山西一次區(qū)域性暴雨過程的ATOVS資料同化模擬分析

王曉麗，趙桂香，李　芳

(1.山西省氣象臺，山西　太原　030006；2.山西省雷電防護(hù)監(jiān)測中心，山西　太原　030002)

?

山西一次區(qū)域性暴雨過程的ATOVS資料同化模擬分析

王曉麗1，趙桂香1，李芳2

(1.山西省氣象臺，山西太原030006；2.山西省雷電防護(hù)監(jiān)測中心，山西太原030002)

摘要：為探索衛(wèi)星資料同化在山西暴雨數(shù)值預(yù)報中的應(yīng)用效果，應(yīng)用WRF-3DVar同化系統(tǒng)同化ATOVS資料，并利用同化后的分析場作為中尺度數(shù)值模式的初始場，對2013年7月3—4日發(fā)生在山西南部的一次暴雨天氣過程進(jìn)行數(shù)值模擬和對比分析。結(jié)果表明：(1)直接同化ATOVS資料能夠很好地改善模式初始場的溫度場、濕度場及風(fēng)場，主要表現(xiàn)為山西中南部濕度增大、南北溫差減小以及對流層中低層西風(fēng)分量增大，這樣更有利于低層水汽向山西中南部輸送、集聚；(2)直接同化ATOVS資料后，模式能夠很好地模擬降水發(fā)生、發(fā)展過程中各個相關(guān)物理量的演變，特別是更好地刻畫了大暴雨站點(diǎn)上空濕度和垂直速度的演變過程，在濕度增大、垂直上升運(yùn)動加強(qiáng)時刻，出現(xiàn)短時強(qiáng)降水，且對于觸發(fā)短時強(qiáng)降水的切變線的移動發(fā)展以及反映短時強(qiáng)降水的對流有效位能和反射率因子也有較好體現(xiàn)；(3)直接同化ATOVS資料后模式對強(qiáng)降水落區(qū)和量級的預(yù)報都有較大改進(jìn)，對中雨以上降水量級的預(yù)報站點(diǎn)TS評分都有明顯提高，空報率和漏報率明顯降低。

關(guān)鍵詞：ATOVS資料；變分同化；暴雨；TS評分

引言

數(shù)值預(yù)報的準(zhǔn)確性主要依賴于模式的初始場，而初始場的形成又依賴于各種資料的使用，常規(guī)觀測資料站點(diǎn)數(shù)量有限，且分布不均勻，僅使用常規(guī)觀測資料所得的初始場與實際偏差較大，進(jìn)而導(dǎo)致預(yù)報的不確定性。衛(wèi)星資料以其時空分辨率高、覆蓋面廣等特點(diǎn)被廣泛應(yīng)用。近年來，國內(nèi)外已有很多致力于衛(wèi)星資料同化等方面的應(yīng)用研究[1-12]。閔愛榮等[13]分析2005年7月9—10日發(fā)生在湖北西部—河南南部的一次大暴雨過程，發(fā)現(xiàn)直接同化ATOVS輻射率資料能夠有效改善模式初始場的溫度場和濕度場分布，能夠更好地模擬暴雨發(fā)生的落區(qū)、強(qiáng)度及時段。張羽等[8]用WRF-VAR系統(tǒng)同化ATOVS資料，對中國區(qū)域進(jìn)行連續(xù)一個月的同化模擬試驗，結(jié)果顯示同化ATOVS資料能夠改善模式中高層位勢高度及溫度場，對降水的預(yù)報效果也有所改善。李興武等[14]采用循環(huán)同化方法同化ATOVS資料，并分析同化結(jié)果對臺風(fēng)模擬的影響，認(rèn)為同化ATOVS資料后，模式對臺風(fēng)強(qiáng)度、路徑的模擬結(jié)果都有所改善。閔錦忠等[15]應(yīng)用WRF-EnSRF同化系統(tǒng)同化ATOVS資料，指出同化ATOVS資料后模式對暴雨強(qiáng)度、落區(qū)模擬有了明顯改善。

山西地形復(fù)雜，暴雨分布極不均勻，預(yù)報難度很大，經(jīng)常造成對外服務(wù)的被動。本文以2013年7月3—4日發(fā)生在山西南部的暴雨過程為例，應(yīng)用WRFDA中的三維變分同化系統(tǒng)直接同化ATOVS資料，設(shè)計不同的試驗方案，分析同化ATOVS資料對模式初始場的改善效果，以及對暴雨落區(qū)和強(qiáng)度等預(yù)報的影響，為更好利用模式產(chǎn)品、改進(jìn)暴雨預(yù)報效果及提高服務(wù)的針對性提供一定參考。

