多普勒雷達(dá)資料同化在臺風(fēng)“桑美”預(yù)報中的應(yīng)用研究

沈菲菲，閔錦忠，陳鵬，李超

（1.南京信息工程大學(xué)氣象災(zāi)害省部共建教育部重點實驗室，江蘇南京 210044；2.南京信息工程大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院，江蘇南京 210044；3.江蘇省氣象信息中心，江蘇南京 210008；4.江蘇省南通市氣象局，江蘇南通 226018）

多普勒雷達(dá)資料同化在臺風(fēng)“桑美”預(yù)報中的應(yīng)用研究

沈菲菲1，2，閔錦忠1，2，陳鵬3，李超4

（1.南京信息工程大學(xué)氣象災(zāi)害省部共建教育部重點實驗室，江蘇南京 210044；2.南京信息工程大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院，江蘇南京 210044；3.江蘇省氣象信息中心，江蘇南京 210008；4.江蘇省南通市氣象局，江蘇南通 226018）

本文以2006年超強(qiáng)臺風(fēng)“桑美”為個例，考察了同化雷達(dá)徑向風(fēng)觀測資料對臺風(fēng)初始場和預(yù)報場的改進(jìn)作用。首先對沿海新一代多普勒天氣雷達(dá)的徑向風(fēng)觀測資料進(jìn)行了去噪音、退模糊等一系列的質(zhì)量控制，進(jìn)一步利用美國國家大氣研究中心開發(fā)的中尺度數(shù)值模式WRFV3.5及其三維變分同化系統(tǒng)WRF-3DVAR，每30 min循環(huán)同化雷達(dá)徑向風(fēng)觀測資料。結(jié)果表明：同化多普勒雷達(dá)徑向風(fēng)觀測資料后，對臺風(fēng)在模式中的初始位置進(jìn)行了很好的修正，同時對臺風(fēng)區(qū)的動力和熱力結(jié)構(gòu)均有較好的調(diào)整。兩組同化試驗對于臺風(fēng)的路徑、強(qiáng)度、降水等預(yù)報要優(yōu)于控制試驗，并且對背景誤差協(xié)方差尺度化因子優(yōu)化調(diào)整可以更有效地吸收雷達(dá)觀測資料并提供更多的中小尺度信息。

