基于WRF-EnKF系統(tǒng)的雷達反射率直接同化對臺風“天鴿”（1713）預報的影響

肖輝，萬齊林，劉顯通，陳紹東，王洪，鄭騰飛，馮璐，夏豐

(中國氣象局廣州熱帶海洋氣象研究所，廣東廣州510641)

1 引 言

廣東位于我國華南地區(qū)，屬熱帶、亞熱帶季風氣候區(qū)，是我國受熱帶氣旋影響和熱帶氣旋登陸最多的省份之一，同時也是我國暴雨出現(xiàn)最多的地區(qū)之一[1]。每年汛期開始時間早，持續(xù)時間長，熱帶氣旋是廣東夏秋季降水的主要來源，但每年因熱帶氣旋引發(fā)的氣象災害及其次生災害給國民經(jīng)濟造成巨大損失，直接影響公共安全。熱帶氣旋發(fā)生發(fā)展機理復雜，尤其是近海變化機理仍不清楚，是氣象科學研究領域中的難點[2]。熱帶氣旋近海發(fā)展受下墊面條件以及地形等因素影響，加之其物理機制的研究也不夠系統(tǒng)和深入，使得目前數(shù)值預報模式對熱帶氣旋及其帶來降水的預報能力十分有限，但資料同化是提高數(shù)值預報能力的重要手段之一，有助于研究災害性天氣系統(tǒng)的發(fā)生發(fā)展機理。

隨著沿海多普勒雷達觀測網(wǎng)的建立，學者們可以借助雷達觀測資料研究近海熱帶氣旋結(jié)構(gòu)和降水等，主要利用雷達徑向風和反射率這兩種資料來分析[3-5]。數(shù)值模式方面，國內(nèi)外許多學者利用雷達徑向風資料對熱帶氣旋進行了大量的數(shù)值模擬研究。Kain等[6]研究表明雷達資料在前3—6小時區(qū)間內(nèi)產(chǎn)生的正影響最為顯著。萬齊林等[7]和高郁東等[8]對多普勒雷達視風速和徑向風同化，能更好地體現(xiàn)熱帶云系內(nèi)的中尺度結(jié)構(gòu)和天氣系統(tǒng)的環(huán)流，有利于改善臺風強降水預報效果。Zhu等[9]利用EnKF系統(tǒng)對2012年臺風“韋森特”進行研究，通過逐時同化廣州雷達徑向風資料改善臺風的路徑預報，進而提高臺風登陸時所帶來的降水預報能力。同時也有大量研究表明，同化地基和空載雷達的徑向風速度可以更好地模擬出熱帶氣旋的強度、結(jié)構(gòu)以及降水[10-11]。

雷達反射率資料應用方面，董海萍等[12]基于GSI（Grid Statiscal Interpolation）同化系統(tǒng)分析了常規(guī)地面、高空和雷達等資料對2013年臺風“譚美”的影響，其中雷達反射率資料采用云分析技術估算云水和云冰混合比，進而通過非絕熱初值化方案調(diào)整云內(nèi)溫度和水汽場，結(jié)果顯示雷達資料對臺風登陸后的路徑預報有改善，但是沒有單獨討論雷達反射率的影響。在其他強降水過程研究中，劉寅等[13]利用WRF-3DVAR和WRF-EnSRF對江淮流域一次梅雨鋒暴雨過程進行雷達反射率資料同化試驗，同化后可以改進模式中的微物理量和動力場，改善雨帶的范圍，較準確預報出降水中心。張艷霞等[14]利用雷達回波反演的云雨水及模式背景場的水汽和根據(jù)雨水修訂的水汽場對GRAPES模式初始場通過Nuding進行調(diào)整，修訂后的水汽場臨近預報效果較好，改善了模式的雷達回波和降水預報。

上述研究表明，雷達資料在數(shù)值天氣預報中已有很多研究和應用成果，同化雷達觀測資料可以改善數(shù)值模式預報效果，但目前大部分研究采用的資料為雷達徑向風，對于雷達反射率資料的研究和應用相對較少[15]，針對臺風的研究就更少了。此外，變分方法中背景誤差協(xié)方差是固定的，不隨實時天氣系統(tǒng)的變化而變化，而集合卡爾曼濾波同化系統(tǒng)可以提供環(huán)流依賴的背景誤差協(xié)方差[16-17]，更真實地反映預報誤差。因此，本文將利用WRF-EnKF系統(tǒng)和雷達反射率資料對2017年臺風“天鴿”過程進行研究，初步分析雷達反射率資料在臺風近海發(fā)展過程中的作用，以及對后續(xù)風雨預報的影響。

