of satellite data in assimilation system,this paper constructed the WRF-EnSRF satellite data assimilation system with RTTOV radiative transfer model as the observation operator,and sat up some modules including satellite data reading,bias correction and quality control,thereby achieving the autonomy of the WRF-EnSRF satellite data assimilation system.With the assimilation system,the assimilation numerical simulation experiment of assimilating NOAA-16 AMSU-A and AMSU-B radiance data is conducted with a heavy rainfall occurred in South China.Test results show that,with bias correction,the deviation between observed and simulated brightness temperatures is reduced.For this experiment,the major effect is reflected in the improvement of amount of precipitation forecast result.For TS score,precipitation in the assimilation experiment is better than that in the control experiment at torrential rain level.Thus,it further proves the validity of the satellite data assimilation system.

Key words:satellite data assimilation;ensemble Kalman filter;radiation transfer model;rainstorm

doi：10.13878/j.cnki.dqkxxb.20130529001

中圖分類號(hào)：

文章編號(hào)：1674-7097(2015)04-0549-08P435

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

通信作者：閔錦忠,博士,教授,博士生導(dǎo)師,研究方向?yàn)橹行〕叨葦?shù)值模擬與資料同化、風(fēng)暴尺度集合預(yù)報(bào)及氣候變化區(qū)域響應(yīng),minjz@nuist.edu.cn.

基金項(xiàng)目:公益性行業(yè)(氣象)科研專項(xiàng)(GYHY(QX)200806029);國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973計(jì)劃)項(xiàng)目(2013CB430102);2012年研究生創(chuàng)新計(jì)劃(CXLX120494)

收稿日期：2013-05-29;改回日期:2014-06-09