雷達(dá)徑向風(fēng)資料；資料同化；WRF-3DVAR系統(tǒng)；數(shù)值模擬

1 引言

臺風(fēng)是熱帶洋面上生成并劇烈發(fā)展的強(qiáng)氣旋系統(tǒng)，所引發(fā)的災(zāi)害，其累計損失是不可估量的。我國是一個多臺風(fēng)的國家，每年夏季都會遭受臺風(fēng)的侵襲。因而，利用數(shù)值模擬來對臺風(fēng)進(jìn)行預(yù)報便成為許多氣象專家所關(guān)注的問題，而數(shù)值預(yù)報的準(zhǔn)確性很大程度上依賴于數(shù)值模式初始場的準(zhǔn)確性，但由于海上少有觀測點布設(shè)，無法得到常規(guī)數(shù)據(jù)，故無法訂正數(shù)值模式的初始場，而初始場信息缺乏所造成的spinup問題［1］是影響準(zhǔn)確模擬和預(yù)報臺風(fēng)的一個重要因素。近年來，隨著世界范圍內(nèi)多普勒天氣雷達(dá)組網(wǎng)的建設(shè)完善，其所觀測的數(shù)據(jù)具有高時空分辨率的特點，氣象學(xué)家開始關(guān)注如何利用這些數(shù)據(jù)對模式初始場進(jìn)行改善。邱崇踐等［2］對移經(jīng)美國Oklahoma州的強(qiáng)雷暴系統(tǒng)運用ARPS模式進(jìn)行了數(shù)值模擬試驗，試驗結(jié)果表明在同化雷達(dá)徑向風(fēng)觀測資料之后對模式的背景場有正的修正作用，并且對隨后的預(yù)報也產(chǎn)生了正影響。林靜芝和黎守德［3］研究發(fā)現(xiàn)將雷達(dá)徑向風(fēng)資料引進(jìn)模式從而進(jìn)行同化，可以改進(jìn)臺風(fēng)風(fēng)場的水平分布，對氣旋在模式中的初始化十分有利。Lindskog等［4］利用高分辨率有限區(qū)域模型（HIRLAM）和變分同化系統(tǒng)（3DVAR）對多普勒雷達(dá)徑向風(fēng)資料進(jìn)行同化，有效地提高了24 h風(fēng)場的預(yù)報。Xiao等［5－7］在WRF和MM5的基礎(chǔ)上發(fā)展了3DVAR系統(tǒng)，并同化雷達(dá)徑向風(fēng)資料和反射率資料進(jìn)模式中，較大地提高了暴雨、臺風(fēng)個例中的短時定量降水預(yù)報能力。顧建峰［8］將雷達(dá)徑向風(fēng)速和反射率利用WRF模式及其同化系統(tǒng)WRF-3DVAR進(jìn)行模擬和同化，結(jié)果發(fā)現(xiàn)通過直接同化能提高分析和預(yù)報質(zhì)量，并且在觀測誤差選取、背景場誤差調(diào)優(yōu)等方面依然存在很大的預(yù)報技巧。陳力強(qiáng)等［9］利用WRF模式的同化系統(tǒng)WRF-3DVAR直接同化了雷達(dá)徑向風(fēng)和反射率，發(fā)現(xiàn)對冷渦系統(tǒng)的三維結(jié)構(gòu)能有效反演，提供了較好的模式初始場。楊毅［10］、段云霞［11］利用WRF-3DVAR系統(tǒng)對直接和間接同化多普勒雷達(dá)徑向風(fēng)資料進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)直接同化雷達(dá)徑向風(fēng)的效果略差于間接同化的效果。陳鋒等［12］將多普勒雷達(dá)徑向風(fēng)速資料利用WRF模式和WRF-3DVAR系統(tǒng)進(jìn)行模擬和同化，發(fā)現(xiàn)同化試驗?zāi)苷{(diào)整模式初始風(fēng)場，WRF模式模擬有效地改進(jìn)了臺風(fēng)結(jié)構(gòu)，故而模式預(yù)報臺風(fēng)強(qiáng)度、路徑和降水的能力得到提高；同時為了提高同化效果可以在一定程度上縮小同化時間間隔。施麗娟等［13］將雷達(dá)資料同化進(jìn)ARPS-3DVAR系統(tǒng)，發(fā)現(xiàn)同化試驗對6 h同化窗口內(nèi)的風(fēng)場、降水和回波分布有明顯改善，從而提高模式對中尺度雨團(tuán)的預(yù)報能力，改善了臺風(fēng)降水和路徑的預(yù)報。李娜等［14］利用ARPS模式同化多部多普勒雷達(dá)觀測資料和常規(guī)探空資料對颮線天氣系統(tǒng)進(jìn)行了模擬研究，發(fā)現(xiàn)雷達(dá)資料初始化以后能夠較好的模擬出颮線過程的動力和熱力機(jī)構(gòu)，從而改進(jìn)對中小尺度系統(tǒng)的預(yù)報。Yang等［15］通過同化多時刻多普勒雷達(dá)觀測資料對臺風(fēng)海棠登陸前后的中尺度結(jié)構(gòu)演變特征進(jìn)行診斷分析，發(fā)現(xiàn)加入雷達(dá)資料后，可以有效的改進(jìn)對臺風(fēng)的強(qiáng)度和路徑預(yù)報。李新峰等［16］利用ARPS模式同化多時刻雷達(dá)資料和探空資料，發(fā)現(xiàn)雷達(dá)資料初始化主要改進(jìn)臺風(fēng)的結(jié)構(gòu)場的分析，而常規(guī)資料同化主要改進(jìn)環(huán)境場分析。

以上研究在理論應(yīng)用和業(yè)務(wù)實踐中均取得了極大進(jìn)步，但仍有一些工作需要進(jìn)一步試驗和研究。本文利用美國新一代中尺度數(shù)值模式WRF模式及其同化系統(tǒng)WRF-3DVAR，對2006年第8號臺風(fēng)“桑美”進(jìn)行模擬，檢驗多普勒雷達(dá)徑向風(fēng)資料在改進(jìn)模式初始場及提高臺風(fēng)路徑、強(qiáng)度和降水預(yù)報準(zhǔn)確率等方面的應(yīng)用效果及意義。

2 WRF-3DVAR系統(tǒng)及觀測算子簡介

2.1 WRF-3DVAR系統(tǒng)簡介

WRF-3DVAR三維變分同化系統(tǒng)是將資料同化歸結(jié)為一個表征分析場與觀測場和分析場與背景場偏差的二次泛函極小值問題（Lorenc［17］）。泛函定義為：

式中，x為分析變量向量，xb是背景場向量，y0是觀測向量，B是背景誤差協(xié)方差矩陣，O是觀測誤差協(xié)方差矩陣。y＝H（x）為分析變量的觀測相當(dāng)量，H為觀測算子，可能是簡單的插值算子或復(fù)雜的模式，對于雷達(dá)徑向風(fēng)資料，觀測算子除了包括空間插值算子，還包括物理轉(zhuǎn)換過程。三維變分系統(tǒng)的基本目標(biāo)就是通過迭代方法求解以上目標(biāo)函數(shù)的極小值，從而得出盡可能接近大氣真實狀態(tài)的估計值。在變分的極小化計算過程中要用到觀測誤差協(xié)方差及背景誤差協(xié)方差的逆矩陣。一般認(rèn)為觀測之間是不相關(guān)的，矩陣O是對角陣或接近對角陣，求逆并不困難。由于背景場誤差協(xié)方差矩陣逆B－1的大條件數(shù)，使極小化問題是病態(tài)的，極小化的數(shù)值求解過程難于收斂。所以在分析前要進(jìn)行預(yù)處理，通過控制變量轉(zhuǎn)換，使背景誤差間最大程度不相關(guān)，從而簡化背景誤差協(xié)方差矩陣。

