劉健文,蔡則帥,閔錦忠,黃江平
(1.南京信息工程大學(xué) 大氣科學(xué)學(xué)院,江蘇 南京 210044;2.北京航空氣象研究所,北京 100085;
3.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;4.93741部隊(duì)氣象臺,河北 承德 067500)
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ATMS微波資料特征及其對臺風(fēng)路徑預(yù)報(bào)的影響
劉健文1,2,蔡則帥1,3,4,閔錦忠1,3,黃江平2
(1.南京信息工程大學(xué) 大氣科學(xué)學(xué)院,江蘇 南京 210044;2.北京航空氣象研究所,北京 100085;
3.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;4.93741部隊(duì)氣象臺,河北 承德 067500)
摘要:采用2012年8月1—30日ATMS(Advanced Technology Microwave Sounder)衛(wèi)星微波資料,在WRFDA系統(tǒng)中進(jìn)行資料特征統(tǒng)計(jì)分析以及偏差訂正試驗(yàn)。針對2012年8月第13號臺風(fēng)“啟德”、第14號臺風(fēng)“天秤”和第15號臺風(fēng)“布拉萬”,檢驗(yàn)同化ATMS衛(wèi)星微波資料對臺風(fēng)路徑預(yù)報(bào)的影響。結(jié)果表明:偏差訂正前,ATMS除個(gè)別窗區(qū)通道和濕度通道偏差大于對應(yīng)AMSUA/MHS通道外,其余通道偏差均小于后者;與AMSUA/MHS相比,ATMS偏差隨掃描位置的變化較小且平滑,ATMS96個(gè)掃描點(diǎn)的資料均可用;ATMS窗區(qū)通道偏差最大,溫度中層通道偏差最小;使用ATMS資料導(dǎo)出的偏差訂正系數(shù),可減小溫度和濕度通道偏差,相比于直接使用NOAA-18偏差訂正系數(shù),可改善臺風(fēng)路徑和最低氣壓預(yù)報(bào);個(gè)例研究表明,同化中加入ATMS資料后可使臺風(fēng)路徑預(yù)報(bào)偏差降低31%。
關(guān)鍵詞:ATMS;衛(wèi)星資料同化;偏差訂正;臺風(fēng)
0引言
衛(wèi)星資料的同化應(yīng)用被科學(xué)界公認(rèn)為是近幾十年中數(shù)值預(yù)報(bào)質(zhì)量提高的重要原因之一,目前氣象衛(wèi)星觀測已經(jīng)成為數(shù)值預(yù)報(bào)最重要的觀測資料來源之一。相較于紅外探測受云的影響較大,微波探測可以部分穿透云區(qū),云區(qū)內(nèi)的大氣濕度、溫度可以為天氣系統(tǒng)的發(fā)生發(fā)展提供更多信息,微波資料對數(shù)值預(yù)報(bào)的影響較紅外觀測明顯要大很多(董佩明等,2008)。微波資料對數(shù)值預(yù)報(bào)效果改善的貢獻(xiàn)位居全部觀測首位(薛繼善,2009;Eyre,2012),微波遙感探測的發(fā)展和應(yīng)用成為大氣科學(xué)一直以來的一個(gè)重點(diǎn)研究方向(何卓琪等,2012;閔錦忠等,2012;王葉慧等,2013;王振會(huì)等,2014)。ATMS(Advanced Technology Microwave Sounder)于2011年10月28日搭載美國下一代氣象極軌衛(wèi)星NPOESS(National Polar-orbiting Operation Environmental Satellite System)的準(zhǔn)備星NPP(NPOESS Preparatory Program)發(fā)射,是AMSUA和MHS輻射計(jì)的繼承版本,并將成為后續(xù)聯(lián)合極軌衛(wèi)星系統(tǒng)JPSS(Joint Polar Satellite System)的主要探測儀器,主要用于探測大氣溫度和濕度廓線。