2 臺風概況

2017年8月20日12時（世界時，下同），原先在臺灣東南部洋面上形成的熱帶低壓加強為熱帶風暴級別（JMA，http://www.jma.go.jp/jma/jma-eng/jma-center/rsmc-hp-pub-eg/bstve_2017_m.html），隨后沿偏西方向移動，強度逐漸加強，穿過臺灣南部海域進入南海，于22日06時升級為強熱帶風暴級別，并向西北方向的珠江三角洲（簡稱珠三角）地區(qū)移動，隨后在22日18時加強為臺風級別，并于23日05時在廣東珠海金灣區(qū)沿海地區(qū)登陸，登陸時中心附近最大風力達14級（45 m/s），中心氣壓最低值為950 hPa，為珠三角和華南地區(qū)帶來明顯影響（圖1）。此次過程造成24人死亡和68.2億美元的經(jīng)濟損失，珠三角、粵西和廣西地區(qū)都出現(xiàn)了大于250 mm的特大暴雨。

圖1 模式區(qū)域設置和臺風“天鴿”最佳路徑（JMA，紅色為中心氣壓≤970 hPa）

圖2 給出2017年8月22日00時850 hPa和500 hPa高度場和風場，此時臺風剛進入南海，臺風中心位于珠海市東偏南方向上大約710 km的南海東北部海面上。從500 hPa高度場上可看出臺風“天鴿”中心位于臺灣省西南近海海域，西太平洋副熱帶高壓西南方向，在副熱帶高壓的影響下“天鴿”往西北方向移動，此時，廣東地區(qū)位于臺風中心的西北方向，受東北偏東氣流影響。850 hPa上，“天鴿”進入南海后，源源不斷的水汽從孟加拉灣、南海南部和副高西南側(cè)菲律賓海等地區(qū)向臺風輸送，在臺風的環(huán)流影響下，大量水汽從洋面向福建省和廣東省輸送。

3 資料及方案介紹

本文采用ECMWF（The European Center for Medium-Range Weather Forecasts） 的分辨率為0.125°預報場資料作為模式的初始場和邊界場。此外，觀測資料包含廣東省雷達觀測資料（廣州、陽江、韶關、汕頭、梅州、湛江、深圳、河源、汕尾、清遠）和常規(guī)地面觀測資料（風速、風向、溫度、相對濕度、降水），其中雷達資料空間分辨率為250 m，時間分辨率為6分鐘，雷達資料處理與Zhu等[9]相同。當觀測與先驗值（在觀測點上計算出背景場中的值）差大于5倍觀測誤差時，則剔除該觀測值；回波強度低于10 dBz的數(shù)據(jù)不進入同化系統(tǒng)，盡可能減少觀測誤差對模式的影響；為了減少雷達周圍雜波等影響，剔除距離雷達中心5 km范圍內(nèi)的觀測值，本文只采用了雷達反射率因子資料。

圖2 2017年8月22日00時NCEP再分析場a.850 hPa高度場（dagpm）、風場和水汽通量（g/(cm·hPa·s)）；b.500 hPa高度場和風場。

本文采用WRF-EnKF系統(tǒng)作為研究工具，該系統(tǒng)與Meng等[18-19]相同，在WRF模式基礎上建立起來，可用于區(qū)域尺度資料同化。參考Zhang等[11]思路，利用WRF的三維變分同化模塊中的cv3背景誤差協(xié)方差選項對初始場和側(cè)邊界場進行隨機平衡擾動產(chǎn)生60個集合成員（擾動的變量包括：水平風分量、位溫和水汽混合比），其中擾動標準差分別為2 m/s、1 K和0.5 g/kg。協(xié)方差膨脹使用松弛膨脹法，松弛系數(shù)為0.8[11]。

模式采用兩重嵌套，網(wǎng)格分辨率分別為9 km和3 km（圖1），垂直方向分35層，模式物理參數(shù)化方案采用Morrison微物理方案、RRTM長波輻射方案、Dudhia短波輻射方案和YSU邊界層方案。Morrison云微物理方案中，包含五種水凝物：云水、雨水、冰晶、雪和霰，同時考慮水凝物的質(zhì)量濃度（混合比）和數(shù)濃度，其中水凝物的粒子譜分布為[20]：