2.2 雷達(dá)徑向風(fēng)同化的觀測算子

由于雷達(dá)徑向速度并不是模式直接的觀測變量，需要建立一個觀測算子把模式的水平方向和垂直方向的速度與雷達(dá)徑向風(fēng)速度相聯(lián)系起來。WRF-3DVAR中多普勒雷達(dá)徑向速度的觀測算子［18—19］為：

式中，（u，v，w）為風(fēng)的分量，（x，y，z）是雷達(dá)站的位置，（xi，yi，zi）是雷達(dá)觀測的位置，ri是觀測點距離雷達(dá)的距離，vT是下落末速度（單位：m／s）。在雷達(dá)進(jìn)行每個仰角的體掃過程中，必要考慮降水粒子的下落末速度，v的計算［20］采用如下形式：

其中，qra是雨水混合比（單位：g／kg），v是修正因子，定義為：

3 個例選取、雷達(dá)資料質(zhì)量控制及試驗設(shè)計

3.1 “桑美”（0608，Saomai）臺風(fēng)簡介

本文選取的個例是登陸浙江蒼南的0608號超強(qiáng)臺風(fēng)“桑美”。根據(jù)歷史資料顯示，“桑美”臺風(fēng)是近50多年來登陸我國大陸最強(qiáng)的臺風(fēng)。嚴(yán)重影響了我國東部沿海地區(qū)，共造成了25億美元的巨大損失。其具有如下幾個特點：強(qiáng)度強(qiáng)，移動速度快，結(jié)構(gòu)緊密，“個頭”小但臺風(fēng)眼十分清晰?！吧Ｃ馈本邆淞伺_風(fēng)的一切顯著特征，是十分“標(biāo)準(zhǔn)”的臺風(fēng)。2006年8月5日12時（世界時，下同），在關(guān)島東南方的西北太平洋洋面上有熱帶風(fēng)暴生成，命名為“桑美”，并編號0608，其后它便向西北方向移動，強(qiáng)度不斷加強(qiáng)。于8月7日06時加強(qiáng)為臺風(fēng)，9日03時急劇加強(qiáng)為強(qiáng)臺風(fēng)，9日10時最終加強(qiáng)為超強(qiáng)臺風(fēng)，并保持著西北向移動路徑。10日09時25分“桑美”在浙江省蒼南縣馬戰(zhàn)鎮(zhèn)附近沿海登陸，登陸時中心最低氣壓920 hPa，中心附近最大風(fēng)力17級，是近50年來直接登陸我國大陸最強(qiáng)的臺風(fēng)。登陸后“桑美”迅速減弱填塞，10日15時減弱為強(qiáng)熱帶風(fēng)暴，11日23時減弱為熱帶低壓，并停止編號。10－12日，受其影響，浙江南部及沿海、福建北部及沿海大部地區(qū)出現(xiàn)了8～10級大風(fēng)，其中浙江東南部沿海和福建東北部沿海部分地區(qū)風(fēng)力尤其大，有11～12級，局部地區(qū)風(fēng)力達(dá)14～17級；“桑美”降水強(qiáng)度大，降水區(qū)域和時間特別集中，其過程雨量主要集中在10日傍晚至半夜，其中浙江蒼南云巖和平陽水頭5 h降水量分別達(dá)到了374 mm和233 mm。浙江蒼南和福建福鼎的部分地區(qū)受到了毀滅性的破壞，兩省因臺風(fēng)共造成447人死亡，失蹤138人，直接經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)190.8億元。

3.2 雷達(dá)資料質(zhì)量控制

本文使用的雷達(dá)資料來自于溫州雷達(dá)站布設(shè)的新一代S波段多普勒天氣雷達(dá)（27.90°N，120.74°E；型號：CINRAD／SA）。該雷達(dá)采用業(yè)務(wù)上運行的VCP21觀測模式進(jìn)行連續(xù)體積掃描觀測，在0.5°～19.5°之間共有9個仰角，體掃時間間隔為6 min；徑向速度和反射率回波的最大觀測半徑分別為230 km和460 km，相應(yīng)距離庫長為250 m和1 000 m。在進(jìn)行多普勒雷達(dá)資料同化之前，有必要對雷達(dá)基數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的質(zhì)量控制，剔除地物雜波，速度退模糊，最后把質(zhì)量控制后的雷達(dá)觀測數(shù)據(jù)由球面坐標(biāo)轉(zhuǎn)換到笛卡爾坐標(biāo)。在轉(zhuǎn)換過程中進(jìn)行了雷達(dá)觀測資料的稀疏化，目的為了減小計算成本。