針對ATMS資料的應(yīng)用國外大量的準(zhǔn)備和研究工作早已開展(Bell et al.,2011;Collard et al.,2012;Doherty and Coauthors,2012)。目前,ECMWF已從2012年6月26日起業(yè)務(wù)獲取得到ATMS和CrIS(Cross-track Infrared Sounder)資料,并在ECMWF數(shù)值預(yù)報(bào)系統(tǒng)就ATMS開展了初步的資料評估和同化應(yīng)用分析(Niels et al.,2012)?;贕SI同化系統(tǒng),Zou et al.(2013)利用4個(gè)臺風(fēng)個(gè)例研究同化ATMS資料對臺風(fēng)強(qiáng)度和路徑的作用。國內(nèi)針對ATMS資料同化應(yīng)用,Dong et al.(2013)拓展了ATMS資料在WRFDA中的直接同化應(yīng)用模塊,對比了ATMS資料和NOAA-18 AMSUA/MHS資料以及FY-3A MWTS/MWHS資料特征之間的差異。
本文以Dong et al.(2013)在WRFDA資料同化系統(tǒng)中擴(kuò)展的ATMS資料同化功能為基礎(chǔ),利用2012年8月1—30日ATMS和NOAA-18 AMSUA/MHS資料,統(tǒng)計(jì)分析兩者特征差異,并進(jìn)行偏差訂正試驗(yàn),研究使用不同偏差訂正系數(shù)對數(shù)值預(yù)報(bào)效果的影響。最后,對2012年第13號臺風(fēng)“啟德”、第14號臺風(fēng)“天秤”以及第15號臺風(fēng)“布拉萬”檢驗(yàn)同化ATMS資料對臺風(fēng)路徑預(yù)報(bào)效果的影響。
1ATMS探測儀器簡介
ATMS有22個(gè)探測通道,前15個(gè)通道為溫度探測通道,后7個(gè)通道為濕度探測通道,其中通道1—5和16—17為窗區(qū)探測通道。與AMSUA和MHS相比較,ATMS在通道數(shù)量、探測頻率以及極化屬性上有較大差別。ATMS通道1—2、6—7、9—15、20以及通道22與對應(yīng)的AMSUA/MHS探測通道探測頻率、極化屬性均相同;ATMS通道3、5、8、18與對應(yīng)的AMSUA/MHS探測通道探測頻率相同,極化屬性不同;ATMS通道4、19、21為新增探測通道;ATMS通道16和對應(yīng)MHS通道1極化屬性相同,探測頻率略有差異;ATMS通道17和MHS 通道2探測頻率相近但極化屬性不同。此外,ATMS在軌道寬度、掃描點(diǎn)數(shù)、星下點(diǎn)分辨率等也與AMSUA/MHS不同。ATMS軌道寬度為2 300 km,而AMSUA/MHS為2 074 km。每條掃描線上ATMS有96個(gè)掃描點(diǎn),AMSUA 有30個(gè)掃描點(diǎn),MHS有90個(gè)掃描點(diǎn)。ATMS星下點(diǎn)分辨率通道1—2為75 km,通道3—16為32km,通道17—22為16 km,而AMSUA星下點(diǎn)分辨率為48 km,MHS為16 km。ATMS這些特征使其可以為同化系統(tǒng)提供更多的衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)。
2資料使用和參數(shù)設(shè)置
本文使用數(shù)據(jù)為NCEP處理生成的2012年8月1—30日Level 1b層次BUFR格式衛(wèi)星資料以及PREBUFR格式常規(guī)資料CONV。衛(wèi)星資料為美國極軌衛(wèi)星NOAA-18的AMSUA和MHS輻射亮溫資料以及NPP的ATMS輻射亮溫資料,每日4個(gè)時(shí)次:00時(shí)、06時(shí)、12時(shí)、18時(shí)(世界時(shí),下同),每個(gè)時(shí)次數(shù)據(jù)包含前后3 h的衛(wèi)星觀測信息。由于衛(wèi)星軌道在06時(shí)、18時(shí)經(jīng)過模擬區(qū)域,僅針對這兩個(gè)時(shí)刻衛(wèi)星資料進(jìn)行同化分析。同化過程中ATMS和AMSUA稀疏化分辨率為60 km,由于在不同衛(wèi)星資料同化過程中MHS資料可能會(huì)降低數(shù)值預(yù)報(bào)效果,因此MHS資料分辨率設(shè)為90 km,盡量少使用。臺風(fēng)路徑數(shù)據(jù)為中國臺風(fēng)網(wǎng)(http://www.typhoon.gov.cn/)提供的最佳路徑集。模式背景場和邊界條件由NCEP FNL再分析資料提供,水平分辨率為1°x1°。