1降水特征、環(huán)流背景以及主要影響系統(tǒng)演變

1.1降水特征

2013年7月3—4日，山西中南部地區(qū)出現(xiàn)大范圍強(qiáng)降水天氣過程，降水主要集中在3日午后到4日中午，3日06:00—4日06:00 (世界時，下同)24 h降水量為0.5～126.5 mm(圖1)，其中有20站降水量≥50 mm， 2站降水量>100 mm(絳縣110.3 mm，陽城126.5mm)，暴雨區(qū)主要位于山西南部偏東地區(qū)。此次過程降水強(qiáng)度大、持續(xù)時間長、影響范圍大，多站出現(xiàn)短時強(qiáng)降水及雷暴等強(qiáng)對流天氣。

圖1　2013年7月3日06:00—4日06:00

分析逐小時降水變化可發(fā)現(xiàn)，強(qiáng)降水主要集中在3日15:00—4日00:00，表現(xiàn)出典型的中尺度特征。圖2給出大暴雨站點(diǎn)絳縣和陽城的逐小時降水量變化，可以看出，絳縣降水呈雙峰型，3日07:00—11:00和3日16:00—4日00:00出現(xiàn)2次雨峰，其中最大雨強(qiáng)出現(xiàn)在3日18:00，為54.6 mm·h-1，其余時段雨強(qiáng)均<20 mm·h-1；陽城在3日08:00、20:00和23:00均出現(xiàn)雨強(qiáng)>20 mm·h-1的短時強(qiáng)降水，最大雨強(qiáng)為25.6 mm·h-1，出現(xiàn)在3日20:00。

1.2環(huán)流背景及主要影響系統(tǒng)演變

此次降水過程是500 hPa高原槽、副熱帶高壓以及低層切變線共同影響產(chǎn)生的。7月3日00:00(圖略)，500 hPa亞洲中高緯為一寬廣的低壓系統(tǒng)，西風(fēng)帶多短波槽活動，副高呈東西向帶狀分布，西伸脊點(diǎn)達(dá)110°E，外圍588 dagpm線已北抬至湖北與河南交界，高原槽初步形成，山西南部受高原槽前和副高邊緣弱西南氣流控制。隨著短波槽攜帶的冷空氣不斷南下，高原槽不斷加深發(fā)展并東移，3日12:00(圖3a)槽線位于西北地區(qū)東部，槽前西南氣流加強(qiáng)，700 hPa相對濕度達(dá)到90%左右，空氣已接近飽和，同時副高撤退。受以上系統(tǒng)共同影響，山西中南部持續(xù)出現(xiàn)降水。

對應(yīng)低層，3日00:00，700 hPa(圖3b)河套地區(qū)存在一條暖式切變線，且切變線南側(cè)的偏南氣流中存在一條明顯的水汽通道，主水汽通道東側(cè)存在較強(qiáng)的偏西南氣流，將水汽不斷向山西輸送，對應(yīng)850 hPa(圖略)風(fēng)場切變不明顯；3日12:00 700 hPa(圖3c)河套西部偏北氣流顯著增強(qiáng)，在西北地區(qū)東部形成一條明顯的冷式切變線，位于河套地區(qū)的暖式切變線略有南壓，風(fēng)場切變明顯增強(qiáng)，山西中南部受切變線影響，河套到山西中南部水汽通量散度均表現(xiàn)為輻合，切變線南側(cè)暖區(qū)輻合較強(qiáng)；850 hPa(圖3d)風(fēng)場上西北地區(qū)東部出現(xiàn)一條冷式切變線，山西南部出現(xiàn)暖式切變線，且位于700 hPa暖式切變線的南側(cè)，中低層系統(tǒng)表現(xiàn)為前傾結(jié)構(gòu)，水汽通量輻合中心位于切變線附近，山西南部的輻合中心強(qiáng)度達(dá)到50×10-6g·(hPa·cm2·s)-1，暴雨、大暴雨出現(xiàn)在700 hPa與850 hPa切變線之間更靠近850 hPa切變線一側(cè)且風(fēng)場輻合和水汽輻合最強(qiáng)的區(qū)域。