圖1a給出了2006年8月10日臺風(fēng)“桑美”溫州站（SA雷達(dá)）0.5°仰角層上的徑向速度資料，該資料中速度模糊較為嚴(yán)重。經(jīng)過質(zhì)量控制修正后（圖1b），徑向風(fēng)速度由原先的25 m／s增加到了50 m／s，更加接近真實情況。

圖1 雷達(dá)徑向速度質(zhì)量控制前（a）和控制后（b）對比Fig.1 Comparison of radar radial velocity before quality control（a）and after（b）

3.3 試驗設(shè)計

本文采用WRFV3.5的ARW版本作為預(yù)報模式。該模式為可壓縮、非靜力中尺度模式，水平方向采用荒川C網(wǎng)格，垂直方向采用隨地形的質(zhì)量坐標(biāo)。模擬區(qū)域（見圖2）中心為26.362°N，122.548°E，水平格點數(shù)為401×401，格距為5 km，垂直方向分為不等距的41層，模式層頂氣壓為100 hPa。由1°×1°分辨率的NCEP再分析資料提供初邊界條件，微物理過程采用WSM6類冰雹方案［21］，由于格點分辨率尚不能完整刻畫出臺風(fēng)對流尺度特征，故采用Grell-Devenyi積云參數(shù)化方案［22］。其他物理參數(shù)化方案包括Yonsei University（YSU）［23］邊界層方案，5階熱量擴(kuò)散方案，Rapid Radiative Transfer Model（RRTM）長波輻射方案，Dudhia短波輻射方案。試驗流程圖如圖3所示。

表1 試驗方案Tab.1 Experiment schemes

圖2 WRF模擬區(qū)域范圍，2006年8月10日00時至2006年8月10日18時臺風(fēng)觀測最佳路徑圖和雷達(dá)中心位置及其雷達(dá)徑向風(fēng)對應(yīng)影響半徑Fig.2 The WRF model domain colored by terrain height（unit：m）.Best track positions for typhoon Saomai from CMA from 00：00 UTCto 18：00 UTC on 10th August 2006，the WZRD location and its coverage circles are also indicated

4 試驗結(jié)果分析

4.1 風(fēng)場增量分析

圖3 NoDA試驗（a）和3DVAR試驗（b）流程圖Fig.3 The flow charts for NoDA experiment（a）and 3DVAR experiment（b）

圖4a為3DVARa同化后的風(fēng)場增量場，圖中紅點為臺風(fēng)實況中心位置?？梢?，氣旋性的增量環(huán)流位于觀測臺風(fēng)的東南象限，而在臺風(fēng)中心位置處的風(fēng)場增量基本以東北風(fēng)為主且量級最大；而在觀測臺風(fēng)的西北象限，風(fēng)場的增量分布又以反氣旋性增量為主，這樣的氣旋性與反氣旋性風(fēng)場增量交替分布的形態(tài)與前人用WRFDA-3DVAR同化雷達(dá)徑向速度的結(jié)果類似［24］。然而當(dāng)背景場嚴(yán)重低估臺風(fēng)強(qiáng)度時，增量所應(yīng)體現(xiàn)的強(qiáng)的渦旋環(huán)流結(jié)構(gòu)并未體現(xiàn)。即用NMC方法所統(tǒng)計出來的背景誤差協(xié)方差不能很好的模擬出臺風(fēng)的中心渦旋結(jié)構(gòu)。造成這樣結(jié)果的原因可能是沒有對資料密集區(qū)域的雷達(dá)資料進(jìn)行合理地平滑處理以及觀測資料對觀測影響半徑以外的區(qū)域不合理的影響造成的。圖4b為3DVARb的700 hPa風(fēng)場增量場，可以發(fā)現(xiàn)當(dāng)尺度化因子縮小后，在臺風(fēng)的內(nèi)核區(qū)中低層產(chǎn)生了顯著的氣旋性風(fēng)場增量。在臺風(fēng)渦旋結(jié)構(gòu)中心位置，風(fēng)場增量呈現(xiàn)了一個更強(qiáng)的氣旋性分布形態(tài)，并且在臺風(fēng)眼區(qū)周圍量級達(dá)到最大。如此大的氣旋性增量主要由于背景場中的臺風(fēng)渦旋結(jié)構(gòu)太弱所導(dǎo)致。同時增量的空間分布形態(tài)與溫州站雷達(dá)所觀測到的流向雷達(dá)和離開雷達(dá)的徑向風(fēng)速度分布相一致（圖略）?？傮w而言，兩組同化試驗在同化了雷達(dá)徑向風(fēng)觀測資料之后，氣旋性的風(fēng)場增量均在臺風(fēng)中心區(qū)域出現(xiàn)，使得模擬的臺風(fēng)結(jié)構(gòu)得到加強(qiáng)。并且隨著尺度化因子的縮小，氣旋性增量越接近實況臺風(fēng)中心，這說明尺度化因子的逐漸減小，可以使雷達(dá)觀測信息以更加合理的方式向四周傳播，進(jìn)而改進(jìn)模式初始場。在高時空分辨率的雷達(dá)資料同化中，較小的靜態(tài)背景誤差協(xié)方差的尺度化因子能顯著改進(jìn)臺風(fēng)路徑的預(yù)報效果。較大的尺度化因子會導(dǎo)致雷達(dá)徑向風(fēng)影響范圍過大，導(dǎo)致通過分析得到的臺風(fēng)結(jié)構(gòu)不合理。較小的尺度化因子可以使分析更好的擬合觀測，進(jìn)而得到更好的預(yù)報效果。