模式中心(125°E,26°N),水平分辨率30 km,格點(diǎn)161×151,垂直分層41層,模式層頂高10 hPa,時(shí)間積分步長180 s。物理過程采用長波輻射PRTM方案,短波輻射Dudhia方案,積云方案為Karin Fritsch方案,邊界層過程YSU方案。輻射傳輸模式采用CRTM2.05版本。
3ATMS和AMSUA/MHS資料特征對比
使用2012年8月1—30日每日06時(shí)和18時(shí)兩個(gè)時(shí)次的ATMS和AMSUA/MHS衛(wèi)星微波資料,對偏差訂正前ATMS和AMSUA/MHS資料特征進(jìn)行對比分析。因不同下墊面的觀測像元之間存在誤差,統(tǒng)計(jì)僅針對洋面觀測點(diǎn)。
圖1為偏差訂正前ATMS和對應(yīng)AMSUA/MHS通道的偏差平均及均方根。圖1a中,ATMS通道1—3偏差平均的數(shù)值明顯大于對應(yīng)通道的AMSUA資料,其中ATMS通道3不僅偏差平均的數(shù)值大于AMSUA通道3,符號也與AMSUA不同;ATMS通道5—13明顯小于AMSUA對應(yīng)通道,偏差相對較小;ATMS通道16—18和22通道偏差平均略大于MHS;其余通道ATMS資料的偏差平均略小于AMSUA/MHS。圖1b中通道1—3和16偏差均方根大于對應(yīng)的AMSUA通道,其余通道偏差均方根小于AMSUA/MHS。可見,與NOAA-18對應(yīng)通道相比,ATMS窗區(qū)通道1—3和16無論是偏差平均還是均方根都明顯偏大。ATMS通道17、18和22偏差平均大于對應(yīng)MHS通道2、5和3,而偏差均方根卻比后者小。其余通道無論是偏差平均還是偏差均方根,ATMS均小于對應(yīng)通道AMSUA/MHS,特別是溫度中層通道偏差明顯小很多。這說明ATMS資料質(zhì)量與AMSUA/MHS相比還是較好的。ATMS自身通道之間相比較,窗區(qū)通道偏差最大,溫度高層通道和濕度通道偏差相近,溫度中層通道偏差最小。這可能是由于輻射傳輸模式對受下墊面影響的近地表探測通道和模式層頂以上探測通道輻射率模擬得不準(zhǔn)確造成。
圖1 ATMS通道和對應(yīng)AMSUA/MHS通道模擬亮溫偏差的平均值(a)和均方根(b)Fig.1 (a)Averages and (b)root mean squares of the simulated bright temperature bias(observation minus background,OMB) in ATMS channels and corresponding AMSUA/MHS channels
ATMS及AMSUA/MHS的窗區(qū)通道和溫度高層通道偏差隨掃描位置的不同變化較大,以參與同化的ATMS通道6—10和18—22為例(圖2)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)ATMS溫度通道6—10偏差平均和均方根都小于AMSUA對應(yīng)通道,這和上一小節(jié)得出的結(jié)論一致。此外ATMS通道6—10,偏差隨掃描位置變化較小,和AMSUA相比幾乎無變化。ATMS濕度通道18—22相比于溫度通道6—10偏差較大,“臨邊效應(yīng)”也比前者明顯;和對應(yīng)MHS通道相比,偏差隨掃描位置變化平滑許多。因此,ATMS和AMSUA/MHS相比“臨邊效應(yīng)”不明顯,其96個(gè)掃描點(diǎn)資料均可用;ATMS自身通道相比較,濕度通道“臨邊效應(yīng)”比溫度通道明顯。
圖2 ATMS通道6—10(a—e)、18—22(f—j)和對應(yīng)AMSUA/MHS通道模擬亮溫偏差的平均值(1)和均方根(2)隨掃描位置變化Fig.2 (1)Averages and (2)root mean squares of the simulated bright temperature bias(OMB) in ATMS channels (a—e)6—10 and (f—j)18—22 and corresponding AMSUA/MHS channels
4偏差訂正試驗(yàn)
衛(wèi)星資料直接同化系統(tǒng)中要利用模式背景場模擬衛(wèi)星觀測輻射值,而受輻射傳輸模式和探測儀器等影響觀測亮溫和模擬亮溫之間會(huì)產(chǎn)生系統(tǒng)性偏差。如果不對這些系統(tǒng)偏差進(jìn)行偏差訂正,同化效果很難為正效應(yīng)。目前衛(wèi)星資料偏差訂正主要有兩種方法:離線偏差訂正(Harris and Kelly,2001)和變分自適應(yīng)偏差訂正(Wang et al.,2010)。本文采用變分自適應(yīng)偏差訂正方案,預(yù)報(bào)因子包括氣團(tuán)屬性和掃描位置等。