其中，N0、μ和λ分別為水凝物譜分布的截距、譜型參數(shù)和斜率。譜型參數(shù)和斜率分別表示為：

其中，Nt和q分別為水凝物數(shù)濃度和混合比，c和d為常數(shù)。

在水凝物粒子譜分布確定情況下，根據(jù)在線偏振雷達觀測中散射矩陣以及粒子群反射率因子各分量計算公式[21]，可以獲得偏振雷達觀測到的偏振量，其中水平偏振反射率因子Zh為（dBz）：

其中，ZHH,x（x=r,i,s,g）為雨水、冰晶、雪和霰的粒子群反射率水平分量。利用該計算過程將模式變量與雷達觀測的反射率建立聯(lián)系，為下一步資料同化做準備。具體計算過程詳見王洪等[22]。

如圖3所示，擾動后產(chǎn)生的60個集合成員從2017年8月22日00時（12時）積分6小時至06時（18時）來估計背景誤差協(xié)方差。然后在8月22日06時（18時）將雷達反射率同化進系統(tǒng)，最后利用06時（18時）的集合平均場進行確定性預報。試驗“NODA”為利用06時（18時）未同化的集合平均場進行確定性預報；試驗“DA_REF”為利用06時（18時）已同化的集合平均場進行確定性預報。

圖3 試驗流程圖 NODA：無同化；DA_REF：有同化。

4 結(jié)果分析

4.1 各要素場及其增量分析

圖4給出2017年8月22日06時和18時兩個時刻的雷達組合反射率。22日06時，臺風“天鴿”離海岸線較遠，沿岸的雷達尚不能完全探測到整個臺風結(jié)構(gòu)，只能探測到臺風北邊的風圈（圖4a），但臺風外圍雨帶自東向西移動，影響著粵東和珠三角地區(qū)。06時實況臺風中心位于20°N附近，有一回波帶從臺風中心延伸至粵閩交界處（圖4a黑框）。同化前的臺風中心位置與實況較為一致，但從臺風中心至粵閩交界的臺風雨帶沒有模擬出來（圖4b黑框位置），珠三角和粵西地區(qū)的雷達回波也沒有被模擬出來。同化了雷達反射率資料后（圖4c），粵閩交界、珠三角地區(qū)和粵西地區(qū)的雷達回波都較好地再現(xiàn)，但是回波強度與實況相比仍較低。22日18時，實況臺風中心向西北方向移動至23°N附近，臺風主體部分的回波與粵東海岸線相接，在粵西地區(qū)有一條較寬的臺風雨帶從大陸一直延伸至海南以東的海面（圖4d）。同化前，臺風中心位置與實況較為一致，但粵北地區(qū)出現(xiàn)了與實況較為不符的虛假回波區(qū)，粵西地區(qū)的回波帶較實況偏東（圖4e）。同化后，能夠模擬出粵西的臺風雨帶，且原先在珠三角地區(qū)西側(cè)的回波強度有一定程度的減弱，粵北地區(qū)的虛假雷達回波也被減弱。

為了進一步了解同化前后差異，圖5給出850 hPa上風場、雨水混合比和溫度及其變化。850 hPa風場上，廣東主要受東北風影響，粵閩交界地區(qū)的風向為東北偏東，廣東地區(qū)的水汽通量自東向西遞減，但粵閩交界的近海地區(qū)有明顯較干的氣流從臺風的東北側(cè)卷入，導致該地區(qū)存在一個水汽通量低值區(qū)（圖5a）。同化雷達資料后，粵閩交界的近海處水汽通量增加，增加區(qū)域一直延伸至臺風主體部分（圖5c黑色框），珠三角西側(cè)地區(qū)則存在一個水汽通量減少區(qū)域，該區(qū)域?qū)氖窃囼濶ODA虛假回波區(qū)域，也就是說虛假回波被減弱的同時，水汽通量也隨之減少。雨水混合比分布大體與雷達反射率水平分布較為一致，同化后，沿著粵閩交界至臺風主體的雨水混合比增加（圖5f黑框內(nèi)），粵東地區(qū)（黑框東側(cè)）出現(xiàn)一個雨水混合比減少區(qū)，該區(qū)域內(nèi)的虛假回波在同化后得到一定改善。從溫度分布上可知，試驗NODA在粵閩交界的近海上的溫度比其他海域高（圖5g），對應位置上是低水汽通量的干氣流，有利于輻射增溫。隨著觀測資料的加入，該區(qū)域的溫度降低且延伸至臺風主體。加入觀測資料后，黑框內(nèi)的水汽通量增加，雨水質(zhì)量濃度增加，進而導致溫度降低。未同化時臺風北部和西北部地區(qū)有一較干氣流隨著風場流入臺風主體部分，隨著雷達資料的同化，該地區(qū)水汽含量增加，較濕氣流隨著風場進入臺風主體有利于臺風的增強，同時高水汽含量促進降水發(fā)生，形成與實況相符的雨帶。