圖4 2006年8月10日03時3DVARa試驗（a）和3DVARb（b）試驗700 hPa風(fēng)場增量Fig.4 The analysis wind increments of 700 hPa for3DVARa（a）and 3DVARb（b）at 03：00 UTC on 10th August 2006

4.2 徑向風(fēng)觀測空間診斷以及MSLP在同化窗內(nèi)的表現(xiàn)

本文進(jìn)一步通過對比同化前的背景場和同化后的分析場，計算徑向風(fēng)相對于觀測的均方根誤差［25—26］來判別同化效果的優(yōu)劣。圖5a顯示了兩組同化試驗的Vr的雷達(dá)徑向風(fēng)均方根誤差（RMSE）圖。從圖5a可以看出，兩組同化試驗每次分析后的RMSE都較前次有所下降，效果改進(jìn)最為明顯的是第一個分析時刻，同化后Vr的RMSE顯著減小，3DVARb試驗從12.2 m／s降低到了3.5 m／s，而3DVARa試驗則降到了5.3 m／s，這可能是因為第一個分析時刻的觀測增量最大。每次分析后的30 min預(yù)報基本上都會把Vr的增量增加4 m／s，從而達(dá)到6～7 m／s。總體上看來，可以發(fā)現(xiàn)3DVARb試驗產(chǎn)生的分析場與Vr觀測是最為接近的，到了分析的后期階段，3DVARb試驗的效果更加顯著，觀測增量基本穩(wěn)定在2 m／s左右，這與預(yù)先給定觀測誤差2 m／s是相符合的，從而說明經(jīng)過尺度化因子優(yōu)化可以有效的改進(jìn)模式分析場，并且對隨后的預(yù)報也會產(chǎn)生正影響。

圖5 2006年8月10日03時00分至06時00分，每個同化時刻的同化前后均方根誤差（a）和最小海平面氣壓（b）Fig.5 The forecast and analysis（sawtooth pattern during DA cycling）for RMSE of radial velocity（a）and the minimum sea level pressures（b）for 3DVARa and 3DVARb from 03：00 to 06：00 UTC on 10th August 2006

圖5b考察的是同化區(qū)間內(nèi)每次分析和預(yù)報的最小海平面氣壓，在同化的起始時刻（2006年08月10日03時），模式背景場中的最小海平面氣壓要比CMA-STI熱帶氣旋最佳路徑數(shù)據(jù)集中的最小海平面氣壓高80 h Pa。從圖中可以看出，兩組同化試驗中最小海平面氣壓的下降主要是通過模式預(yù)報調(diào)整從而實現(xiàn)的。第一次分析過程（03：00－03：30UTC）最小海平面氣壓下降尤為顯著，3DVARa試驗下降了6 h Pa，而3DVARb試驗則下降了27 hPa。這主要是因為風(fēng)場是可以直接觀測到的參數(shù)，而氣壓則主要取決于背景誤差協(xié)方差矩陣的平衡約束關(guān)系。

4.3 臺風(fēng)結(jié)構(gòu)場分析

本文進(jìn)一步檢驗各組試驗循環(huán)同化最后一個分析時次的臺風(fēng)結(jié)構(gòu)場。圖6分別顯示的是2006年8月10日06時雷達(dá)實況觀測及CNTL、3DVARa、3DVARb三組試驗分析的海平面氣壓場和近地面風(fēng)場合成示意圖。由圖6可以看出，與CNTL試驗（見圖6b）相比，兩組同化試驗分析的臺風(fēng)渦旋環(huán)流結(jié)構(gòu)均要比控制試驗顯著，分析的海平面氣壓也要比控制試驗更接近實況，同時分析的臺風(fēng)眼區(qū)小，眼壁厚實而緊密，大風(fēng)區(qū)得到體現(xiàn)。但是3DVARa試驗（見圖6c）在觀測臺風(fēng)的南側(cè)出現(xiàn)了虛假的反氣旋性中心，并且風(fēng)壓場配置不是很協(xié)調(diào)。相比而言，3DVARb試驗（見圖6d）對于臺風(fēng)中心強(qiáng)度的修正效果要明顯優(yōu)于其他兩組試驗，與實況更為接近。同時低層的流場均是向臺風(fēng)眼壁輻合，風(fēng)場近乎閉合，臺風(fēng)渦旋環(huán)流結(jié)構(gòu)更為清晰，說明經(jīng)過尺度化因子優(yōu)化調(diào)整同化雷達(dá)徑向風(fēng)資料后能夠更好地捕捉到臺風(fēng)系統(tǒng)主要的環(huán)流結(jié)構(gòu)場。