圖2　2013年7月3日06:00—4日06:00絳縣、陽城逐小時降水量變化

圖3　2013年7月3日12:00 500 hPa高度場(實線，單位：dagpm)及700 hPa相對濕度場(陰影，單位：%)(a)，

2同化試驗及結(jié)果分析

2.1ATOVS資料

ATOVS(Advanced TIROS Operational Vertical Sounder)由3個儀器40個通道組成，分別為高分辨率紅外探測器3/4型(HIRS3/4)、微波溫度探測器(AMSU-A)及微波濕度探測器(AMSU-B)，主要用于垂直探測大氣的溫度和濕度分布。由于降水系統(tǒng)中云的覆蓋率很高，而HIRS資料受云影響很大，加入同化系統(tǒng)后往往會使得系統(tǒng)對亮溫的模擬變差，所以本試驗不采用該儀器所探測到的資料。由于峰值能量權(quán)重貢獻(xiàn)高度在近地面的通道資料受地表影響較大，因此主要選擇進(jìn)入同化的資料為AMSU-A的5、6、7、8、9通道資料和AMSU-B的3、4、5通道資料。

2.2試驗方案設(shè)計

中尺度模式為WRF3.3.1及其三維變分同化系統(tǒng)WRF-3DVar。模擬采用雙重嵌套(圖略)，水平分辨率分別為45 km和15 km，格點(diǎn)數(shù)分別為110×105和130×130。模式參數(shù)化設(shè)計如表1所示。

為充分考察同化ATOVS資料對改進(jìn)山西暴雨預(yù)報的效果，試驗共設(shè)計3組方案(表2)，同化時間窗為前后3 h。方案1以WRF模式7月2日12:00的12 h預(yù)報場作為初始場進(jìn)行積分，而方案2、方案3將其作為同化的初猜場，分別同化常規(guī)觀測資料、常規(guī)觀測資料及衛(wèi)星資料，以變分同化后得到的場作為初始場進(jìn)行積分。

表1　模式參數(shù)化方案設(shè)置

2.3試驗結(jié)果對比

2.3.1降水模擬結(jié)果

本次降水過程出現(xiàn)3個強(qiáng)降水中心，分別位于陽城(大暴雨)、絳縣(大暴雨)、安澤(暴雨)。圖4給出3組方案模擬的24 h降水量分布，對比圖1發(fā)現(xiàn)，3組試驗都模擬出了發(fā)生在山西中南部的強(qiáng)降水過程，但大暴雨中心與實況存在一定差異。與其他2組試驗相比，方案3所模擬的降水分布與實況最為接近。方案1對小雨、中雨的落區(qū)及范圍模擬與實況基本接近，對大雨及以上量級降水模擬位置偏西偏北，且在臨汾地區(qū)存在一大暴雨中心，該大暴雨中心與實況有偏差；方案2對晉城、臨汾、運(yùn)城交界處的大雨模擬范圍偏大，在臨汾西部也模擬出一大暴雨中心，但范圍有所減小，位置較方案1更靠近安澤；方案3對大雨及以上量級降水落區(qū)模擬更接近實況，大暴雨中心范圍減小，更接近于安澤，尤其是模擬出了長治、臨汾、晉城交界附近的暴雨，對于這一范圍的暴雨，前2組試驗均沒有表現(xiàn)出來。

表3給出陽城、絳縣和安澤3個站點(diǎn)3組方案所模擬的24 h雨量值，可以看到對于陽城、絳縣的大暴雨，3組試驗?zāi)M量級均偏小，但方案3的降水量較前2組試驗均有明顯增加；安澤的24 h實際降水量為95.2 mm，方案3所模擬的降水量為72.6 mm，與實況更為接近?？梢?，方案3對降水的模擬效果最好，模擬的雨區(qū)范圍與強(qiáng)度都有明顯改善。

表2　試驗方案設(shè)計

圖4　3組試驗?zāi)M的2013年7月3日06:00—4日06:00累計降水量分布(單位：mm)

站點(diǎn)站點(diǎn)經(jīng)緯度方案1方案2方案3陽城(35.48°N、112.4°E)25.928.328.8絳縣(35.52°N、111.57°E)17.223.125.1安澤(36.17°N、112.25°E)60.565.972.6

另外，此次降水還表現(xiàn)出降水強(qiáng)度大的特點(diǎn)，在多個站點(diǎn)出現(xiàn)了短時強(qiáng)降水天氣，選取潞城、襄垣、壺關(guān)為例，分析3組試驗對逐小時降水量的模擬效果(圖5)。方案1和方案2所模擬出的逐小時降水量都比較小，方案3則較好地模擬出短時強(qiáng)降水天氣，尤其是壺關(guān)的最大雨強(qiáng)與實況非常接近。其中潞城24 h降水量為83.7 mm，最大雨強(qiáng)為35.1 mm·h-1，最大雨強(qiáng)對總降水量的貢獻(xiàn)率接近42%，方案1、方案2所模擬的降水強(qiáng)度均<5 mm·h-1，而方案3所模擬的最大降水強(qiáng)度達(dá)到12.2 mm·h-1；襄垣的實況最大降水強(qiáng)度達(dá)到21 mm·h-1，方案1最大降水強(qiáng)度僅為1.6 mm·h-1，方案2為6.4 mm·h-1，方案3為9.4 mm·h-1，顯然，方案3模擬結(jié)果最好；壺關(guān)24 h實況降水量為51.9 mm，最大雨強(qiáng)為17.4 mm·h-1，方案3優(yōu)于前2組方案，其模擬的最大雨強(qiáng)為15.5 mm·h-1，24 h降水量為41.2 mm，與實況最接近。另外，3組方案模擬的強(qiáng)降水出現(xiàn)時間段均較實況略晚，這主要是模式系統(tǒng)誤差所引起的，這部分誤差仍需要更多的模擬統(tǒng)計分析來訂正去除。