圖5 2017 年 8 月 22 日 06 時 850 hPa水汽通量和風場（a、b、c）、雨水混合比（d、e、f，單位：g/kg）、溫度（g、h、i，單位：℃）及其分析增量（c、f、i） a、d、g：NODA；b、e、h：DA_REF。

圖6給出8月22日18時850 hPa上水汽通量、風場、雨水質(zhì)量濃度和溫度以及它們的增量。由圖4d可知，臺風主體回波已經(jīng)到達粵東的海岸線上。同化前，水汽通量大值區(qū)主要集中在臺風的主體部分，其次在珠三角西側(cè)有一水汽通量帶，與試驗NODA的雷達回波位置相對應（圖6a黑框右側(cè)）。加入雷達觀測資料后，原先珠三角西側(cè)的回波帶向粵西移動，相應的位置上（黑框內(nèi)）的水汽通量增加了，風場上也有相應的變化，出現(xiàn)了東北偏北風增量（圖6c），雨水混合比從原來珠三角西側(cè)向西移至粵西地區(qū)，在珠三角西側(cè)和粵北地區(qū)的雨水混合比都在一定程度上降低，導致這兩個地區(qū)的溫度升高（圖6i），而粵西地區(qū)的溫度在雨水濃度增加的情況下呈現(xiàn)降低趨勢。與06時不同的是，22日18時臺風的中心進入雷達探測范圍，能夠更好地將雷達探測信息輸入進模式。從圖6c中可看出，同化后有明顯水汽從臺風的東北側(cè)進入臺風，大量水汽向臺風主體部分輸送，有利于促進云雨形成和降水，云雨的形成釋放潛熱，潛熱的增加有利于對流的促發(fā)和發(fā)展，進而有利于臺風的加強。

圖6 同圖5，但為2017年8月22日18時

為了進一步分析，圖7給出22日06時水汽和雨水混合比沿線AB（圖4b）的垂直剖面。試驗NODA中，風自東向西從海洋吹向陸地，水汽大致呈現(xiàn)東高西低，且主要集中在8 km以下，在115.4°E處有較強的雨水濃度，與該試驗模擬的雷達回波分布一致。同化后，整體水汽濃度是增加的（圖7c），116°E以東（對應黑框內(nèi)）的風場存在輻合的增量，有利于水汽和雨水質(zhì)量濃度的增加，該位置對應的是從粵閩交界至臺風中心的雨帶。位于115.4°E處的雨水混合比經(jīng)過同化后得到有效減弱，這主要是同化后該位置上垂直風切變增加，不利于對流的發(fā)展。實況觀測中，在115°E附近有一降水回波，雖然試驗NODA在該處沒有模擬出雨水，但經(jīng)過同化后能夠再現(xiàn)該降水回波。

圖7 2017年 8月 22日 06時水汽混合比（a、b、c）、雨水混合比（d、e、f）以及風場（UW）沿線 AB的垂直剖面a、d.NODA；b、e.DA_REF；c、f.分析增量。