圖7是CNTL、3DVARa、3DVARb三組試驗的軸對稱切向風(fēng)、水平溫度異常（以臺風(fēng)中心為原點，180 km半徑內(nèi)各高度上溫度水平平均偏差）。圖7a顯示CNTL試驗初始場的軸對稱環(huán)流很弱，臺風(fēng)眼半徑較大，對應(yīng)的中層暖心結(jié)構(gòu)也較弱（4 K）。同CNTL相比，后面的兩組同化試驗中臺風(fēng)的環(huán)流結(jié)構(gòu)顯著增強(qiáng)，最大切向風(fēng)速約45 m／s，位于邊界層內(nèi)。眼墻半徑縮小，最大風(fēng)速半徑縮小至20 km，最大溫度異常增強(qiáng)至8 K，位于8 km處。表明循環(huán)同化雷達(dá)資料能夠增強(qiáng)臺風(fēng)渦旋，形成合理的軸對稱風(fēng)場、溫度場，兩組同化試驗的軸對稱結(jié)構(gòu)非常相似，表明雷達(dá)資料同化可對臺風(fēng)內(nèi)核區(qū)動力和熱力結(jié)構(gòu)改進(jìn)具有主導(dǎo)作用。

4.4 臺風(fēng)路徑和強(qiáng)度預(yù)報檢驗

為了進(jìn)一步評估各組同化試驗分析場質(zhì)量的優(yōu)劣，本文在各組同化試驗的最后一個分析時刻，分別作了8月10日06時至18時的12個小時確定性預(yù)報。圖8a是各組試驗臺風(fēng)路徑對比圖，其中臺風(fēng)中心位置是通過最小海平面氣壓來確定。由于本文只同化了雷達(dá)徑向風(fēng)觀測資料，臺風(fēng)路徑的變化主要取決于分析后的臺風(fēng)環(huán)流結(jié)構(gòu)場和臺風(fēng)強(qiáng)度的變化。從圖8a中可以看出，前3 h，CNTL試驗?zāi)M的路徑較實況路徑明顯偏南，而其他兩組同化試驗?zāi)M的路徑與實況路徑相比均較為接近，CNTL試驗預(yù)報路徑不理想的初步原因歸結(jié)于初始時刻背景場氣壓比實況偏弱很多造成的。3 h以后，3DVARa試驗?zāi)M的路徑誤差逐漸加大，較實況路徑偏西偏北。9 h之后，3DVARa試驗?zāi)M的路徑較真實路徑偏離更為明顯，依然偏西偏北，而CNTL試驗則由于背景場中的臺風(fēng)強(qiáng)度偏弱繼續(xù)隨環(huán)境風(fēng)偏西偏南，而此時3DVARb試驗?zāi)M的路徑較其他兩組試驗更加接近實際路徑?？傊?DVARb試驗在整個12 h確定性預(yù)報過程中模擬的路徑與實況路徑最為接近。圖8b是各組試驗預(yù)報的臺風(fēng)路徑誤差圖，在預(yù)報的前3 h，各組試驗預(yù)報路徑誤差都控制在20 km以內(nèi)，到了預(yù)報后期，控制試驗路徑誤差增長過快，而另外兩組同化試驗則相當(dāng)，但3DVARb試驗的效果要略顯優(yōu)勢。圖8c著重考察了各組試驗對臺風(fēng)預(yù)報強(qiáng)度隨時間變化圖，從圖中可以看出，CNTL試驗在整個預(yù)報過程中的MSLP誤差最大。在試驗預(yù)報前6 h 3DVARb試驗預(yù)報效果要比3DVARa試驗改進(jìn)顯著，但隨著預(yù)報時次的增加，兩者的誤差逐漸接近，但從總體趨勢上來看，3DVARb試驗效果要比3DVARa試驗略優(yōu)一些，尤其在預(yù)報的起始階段。圖8d是各組試驗對臺風(fēng)預(yù)報的最大風(fēng)速隨時間變化圖，從圖中可見，CNTL試驗嚴(yán)重低估了臺風(fēng)的最大風(fēng)速，原因是背景場中的臺風(fēng)強(qiáng)度太弱。3DVARa試驗效果則和控制試驗相當(dāng)，3DVARb試驗在整個12 h預(yù)報過程中風(fēng)場得到較為有效的調(diào)整，與實況最為接近。