綜上所述，同化ATOVS資料后，模式對強(qiáng)降水的模擬效果有明顯的改善。

圖5　模式模擬的2013年7月3日06:00—4日06:00潞城、襄垣和壺關(guān)站雨強(qiáng)時間序列Fig.5　The evolution of simulated hourly precipitationintensity at Lucheng, Xiangyuan and Huguan stationsfrom 06:00 UTC 3 to 06:00 UTC 4 July 2013

2.3.2初始場增量對比

分析同化常規(guī)觀測資料及ATOVS資料后的增量場發(fā)現(xiàn)，山西境內(nèi)對流層各層的水平風(fēng)速、溫度、濕度均有較大改變。山西地形復(fù)雜，氣象要素局地變化明顯，而隨著城市化發(fā)展，基本氣象站觀測要素的代表性越來越差。與僅同化常規(guī)觀測資料相比，同化ATOVS資料后，從對流層低層到高層，山西地區(qū)的混合比變化都比較明顯，主要表現(xiàn)為中南部濕度有所增加，而北部地區(qū)的濕度略有減?。?00 hPa山西大部分地區(qū)濕度表現(xiàn)為增大，南部水汽混合比增量中心位于臨汾、運(yùn)城地區(qū)，中心值達(dá)1.0×10-4kg·kg-1，西北部偏西地區(qū)表現(xiàn)為減少、偏東地區(qū)表現(xiàn)為增加(圖6a)；700 hPa水汽混合比增量在南北地區(qū)表現(xiàn)為不同變化，山西北部表現(xiàn)為減小，中南部表現(xiàn)為增加，且增加幅度較大，最大中心位于陽城附近，增值為3.5×10-4kg·kg-1(圖6b)；800 hPa濕度仍然表現(xiàn)出山西北部減小、南部增加的現(xiàn)象，晉城南部的增量更為顯著，水汽混合比增量>1.5×10-4kg·kg-1(圖6c)。

對流層中低層溫度場變化也明顯，山西偏西北部的溫度在對流層低層增量較大，南部地區(qū)溫度的調(diào)整主要表現(xiàn)為降溫，減小了南北溫差(圖略)。

圖6　2013年7月3日00:00 500 hPa(a)、700 hPa(b)和 800 hPa(c)

分析西風(fēng)增量場發(fā)現(xiàn)，對流層高層、低層的偏西風(fēng)分量都有所增大，這樣更有利于低層水汽從西南暖濕地區(qū)向山西南部輸送，使得模式模擬的大到暴雨的區(qū)域向西移動，與實況更為接近。山西境內(nèi)200 hPa的西風(fēng)增量均表現(xiàn)為正增量，增量中心位于晉東南地區(qū)，中心值>10×10-2m·s-1(圖7a)；500 hPa西風(fēng)增量在山西東部表現(xiàn)為正增量，西部表現(xiàn)為負(fù)增量，使得500 hPa的風(fēng)速輻散加強(qiáng)(圖7b)；700 hPa西風(fēng)增量均表現(xiàn)為正增量，正增量中心位于忻州、呂梁的偏東地區(qū)，最大中心為6×10-2m·s-1(圖7c)；800 hPa西風(fēng)增量(圖略)也均表現(xiàn)為正增量，在呂梁、臨汾地區(qū)的相對增量較大，該地區(qū)西風(fēng)增量均>4×10-2m·s-1。

南風(fēng)增量在對流層低層明顯，增量的大值區(qū)主要位于山西偏西地區(qū)。200 hPa陜西中部的增量較明顯，最大中心達(dá)到20×10-2m·s-1(圖8a)；500 hPa與700 hPa南風(fēng)增量均為負(fù)增加，但500 hPa的負(fù)增量絕對值表現(xiàn)為北大南小(圖8b)，700 hPa則表現(xiàn)為西南部較大，加大了該層的水汽輸送(圖8c)；800 hPa南風(fēng)都有所加強(qiáng)，陜西南部有一南風(fēng)正增量中心，在山西南部的南風(fēng)增量卻不是很明顯。另外在山西北中部偏西地區(qū)、內(nèi)蒙古中部也存在一南風(fēng)增量大值中心，該地區(qū)南風(fēng)的增加增大了北部偏西地區(qū)的輻散，使得該地區(qū)的虛假降水減弱(圖8d)。