分別使用NOAA-18偏差訂正系數(shù)(NOAA試驗(yàn))及由ATMS資料導(dǎo)出的偏差訂正系數(shù)(VARBC試驗(yàn))進(jìn)行同化試驗(yàn),比較使用不同偏差訂正系數(shù)進(jìn)行偏差訂正后對同化試驗(yàn)的影響。參數(shù)設(shè)置見第2節(jié),模擬初始時(shí)刻為2012年8月15日06時(shí),預(yù)報(bào)時(shí)效為60 h,同化中使用ATMS和CONV資料。VARBC試驗(yàn)中使用的偏差訂正系數(shù)由2012年8月1日06時(shí)至15日06 時(shí)每日06時(shí)和18時(shí)兩個(gè)時(shí)次的ATMS資料統(tǒng)計(jì)得出。
圖3為偏差訂正前后ATMS通道6—10和18—22的偏差平均和偏差均方根。由圖3a可見,偏差訂正后可明顯減小偏差平均;直接使用NOAA-18偏差訂正系數(shù)進(jìn)行偏差訂正后通道19和20偏差反而增大,而使用ATMS資料導(dǎo)出的系數(shù)進(jìn)行訂正后偏差變小,除通道21以外,偏差也小于直接使用NOAA-18系數(shù)時(shí)。圖3b中,訂正后偏差均方根在溫度通道減小明顯,濕度通道改善較小,通道19和通道20在訂正后偏差均方根反而增大;使用不同偏差訂正系數(shù)進(jìn)行偏差訂正后對偏差均方根影響不大??梢?使用ATMS資料導(dǎo)出的偏差訂正系數(shù)進(jìn)行偏差訂正效果優(yōu)于直接使用NOAA-18偏差訂正系數(shù),偏差訂正后可有效減小偏差,偏差基本在同一水平。
圖3 偏差訂正前后ATMS通道6—10和18—22模擬亮溫偏差的平均(a)和均方根(b)Fig.3 (a)Averages and (b)root mean squares of the simulated bright temperature bias(OMB) before and after bias correction in ATMS channels 6—10 and 18—22
為進(jìn)一步比較使用不同偏差訂正系數(shù)對數(shù)值預(yù)報(bào)效果的影響,以2012年第13號臺風(fēng)“啟德”為研究對象。臺風(fēng)“啟德”(Kai-tak)于2012年8月10日在關(guān)島以西洋面生成。由圖4可見,使用由ATMS資料導(dǎo)出的偏差訂正系數(shù),可有效減小模擬路徑偏差和最低氣壓偏差。路徑平均偏差由253 km減小為149 km,最低氣壓平均偏差由14 hPa減小為8 hPa。
圖4 臺風(fēng)“啟德”60 h路徑(a)和最低氣壓(b)的偏差Fig.4 Deviations of 60 h (a)track and (b)mimimum pressure of typhoon Kai-tak
5同化ATMS資料對臺風(fēng)預(yù)報(bào)的影響
選取2012年8月3個(gè)臺風(fēng)個(gè)例對同化ATMS資料后預(yù)報(bào)效果進(jìn)行檢驗(yàn),使用的偏差訂正系數(shù)由ATMS資料導(dǎo)出。臺風(fēng)分別是2012年13號臺風(fēng)“啟德”、14號臺風(fēng)“天秤”以及15號臺風(fēng)“布拉萬”。
為分析同化中加入ATMS資料后對臺風(fēng)路徑預(yù)報(bào)影響,分別以2012年8月15日06時(shí)和24日18時(shí)為模擬初始時(shí)刻,進(jìn)行60 h預(yù)報(bào)。圖5為臺風(fēng)“啟德”、“天秤”、“布拉萬”60 h路徑模擬,BEST為中國臺風(fēng)網(wǎng)提供的最佳路徑,EXP1為只同化常規(guī)資料的試驗(yàn)結(jié)果,EXP2在EXP1的基礎(chǔ)之上加入了ATMS資料。由圖5a可見,EXP2和EXP1在預(yù)報(bào)前期兩者相差不大,在預(yù)報(bào)12 h后同化ATMS資料的作用就體現(xiàn)出來了,EXP2模擬效果要好于EXP1尤其是臺風(fēng)登陸后改善作用明顯,EXP2試驗(yàn)中路徑偏差均小于150 km,而在EXP1試驗(yàn)中偏差在12 h后均大于150 km。