4.5 徑向風(fēng)預(yù)報均方根誤差（RMSE）效果檢驗

圖6 2006年8月10日06時的雷達(dá)組合反射率觀測（a），CNTL試驗診斷的組合反射率（b），3DVARa試驗的海平面氣壓（c）和3DVARb試驗的近地面風(fēng)場合成（d）Fig.6 The composite reflectivity observed by Wenzhou radar（a）and the analyzed composite reflectivity，sea level pressure（solid contours），and the surface wind vectors for CNTL（b），3DVARa（c），and3DVARb（d）at 06：00 UTC on 10th August 2006

本文進(jìn)一步將預(yù)報的徑向風(fēng)與真實雷達(dá)徑向風(fēng)對比做檢驗，前人大量的研究表明，雷達(dá)徑向風(fēng)觀測資料同化進(jìn)模式的合理有效預(yù)報時間一般是3～6 h。圖9是兩組同化試驗6 h預(yù)報相對于觀測的RMSE，初始時刻8月10日06時3DVARa試驗的RMSE為3.82 m／s，相比3DVARb試驗（2.2 m／s）要略微大一些。經(jīng)過3 h預(yù)報后，可以發(fā)現(xiàn)3DVARb試驗風(fēng)場預(yù)報相對于3DVARa試驗而言，與觀測的徑向風(fēng)更加接近。尤其是經(jīng)過6 h預(yù)報之后，3DVARa試驗的預(yù)報誤差增長的較快，達(dá)到12.2 m／s，3DVARb試驗的誤差仍然較小，在10 m／s左右。從6 h的風(fēng)場預(yù)報檢驗可以發(fā)現(xiàn)，3DVARb試驗效果要比3DVARa試驗效果改進(jìn)要更加顯著。

4.6 降水預(yù)報檢驗

圖7 2006年8月10日06時CNTL（a）、3DVARa（b）、3DVARb（c）試驗的臺風(fēng)軸對切向風(fēng)和溫度異常（等值線，單位：K）Fig.7 Contour plot of azimuthally-averaged tangential wind and temperature deviated from the horizontal mean（solid contour lines are shown with intervals of 2 K）at 06：00 UTC on 10th August 2006 from experiments of CNTL（a），3DVARa（b），and 3DVARb（c）

本文采用ETS（equitable threat score）評分技術(shù)對同化后的3 h累計降水做預(yù)報檢驗，將各組試驗?zāi)M降水和實況觀測降水做比較，分別對5 mm、10 mm、25 mm級別降水進(jìn)行比較。從圖10中可以發(fā)現(xiàn)，兩組同化試驗的ETS評分都要顯著高于CNTL試驗，3DVARb試驗的ETS評分在大部分時間（2006年8月10日06時，09時，12時）比3DVARa試驗略高。對于5 mm和10 mm級別的ETS評分，三組試驗均能維持在較高的水平，而25 mm降水的ETS評分各組試驗均明顯下降，但3DVARb試驗降幅最小。

5 總結(jié)與討論

本文利用高分辨率中尺度預(yù)報模式WRF及其同化系統(tǒng)WRF-3DVAR系統(tǒng)，針對2006年超強(qiáng)臺風(fēng)“桑美”個例，每30 min同化了溫州雷達(dá)站的雷達(dá)徑向風(fēng)觀測資料，主要結(jié)論如下：

（1）NMC方法統(tǒng)計得到的背景誤差協(xié)方差矩陣主要是反應(yīng)大尺度的誤差結(jié)構(gòu)特征，如果直接運用到對流尺度的雷達(dá)資料同化中去是欠妥的。本文經(jīng)過大量敏感性試驗研究發(fā)現(xiàn)，優(yōu)化靜態(tài)背景誤差協(xié)方差矩陣中的水平相關(guān)尺度具有很大的必要性。同化雷達(dá)徑向風(fēng)觀測資料后，可以有效的改善臺風(fēng)的初始風(fēng)場結(jié)構(gòu)，進(jìn)而影響臺風(fēng)內(nèi)核區(qū)動力和熱力結(jié)構(gòu)。在高時空分辨率的雷達(dá)資料同化中，背景誤差協(xié)方差中水平尺度化因子的優(yōu)化調(diào)整能進(jìn)一步地提高同化效果。

圖8 2006年8月10日06－18時預(yù)報路徑（a）、預(yù)報路徑誤差（b）、預(yù)報最低海平面氣壓（c）、預(yù)報地面最大風(fēng)速（d）的預(yù)報結(jié)果Fig.8 The 12-hour predicted tracks（a），track errors（b），minimum SLP（c）and maximum surface wind speed（d）of super typhoon Saomai from 06：00 UTC to 18：00 UTC on August 10th 2006

（2）變分同化試驗相比控制試驗得到的路徑和強(qiáng)度預(yù)報而言均有不同程度的改進(jìn)，其中3DVARb試驗分析出的臺風(fēng)的路徑和強(qiáng)度更加接近真實觀測。在整個同化過程中，3DVARb試驗得到的徑向預(yù)報風(fēng)與觀測最為接近，尤其是對于前1 h的預(yù)報，3DVARb試驗的誤差增長速度也相對3DVARa較為緩慢。可見雷達(dá)資料能夠通過影響分析場進(jìn)一步改進(jìn)預(yù)報效果。