綜上所述，直接變分同化ATOVS資料后模式初始濕度場、溫度場、風(fēng)場都有較大的改變，尤其對山西西部及東南部的調(diào)整最為明顯。

圖7　2013年7月3日00:00 200 hPa(a)、500 hPa(b)和700 hPa(c)

圖8　2013年7月3日00:00 200 hPa(a)、500 hPa(b)、700 hPa(c)和

2.3.3要素場和物理量場模擬結(jié)果

2.3.3.1大暴雨站單站特征

圖9給出絳縣單站垂直方向上相對濕度、垂直速度的時間序列?？梢钥闯?，僅同化常規(guī)觀測資料對相對濕度場的改變不大，但對垂直速度的改變比較明顯，3日08:00左右絳縣出現(xiàn)較強(qiáng)降水，與方案1相比，方案2在這一時間段內(nèi)垂直上升運(yùn)動加強(qiáng)，上升運(yùn)動中心位于700 hPa附近，最大上升速度達(dá)到0.1 m·s-1；3日21:00左右絳縣出現(xiàn)第二次雨峰，此時段內(nèi)方案2在800～200 hPa表現(xiàn)為一致的上升運(yùn)動，而方案1卻表現(xiàn)為下沉運(yùn)動。與方案1和方案2相比，方案3在降水較強(qiáng)的時間段內(nèi)對流層中低層相對濕度和垂直速度均變化明顯。3日08:00左右，方案2對第一次雨峰出現(xiàn)的條件描述已經(jīng)與實況十分接近，所以此時間段內(nèi)方案3改進(jìn)不明顯，3日21:00左右，絳縣500 hPa以下相對濕度增加明顯，對流層中低層相對濕度達(dá)到85%以上，垂直上升運(yùn)動延伸到200 hPa以上，垂直上升運(yùn)動中心分別出現(xiàn)在650 hPa和350 hPa高度附近，最大上升速度達(dá)到0.15 m·s-1，較方案2明顯增加，對應(yīng)以上2個時段，絳縣均出現(xiàn)較強(qiáng)降水，其中第二個時間段內(nèi)絳縣還出現(xiàn)了>20 mm·h-1的短時強(qiáng)降水。3日21:00后絳縣上空整層轉(zhuǎn)為下沉運(yùn)動，對流層低層轉(zhuǎn)為偏西風(fēng)(圖略)，降水趨于減弱結(jié)束。

圖9　3組方案模擬的2013年7月3日06:00—4日00:00絳縣上空整層相對濕度

圖10給出陽城站垂直方向上相對濕度、垂直速度的時間序列，可明顯看出，在強(qiáng)降水發(fā)生的2個時間段，與前2組方案相比，方案3對相對濕度場和速度場的模擬效果更好。3日12:00—4日00:00，方案2和方案3對流層中層500～600 hPa之間的相對濕度較方案1明顯增加，但方案3較方案2表現(xiàn)更明顯，尤其是降水較強(qiáng)時間段內(nèi)方案3低層的相對濕度也有所增加，使得強(qiáng)降水時間段內(nèi)低層相對濕度達(dá)到70%以上，濕層加厚且低層空氣飽和度加大。另外，與方案2相比，方案3在3日08:00左右對流層整層為上升運(yùn)動，相對濕度≥85%的濕層略有加厚，對應(yīng)該時間段陽城站出現(xiàn)>20.0 mm·h-1的短時強(qiáng)降水；3日19:00—4日00:00為陽城強(qiáng)降水發(fā)生的第二個時間段，與前2個方案相比，方案3所模擬的濕層相對較厚，且對流層低層大部分時間段內(nèi)相對濕度在55%以上，3日22:00低層相對濕度增大，3日16:00和20:00左右，方案3在對流層中低層表現(xiàn)為較強(qiáng)的垂直上升運(yùn)動，更好地解釋了該時間段內(nèi)出現(xiàn)>20 mm·h-1的短時強(qiáng)降水。3日21:00后對流層低層西南風(fēng)的偏西分量加大(圖略)，降水趨于減弱結(jié)束。