EXP1平均偏差為232 km,而EXP2平均偏差為115 km,改善作用明顯。由圖5b可見,EXP2和EXP1在模擬開始后的前48 h中,偏差之間相差在一個(gè)格距以內(nèi),48 h之后偏差大于30 km,平均偏差前者略小于后者。可見,當(dāng)控制試驗(yàn)?zāi)軌蚝芎玫啬M臺風(fēng)路徑時(shí),同化ATMS資料后,對臺風(fēng)路徑預(yù)報(bào)略有改善,但是改善作用不明顯。由圖5c可見,由于控制試驗(yàn)EXP1在預(yù)報(bào)前期能夠很好地模擬出臺風(fēng)路徑,在前期同化中加入ATMS資料后,路徑偏差反而增大;在預(yù)報(bào)后期,同化中加入ATMS資料后,可有效改善臺風(fēng)路徑預(yù)報(bào)。三個(gè)臺風(fēng)個(gè)例中,同化中加入ATMS資料后對臺風(fēng)氣壓預(yù)報(bào)改善不明顯(圖略)。
圖5 臺風(fēng)“啟德”(a)、“天秤”(b)、“布拉萬”(c)的60 h路徑預(yù)報(bào)Fig.5 The 60 h forecasts of tracks of typhoons (a)Kai-tak,(b)Tembin and (c)Bolaven
綜上可見,同化中加入ATMS資料對三個(gè)臺風(fēng)個(gè)例路徑預(yù)報(bào)均有改善,對臺風(fēng)“啟德”改善的作用最為明顯。當(dāng)控制試驗(yàn)?zāi)M效果較好時(shí),同化ATMS資料對路徑預(yù)報(bào)改善不明顯。個(gè)例研究表明,同化中加入ATMS資料,可減小31%臺風(fēng)路徑預(yù)報(bào)偏差。同化ATMS資料對臺風(fēng)中心最低氣壓的預(yù)報(bào)改善作用不明顯。
6結(jié)論
利用2012年8月1—30日每天06、18時(shí)兩個(gè)時(shí)次資料對ATMS在WRFDA中應(yīng)用效果和資料特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,并對2012年8月3個(gè)臺風(fēng)個(gè)例的預(yù)報(bào)效果進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果表明:
1)偏差訂正前,ATMS除個(gè)別窗區(qū)通道和濕度通道偏差大于對應(yīng)通道AMSUA/MHS外,其余通道偏差均小于后者;ATMS窗區(qū)通道偏差最大,溫度中層通道偏差最小。
2)和AMSUA/MHS相比,ATMS偏差隨掃描位置變化較小且平滑,ATMS 96個(gè)掃描點(diǎn)的資料均可用。
3)直接使用NOAA-18系數(shù)進(jìn)行偏差訂正后,可減小溫度通道偏差,但對個(gè)別濕度通道偏差訂正后反而使得偏差增大;相比于直接使用NOAA-18偏差訂正系數(shù),使用ATMS資料導(dǎo)出的偏差訂正系數(shù),可減小溫度和濕度通道偏差,改善臺風(fēng)路徑和最低氣壓預(yù)報(bào)。
4)個(gè)例研究表明,同化中加入ATMS資料后可使臺風(fēng)路徑預(yù)報(bào)偏差降低31%。
最后需要指出的是,本文中使用的數(shù)據(jù)僅為一個(gè)月,ATMS資料特征還需做長期的統(tǒng)計(jì)分析,偏差訂正系數(shù)還需要進(jìn)一步更正。針對臺風(fēng)路徑預(yù)報(bào)效果檢驗(yàn)也僅僅是三個(gè)臺風(fēng)個(gè)例,因此研究同化ATMS資料對臺風(fēng)預(yù)報(bào)的影響還需做大量工作。
參考文獻(xiàn)(References):
Bell W,Bormann N,McNally T,et al.2011.Preparations for the assessment of NPP data at ECMWF and the MET Office[C]//Proceeding of 2011 EUMETSAT meteorological satellite conference.Oslo,Norway.