（3）從3 h累積降水ETS評分來看，同化試驗的ETS評分都要顯著高于CNTL試驗，3DVARb試驗的ETS評分在大部分時間比3DVARa試驗略高。并且隨著降水閾值的提高，3DVARb的評分優(yōu)勢更加顯著。

本文利用雷達(dá)徑向風(fēng)觀測資料進(jìn)行的試驗說明，3DVAR同化多普勒雷達(dá)觀測資料有助于臺風(fēng)的初始化并提供更加精細(xì)的中尺度結(jié)構(gòu)信息，為多普勒雷達(dá)觀測資料在臺風(fēng)的初始化和集合預(yù)報研究、應(yīng)用提供了技術(shù)參考。同時，應(yīng)該指出本文只是針對“桑美”臺風(fēng)個例進(jìn)行了初步的研究，所得到的結(jié)論，對于其他臺風(fēng)個例的同化強(qiáng)度和路徑的預(yù)報技術(shù)提供了非常有益的借鑒和參考，對于其他個例結(jié)論是否成立還需要做進(jìn)一步的檢驗。在今后的工作中將針對更多的臺風(fēng)個例展開類似研究，希望能夠構(gòu)造出物理意義更加完善尺度化因子調(diào)整方法，并且對雷達(dá)觀測資料的質(zhì)量控制還需要做更加深入的研究。對于同化過程中的水平尺度化因子的調(diào)整對于不同天氣系統(tǒng)的影響還有待于將來進(jìn)一步的研究。

圖9 2006年8月10日6－12時3DVARa和3DVARb確定性預(yù)報徑向風(fēng)的RMSE檢驗Fig.9 RMSE validation of deterministic forecasted Vr by 3DVARa and 3DVARb from 06：00 to 12：00 UTC on August 10th 2006

圖10 3 h累積5 mm（a）、10 mm（b）、25 mm（c）降水ETS評分檢驗（CNTL、3DVARa、3DVARb）Fig.10 The equitable threat scores for forecasted 3 h accumulated precipitation from CNTL，3DVARa and 3DVARb at three thresholds of 5 mm（a），10 mm（b），and 25 mm（c）

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Experiments of assimilating Doppler radar data in forecast of typhoon Saomai

Shen Feifei1，2，Min Jinzhong1，2，Chen Peng3，Li Chao4

（1.Jiangsu Key Laboratory of Meteorological Disaster，Nanjing University of Information Science&Technology，Nanjing 210044，China；2.College of Atmospheric Science，Nanjing University of Information Science&Technology，Nanjing 210044，China；3.Jiangsu Meteorological Information Center，Jiangsu Province，Nanjing 210008，China；4.Nantong Meteorological Bureau，Jiangsu Province，Nantong 226018，China）

The impact of assimilating radar radial velocity data on the analysis and forecasting of the super typhoon“Saomai”（2006）is investigated in this study.The pre-processing and quality control are performed on radar radial velocity observations，which are further assimilated every 30 minutes into the framework of Weather Research and Forecasting（WRF）V3.5 and its three-dimensional variational data assimilation system WRF-3DVAR developed by the U.S.National Center for Atmospheric Research（NCAR）.The results show that assimilating Doppler radar radial velocity can improve the typhoon initialization for wind and temperature fields，producing more meticulous mesoscale structure information.Furthermore，radial velocity data assimilation have improved the forecasting of typhoon track，minimum sea level pressure，maximum wind speed，and precipitation.The analysis and forecasting performances can be further improved by reducing the background length-scale.

radar radial velocity；data assimilation；WRF-3DVAR；numerical simulation

P444

A

0253-4193（2015）03-0025-12

沈菲菲，閔錦忠，陳鵬，等.多普勒雷達(dá)資料同化在臺風(fēng)“桑美”預(yù)報中的應(yīng)用研究［J］.海洋學(xué)報，2015，37（3）：25—36，

10.3969／j.issn.0253-4193.2015.03.003

Shen Feifei，Min Jinzhong，Chen Peng，et al.Experiments of assimilating Doppler radar data in forecast of typhoon Saomai［J］.Haiyang Xuebao，2015，37（3）：25—36，doi：10.3969／j.issn.0253-4193.2015.03.003

2014-01-01；

2014-06-02。

國家973計劃項目（OPPAC－2013CB430102）；國家自然科學(xué)基金項目（41375025）；江蘇省普通高校研究生科研創(chuàng)新計劃（CXZZ11_ 0606，CXZZD_0490，CXZZB_0501）。

沈菲菲（1984—），男，江蘇省大豐市人，博士生，主要從事雷達(dá)和衛(wèi)星遙感資料同化。E-mail：ffshen.nuist＠gmail.com