2.3.3.2低層風(fēng)場和混合比

圖11為3組試驗?zāi)M的2013年7月4日02:00 700 hPa風(fēng)場和水汽混合比的分布，可以看出，前2組試驗?zāi)M的風(fēng)場氣旋性輻合中心位于山西中南部與陜西交界，而方案3模擬的中心位于山西東南部長治、晉城地區(qū)附近，與實況更為接近。與前2組試驗相比，方案3在山西北中部的水汽混合比明顯減小，而南部的水汽混合比略有增加，該時刻絳縣、陽城附近風(fēng)的輻合表現(xiàn)更加明顯，山西東南部南風(fēng)加強(qiáng)，使得長治、晉城地區(qū)的切變線略有北抬，之后再不斷南壓，觸發(fā)了晉城地區(qū)的短時強(qiáng)降水天氣。位于山西中南部影響山西南部水汽輸送的西南風(fēng)偏西分量加大，將偏西通道中的水汽向山西南部及偏東地區(qū)輸送， 受西南風(fēng)偏西分量加大的影響，山西東南部的水汽含量也在不斷增大，為持續(xù)的強(qiáng)降水提供了充足的水汽條件。

圖10　3組方案模擬的2013年7月3日06:00—4日00:00陽城上空整層相對濕度

圖11　3組方案模擬的7月4日02:00 700 hPa風(fēng)場及水汽混合比(陰影，單位：kg·kg-1)

2.3.3.3對流有效位能(CAPE)

3組試驗?zāi)M的各個時刻CAPE的大值區(qū)均位于山西中南部，且不斷南壓(圖12)，相比之下，方案3的 CAPE值大小及變化與強(qiáng)降水發(fā)生的時間及位置對應(yīng)最好。3日18:00 CAPE的大值中心位于臨汾、長治、晉城交界，方案3在長治、晉城地區(qū)的CAPE大值區(qū)表現(xiàn)為范圍大、中心強(qiáng)的特點(diǎn)，最大中心位于絳縣附近，中心強(qiáng)度值≥2 100 J·kg-1。之后，隨著不穩(wěn)定能量的釋放及偏西風(fēng)的輸送，CAPE的大值區(qū)向東南方向移動，方案1和方案2在山西南部的中心值略微偏北，而方案3在3日22:00模擬的山西東南部CAPE大值中心則位于陽城和晉城交界，位置較前2組方案均偏南，反映了絳縣、陽城3日21:00左右出現(xiàn)的短時強(qiáng)降水的能量條件。之后隨著系統(tǒng)的移動和不穩(wěn)定能量的釋放，CAPE大值區(qū)基本移出山西。

2.3.3.4組合反射率因子

圖13給出3組試驗?zāi)M的7月4日02:00的組合反射率因子，可以看出，3組試驗都模擬出≥40 dBZ的組合反射率因子區(qū)域，與該時間段所模擬的短時強(qiáng)降水相對應(yīng)，但與其他2組方案相比，方案3對強(qiáng)組合反射率因子位置的模擬更為準(zhǔn)確。方案1所模擬的強(qiáng)組合反射率因子主要位于臨汾、長治、晉中交界一帶，呈塊狀分布，最大強(qiáng)度≥50 dBZ，方案2模擬的強(qiáng)組合反射率因子位置有所東移，且基本呈帶狀分布，中心值仍位于臨汾、長治、晉中交界地區(qū)，方案3的強(qiáng)組合反射率因子則位于長治、晉城地區(qū)，呈橢圓狀，中心值≥50 dBZ，而≥35 dBZ的組合反射率因子主要反映強(qiáng)對流性降水粒子的特征，這是該時間左右長治、晉城地區(qū)出現(xiàn)>20 mm·h-1的短時強(qiáng)降水天氣的重要體現(xiàn)。

綜上所述，同化AMSU-A與AMSU-B資料后，模式對暴雨發(fā)生所需要的較強(qiáng)的上升運(yùn)動、強(qiáng)的水汽輸送和輻合以及不穩(wěn)定能量等3個條件都有明顯改進(jìn)，對短時強(qiáng)降水等強(qiáng)對流天氣的落區(qū)及組合反射率因子的強(qiáng)度模擬也有較大改善。與其他2組試驗相比，方案3對此次暴雨過程的模擬結(jié)果更接近實況，說明同化AMSU-A/B資料后較好地調(diào)整了模式的初始場，同化結(jié)果對數(shù)值模擬起到了正效應(yīng)。

圖12　方案1(左)，方案2(中)及方案3(右)模擬的7月3日

圖13　3組方案模擬的2013年7月4日02:00組合反射率因子(單位：dBZ)