圖8 給出22日18時水汽混合比和雨水混合比沿線CD（圖4e）的垂直剖面，該剖面穿過粵西的臺風雨帶，一直延伸至珠三角西側(cè)地區(qū)。試驗NODA中，水汽混合比大致呈現(xiàn)東高西低，東邊較靠近海洋，風的U分量在整層都是東風，有利于水汽從東邊向西邊輸送（圖8a）。位于珠三角西側(cè)（111.5～112.0 °E），模擬的雨水混合偏高，與實況雷達回波強度不符，而且111.5°E以西的臺風雨帶沒有模擬出來。同化觀測資料后，2 km高度以下的水汽以減少為主，尤其是111.5°E以東區(qū)域（圖8c黑框東側(cè)），而2 km高度以上的水汽則以增加為主，尤其是111.5°E以西區(qū)域（黑框內(nèi)及以西）。在111.5～112.0°E，上層東風分量加強，近地面有西風增量，進而使得該區(qū)域內(nèi)垂直風切變增加，而且風場的變化使得水汽向西輸送，低層水汽減少，在一定程度上抑制對流的發(fā)展，最終使得雨水混合比降低。111.5°E以西地區(qū)以水汽混合比的增加為主，存在風場輻合，有利于雨水的形成，與實況較為一致。

圖8 2017年8月 22日 18時水汽混合比（a、b、c）、雨水混合比（d、e、f）以及風場（UW）沿線 CD的垂直剖面a、d.NODA；b、e.DA_REF；c、f.分析增量。

4.2 降水模擬結(jié)果分析

為了考察同化試驗對臺風降水的影響，分別利用06/18時同化前后60個集合成員的集合平均場進行預報。圖9給出8月22日06—12時以及22日18時—23日00時6 h累積降水量。22日06—12時臺風主體離陸地較遠，降水主要由臺風的外圍雨帶造成，空間分布上存在兩個主要降水區(qū)域，分別為珠三角地區(qū)和粵閩交界地區(qū)（圖9a）。試驗NODA中，模擬的6 h累積降水主要分布在粵東地區(qū)，粵閩交界地區(qū)的降水中心沒有模擬出來，珠三角地區(qū)模擬的降水偏弱。而在試驗DA_REF中，粵閩交界地區(qū)的降水量較同化前增加，這主要是同化雷達反射率后能再現(xiàn)粵閩交界上的雨帶（圖9c）。從降水分布上可知，同化后臺風雨帶自東向西移動，但模擬的雨帶移動速度較實況慢，大部分降水集中在粵東，導致珠三角地區(qū)的降水強度和分布沒有明顯改善。

22日18時—23日00時6 h累積降水主要分布在粵東至珠三角沿海地區(qū)以及湛江一帶，此時臺風的主體部分已靠近粵東近海，而湛江和粵桂交界地區(qū)的降水主要由臺風外圍雨帶造成（圖9d）。試驗NODA中，由于臺風外圍雨帶較實際偏東，導致降水落區(qū)較實況偏東，而同化后雨帶得到較好修正，使得粵西的降水落區(qū)與實況較為一致，且整體降水強度要高于試驗NODA，與實況更為接近。

圖10給出8月22日06時—23日06時24 h累積降水量，此段時間內(nèi)臺風中心從位于臺灣省西南近海上移動至珠三角的珠海地區(qū)，降水主要集中在珠三角地區(qū)以及粵東地區(qū)，沿海地區(qū)大部分站點觀測到超過50 mm的降水。試驗NODA中，降水主要集中在粵東地區(qū)，珠三角地區(qū)降水明顯偏弱，累積降水量大于50 mm區(qū)域遠小于實況（圖10b）。同化后，粵東地區(qū)的降水量和降水范圍都有了一定的增加，但是珠三角地區(qū)的降水沒有明顯改善。

8月22日18時—23日18時24 h累積降水量可知，降水分布大體與臺風路徑一致，由粵西向廣西延伸，在粵桂交界處出現(xiàn)超過250 mm降水（圖10d）。試驗NODA中，降水主要集中在沿海地區(qū)，降水大于100 mm的區(qū)域小于實況。當加入觀測資料后，整體降水區(qū)域與試驗NODA差不多，但是降水大于100 mm的區(qū)域增加，且降水量大于250 mm的位置與實況更加相符。

圖9 2017年8月22日06—12時（a、b、c）和22日18時—23日00時（d、e、f）6 h累積降水量單位：mm。a、d.實況；b、e.試驗 NODA；c、f.試驗 DA_REF。

圖10 2017年8月 22日 06時—23日 06時（a、b、c）和22日18時—23日18時（d、e、f）24 h累積降水量單位：mm。 a、d.實況；b、e.試驗 NODA；c、f.試驗 DA_REF。