Collard A,Derber J,Treadon R,et al.2012.Toward assimilation of CrIS and ATMS in the NECP Global Model[C]//Proceeding of the 18th international TOVS study conference.Toulouse,France.
Doherty A,Coauthors.2012.Early analysis of ATMS data at the Met Office [C]//Proceeding of the 18th international TOVS study conference.Toulouse,France.
董佩明,薛紀(jì)善,黃兵,等.2008.數(shù)值天氣預(yù)報(bào)中衛(wèi)星資料同化應(yīng)用現(xiàn)狀和發(fā)展[J].氣象科技,36(1):1-7.Dong Peiming,Xue Jishan,Huang Bing,et al.2008.Application status and development of satellite data assimilation in numerical weather forecast[J].Meteorological Science and Technology,36(1):1-7.(in Chinese).
Dong P M,Huang J P,Huang X Y,et al.2013.Implement and preliminary experiment of FY-3 and NPP microwave satellite data assimilation in WRFDA[C]//2013 WRF user workshop.Boulder,USA.
Eyre J.2012.Impact studies with satellite observations at the Met Office[C]//WMO Fifth WMO workshop on the impact of various observing systems on numerical weather prediction.Sedona,USA.
Harris B A,Kelly G.2001.A satellite radiance bias correction scheme for data assimilation scheme for data assimilation[J].Quart J Roy Meteor Soc,127:1453-1468.
何卓琪,梁建茵,溫之平,等.2012.被動(dòng)式微波遙感技術(shù)發(fā)展及其對汽/液態(tài)水物理參數(shù)反演的研究進(jìn)展[J].熱帶氣象學(xué)報(bào),28(4):443-450.He Zhuoqi,Liang Jianyin,Wen Zhiping,et al.2012.An overview on technical developments and research progress of the retrieval of water vapor and cloud liquid water using passive microwave remote sensing[J].J Trop Meteor,28(4):443-450.(in Chinese).
閔錦忠,孔瑩,楊春,等.2012.衛(wèi)星輻射率資料EnSRF同化及暴雨模擬應(yīng)用[J].大氣科學(xué)學(xué)報(bào),35(3):272-281.Min Jinzhong,Kong Ying,Yang Chun,et al.2012.Assimilation of radiance data in WRF-EnSRF and its application in a rainstorm simulation[J].Trans AtmosSci,35(3):272-281.(in Chinese).
Niels B,Anne F,Willam B.2012.Evaluation and assimilation of ATMS data in the ECMWF system[R]//ECMWF.Technical memorandum 689:16.
Wang W,Bruyer C,Duha M,et al.2010.WRF-ARW version 3 modeling system user’s guide[R].