2.4站點(diǎn)分級降水的TS評分

為更客觀地檢驗各試驗方案對降水的預(yù)報效果，表4給出山西區(qū)域109站24 h累計分級降水的TS評分，可以看出方案3對中雨及以上量級降水的模擬效果明顯好于其他2組試驗。僅同化常規(guī)觀測資料對降水預(yù)報效果的改善不明顯，對≥0.1 mm、≥25 mm和≥50 mm的降水量，TS評分有正效應(yīng)，但改善結(jié)果均未超過2%，對≥0.1 mm和≥50 mm降水的空報率也有<1%的改進(jìn)。同化ATOVS資料后，方案3對中雨以上量級降水的TS評分明顯提高，比方案1提高了15%，空報率顯著降低，降低值達(dá)到6.1%，漏報率變化不明顯；對大雨以上量級降水的模擬效果改善更加明顯，TS評分、空報率、漏報率都有較大程度的改進(jìn)，其中TS評分比方案1提高15.6%，比方案2提高13.9%，空報率比方案1降低11.9%，比方案2降低14.3%，漏報率比方案1降低19.8%，比方案2降低14.6%；當(dāng)降水量≥50 mm時，方案3大幅降低了模式的空報率和漏報率，TS評分顯著提高，TS評分比方案1和方案2分別提高10.8%和10.5%，空報率分別降低32%和31.3%，而漏報率均降低10%。

表4　各個試驗方案的模擬結(jié)果評分

3結(jié)論與討論

(1)與方案1相比，方案2對此次暴雨過程的模擬有所改善，降水的落區(qū)也與實際較為接近。但由于常規(guī)觀測資料分辨率較低，同化后的模式初始場仍存在較大偏差，使得模式模擬的此次過程范圍仍然偏西偏北，而且小雨的空報率較高。直接同化ATOVS資料后(方案3)，模式初始溫度場、濕度場、風(fēng)場都有較大改善，對暴雨發(fā)生發(fā)展過程及強(qiáng)降雨的落區(qū)、強(qiáng)度的模擬效果都有明顯改善。

(2)同化ATOVS資料后，模式更好地模擬出了暴雨發(fā)生的動力、熱力、水汽條件，尤其是對對流層低層濕度場演變過程的改進(jìn)更為顯著，對與短時強(qiáng)降水相對應(yīng)的組合反射率因子的位置及強(qiáng)度也有所改進(jìn)。山西南部較強(qiáng)的不穩(wěn)定能量的演變和觸發(fā)是此次暴雨過程關(guān)注的核心。

(3)TS評分顯示，同化ATOVS資料后，模式對中雨及以上量級降水預(yù)報的站點(diǎn)TS評分顯著提高，尤其是對于暴雨以上量級的降水，空報率和漏報率顯著降低。

此次暴雨過程的主要影響系統(tǒng)是500 hPa高原槽、副熱帶高壓以及低層切變線，方案3對低層切變線的模擬與實況更為吻合，而且很好地改善了預(yù)報效果，但由于山西暴雨局地性較強(qiáng)，受地形影響明顯，在現(xiàn)有的地形資料基礎(chǔ)上，這種正效應(yīng)是否持續(xù)穩(wěn)定，仍需做大量的模擬試驗來分析驗證。

參考文獻(xiàn)

[1] Derber J C, Wu W S. The use of TOVS cloud-cleared radiances in the NCEP SSI analysis system[J]. Mon Wea Rev, 1998,126(8):2287-2299.

[2] Frank H R, Geogge D M, Alan E L. Assimilation of satellite imager data and surface observations to improve analysis of circulations forced by cloud shading contrasts[J]. Mon Wea Rev, 2000,128(2):434-448.

[3] 潘寧,董超華,張文健,等. 變分同化及衛(wèi)星資料同化[J]. 氣象科技,2001,29(2):29-36.

[4] 薛紀(jì)善. 我國西北高原地區(qū)數(shù)值預(yù)報的幾個科學(xué)問題[J]. 干旱氣象,2005,23(1):68-71.

[5] Okamoto K, Kazumori M, Owada H. The Assimilation of ATOVS Radiances in the JMA Global Analysis System[J]. Meteorol Soc Jpn, 2005,83(2):201-217.

[6] 張利紅,沈桐立,王洪利. AMSU資料變分同化及在暴雨數(shù)值模擬中的應(yīng)用研究[J]. 高原氣象,2007,26(5):1004-1012.

[7] 郭銳,張國平,李澤椿. 對于一次川渝暴雨的ATOVS資料同化數(shù)值模擬[J]. 大氣科學(xué), 2010,33(5):615-623.

[8] 張羽,潘曉濱,曹春新,等. 基于WRF-VAR的衛(wèi)星資料同化分析檢驗試驗[J]. 干旱氣象,2011,29(1):48-54.

[9] 張亞洲,鄧文彬,趙文斌. 臺風(fēng)暴雨數(shù)值預(yù)報中ATOVS資料的變分同化試驗[J]. 氣象與減災(zāi)研究,2012,35(3):8-17.

[10] 李冉,高山紅,王永明. 直接同化衛(wèi)星輻射數(shù)據(jù)的黃海海霧數(shù)值試驗研究[J]. 中國海洋大學(xué)學(xué)報,2012,42(3):10-20.

[11] 王曉麗,鮑艷松. 風(fēng)云三號衛(wèi)星微波溫度資料偏差訂正及同化試驗研究[D]. 南京：南京信息工程大學(xué),2013.

[12] 劉貝,盧紹宗,錢鈺坤,等. ATOVS 亮溫資料同化在臺風(fēng)數(shù)值模擬中的應(yīng)用[J]. 熱帶海洋學(xué)報,2014, 33(1):44-53.

[13] 閔愛榮,廖移山,王曉芳,等. ATOVS資料的變分同化對一次暴雨過程預(yù)報的影響分析[J]. 熱帶氣象學(xué)報,2009,25(3):314-320.

[14] 李興武,董海萍,郭衛(wèi)東,等. ATOVS不同衛(wèi)星資料在臺風(fēng)模擬中的同化實驗研究[J]. 熱帶氣象學(xué)報,2012,28(2):157-166.

[15] 閔錦忠,孔瑩,楊春,等. 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,2012,35(3):272-281.

[16] 郭銳,李澤椿,張國平. ATOVS資料在淮河暴雨預(yù)報中的同化應(yīng)用研究[J]. 氣象,2010,36(2):1-12.

Analysing Effect of Variational Data Assimilation of Satellite Radiance on a Regional Heavy Rain in Shanxi Province

WANG Xiaoli1, ZHAO Guixiang1, LI Fang2

(1.ShanxiMeteorologicalStation,Taiyuan030006,China；2.LightningProtectionandMonitoringCenterofShanxiProvince,Taiyuan030002,China)

Abstract:A regional heavy rain occurred in the southern Shanxi during 3-4 July 2013. In order to study the application effect of satellite data assimilation on the operational numerical weather forecast model in Shanxi, the assimilation with and without ATOVS satellite radiance data by using WRF-3DVAR were experimented and compared. The result are as follows: (1) The analysis field obtained by direct assimilation of the ATOVS satellite radiance could improve temperature, humidity and wind fields of the initial field of prediction, the main performance was increasing humidity in the central and southern of Shanxi and decreasing temperature difference between the southern and northern Shanxi, increasing the westerly component of the middle and lower troposphere, which was more conducive to low-level moisture transportation and gathering to the central and southern Shanxi. (2) The assimilation experiment was better in description of evolution of physical quantities during this precipitation process, especially for the evolution of humidity and vertical velocity over the heavy rainstorm stations. The short-time strong rainfall occurred in the moment that humidity increased and vertical upward movement strengthened, the movement and development of the shear line as a trigger of short-time strong rainfall, convective available potential energy and reflectivity factor had been better reflected. What is more, the location and intensity of the heavy rain had been improved obviously, the TS score of moderate rain or above had increased significantly, and false alarm rate and false negative rate were decreased.

Key words:ATOVS data; variational data assimilation; a heavy rain process; TS score

收稿日期：2015-08-19；改回日期：2015-10-31

基金項目：國家自然科學(xué)基金項目“黃河中游地區(qū)突發(fā)性大暴雨MCC結(jié)構(gòu)特征研究”(41475050)和山西省青年課題“直接同化ATOVS輻射率資料對山西暴雨預(yù)報的影響”(SXKQNTQ20147856)共同資助

作者簡介：王曉麗(1986-)，女，碩士，助理工程師，主要從事數(shù)值預(yù)報及資料同化研究工作.E-mail: wangxiaoli1217@126.com 通訊作者：趙桂香(1965-)，女，碩士，正研級高工，主要從事災(zāi)害天氣的數(shù)值診斷和技術(shù)方法研究.E-mail: liyun0123@126.com

文章編號：1006-7639(2016)-03-11-0522

DOI:10.11755/j.issn.1006-7639(2016)-03-0522

中圖分類號：P458.1+21.1

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

王曉麗，趙桂香，李芳.山西一次區(qū)域性暴雨過程的ATOVS資料同化模擬分析[J].干旱氣象，2016，34(3)：522-532, [WANG Xiaoli, ZHAO Guixiang, LI Fang. Analysing Effect of Variational Data Assimilation of Satellite Radiance on a Regional Heavy Rain in Shanxi Province[J]. Journal of Arid Meteorology, 2016, 34(3):522-532], DOI:10.11755/j.issn.1006-7639(2016)-03-0522