王葉慧,李剛,何光鑫.2013.風(fēng)云三號衛(wèi)星微波輻射率資料的質(zhì)量控制[J].大氣科學(xué)學(xué)報(bào),36(5):560-567.Wang Yehui,Li Gang,He Guangxin.2013.A quality control procedure for FY-3 microwave radiance data [J].Trans Atmos Sci,36(5):560-567.(in Chinese).
王振會(huì),曹雪芬,黃建松,等.2014.基于氣象資料變化特征和輻射傳輸模式的微波輻射計(jì)工作狀態(tài)分析[J].大氣科學(xué)學(xué)報(bào),37(1):1-8.Wang Zhenhui,Cao Xuefen,Huang jiansong,et al.2014.Analysis on the working state of a ground-based microwave radiometer based on radiative transfer model and meteorological data variation features[J].Trans Atmos Sci,37(1):1-8.(in Chinese).
薛紀(jì)善.2009.氣象衛(wèi)星資料同化的科學(xué)問題與前景[J].氣象學(xué)報(bào),67(6):903-911.Xue Jishan.2009.Science issues and perspective of assimilation of meteorological satellite data[J].Acta Meteor Sinica,67(6):903-911.(in Chinese).
Zou X,Weng F,Zhang B,et al.2013.Impact of assimilation of ATMS data in HWRF on track and intensity forecasts of 2012 four landfall hurricanes[J].J Geophys Res,118:11558-11576.
(責(zé)任編輯:劉菲)
Characteristics of ATMS data and their impact on typhoon track forecast
LIU Jian-wen1,2,CAI Ze-shuai1,3,4,MIN Jin-zhong1,3,HUANG Jiang-ping2
(1.School of Atmospheric Sciences,NUIST,Nanjing 210044,China;2.Beijing Aviation Meteorological Institute,Beijing 100085,China; 3.Key Laboratory of Meteorological Disaster(NUIST),Ministry of Education,Nanjing 210044,China; 4.Unit No.93741 of PLA,Chengde 067500,China)
Abstract:Based on the ATMS(Advanced Technology Microwave Sounder) satellite microwave data during 1—30 August 2012,this paper analyzes the characteristics of data and does the bias correction tests in WRFDA,and verifies the impact of assimilation ATMS data on track forecasts of typhoons Kai-tak(the 13rd),Tembin(the 14th) and Bolaven(the 15th) in August 2012.Results show that,before the bias correction,the deviations for most ATMS sounding channels are less than those for corresponding AMSUA/MHS channels,except for some window channels and humidity channels.The bias variations across scan position for ATMS channels are less than those for corresponding AMSUA/MHS channels,so the data from all 96 scan positions for ATMS channels can be used.The biases are maximum for ATMS window channels and minimum for ATMS channels 6—10.After using the bias correction coefficients derived from ATMS microwave data,it can reduce the biases for temperature channels and humidity channels and improve the prediction of track and minmum pressure of typhoon compared to directly use the bias correction coefficients from NOAA-18.Case studies show that assimilation of ATMS satellite microwave data can improve the prediction of typhoon tracks.
Key words:ATMS;satellite data assimilation;bias correction;typhoon
doi:10.13878/j.cnki.dqkxxb.20150306001
文章編號:1674-7097(2015)03-0421-07
中圖分類號:P405
文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A
通信作者:劉健文,高級工程師,研究方向?yàn)橘Y料同化、數(shù)值天氣預(yù)報(bào),bjqxyjs@sina.com.
基金項(xiàng)目:國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41175046);裝備預(yù)先研究項(xiàng)目(110151322043)
收稿日期:2015-03-06;改回日期:2015-05-10
劉健文,蔡則帥,閔錦忠,等.2015.ATMS微波資料特征及其對臺風(fēng)路徑預(yù)報(bào)的影響[J].大氣科學(xué)學(xué)報(bào),38(3):421-427.doi:10.13878/j.cnki.dqkxxb.20150306001.
Liu Jian-wen,Cai Ze-shuai,Min Jin-zhong,et al.2015.Characteristics of ATMS data and their impact on typhoon track forecast[J].Trans Atmos Sci,38(3):421-427.(in Chinese).