圖11為2017年8月22日06時和18時模擬的6 h和24 h累積降水量TS評分，6 h累積降水量分為 6 檔，分別為 1～4、4～13、13～25、25～60、60～120和大于120 mm，24 h累積降水量同樣分為6檔。利用22日06時集合平均場進行模擬，得到同化后6 h累積降水量TS評分整體上是得到提高，其中大于4 mm的TS評分都有了顯著的提升，25～60 mm一檔的TS評分也由原來的0提高至0.03（圖11a）。24 h累積降水量TS評分方面，同化后有較明顯提高，小雨、中雨、大雨和暴雨級別的TS評分分別提高17%、59%、93%和132%，這與上文分析結(jié)果一致。同化雷達數(shù)據(jù)后，18時起報的6 h降水量TS評分有一定提高，尤其是4～13和13～25 mm兩檔，TS評分分別提高 121%和739%，說明同化雷達反射率后調(diào)整了雨帶分布，進而改善0～6 h小時降水。24 h累積降水量TS評分在同化后也有一定程度提高，其中大于250 mm的TS評分提高至0.5。

4.3 其他氣象要素模擬結(jié)果分析

為了進一步分析同化結(jié)果，圖12給出24 h溫度、相對濕度和風的平均值和均方根誤差變化（第二重嵌套網(wǎng)格內(nèi)所有國家級臺站的平均）。在8月22日06時—23日06時，模擬的溫度、相對濕度和風的站點平均值日變化與實況較為一致，從22日06時開始，平均溫度逐漸降低，22日22時左右到達溫度最低點，然后溫度平均值逐漸上升，由于受到臺風的影響，23日06時的溫度要低于22日06時的，相對濕度的日變化則與溫度的日變化相反（圖12c），而風的U分量和V分量的日變化則不明顯。加入觀測資料后，2 m溫度平均值在前6 h較同化前增加，與實況更為接近，均方根誤差也隨之降低（最大可減少0.5℃）?？傮w來說，觀測資料的同化在前8 h（22日06—14時）的改善效果較明顯，8 h后（22日22時—23日06時）觀測資料的影響幾乎沒有。

在8月22日18時—23日18時的模擬結(jié)果中，模擬的溫度和相對濕度的日變化與觀測一致，溫度先增加后減小，相對濕度則相反，均方根誤差的變化與溫度的日變化相似，白天要大于晚上（圖12b）。同化后2 m溫度和相對濕度都有一定的改善，尤其是白天期間（23日02—10時），雨帶位置修正后，對地面的2 m溫度和濕度都有了相應的修正。10 m風方面，觀測資料對其影響不是很明顯。從均方根誤差上可知，對16小時內(nèi)（22日18時—23日10時）溫度和相對濕度的模擬效果都有提高。

圖11 2017年 8月 22日 06時（a、c）和 22日 18時（b、d）的 6 h(a、b)和 24 h(b、d)累積降水量 TS 評分

圖12 2017年 8月 22日 06時—23日 06時（a、c、e、g）和 22日 18時—23日 18時（b、d、f、h）地面 2 m 溫度（a、b）、2 m 相對濕度（c、d）、10 m 風的 U 分量（e、f）和 V 分量（g、h）平均值和均方根誤差

圖13 給出系統(tǒng)24 h模擬的臺風中心最低氣壓隨時間的變化，圖中采用兩種觀測資料作為參考，分別是來源于日本氣象廳（紅色點）和中國氣象局（CMA，黑線，http://typhoon.nmc.cn/web.html）。在8月22日06時—23日06時的同化試驗中，模擬的中心最低氣壓與JMA和CMA資料的變化趨勢一致，中心最低氣壓逐漸降低，CMA資料顯示最低氣壓在23日03時達到940 hPa。由于06時臺風主體部分未進入雷達探測區(qū)域，同化雷達反射率資料對臺風主體部分沒有明顯變化，但對臺風西北方向的水汽通量場有調(diào)整，水汽通量的增加有利于增加進入臺風主體部分的水汽量，進而在隨后的發(fā)展中臺風中心最低氣壓降低，最大能夠降低4 hPa左右，與實況更為接近。22日18時加入觀測資料后，風場和水汽場得到調(diào)整，進入臺風主體的水汽有顯著增加，臺風強度得到增強，在隨后的模擬中臺風中心最低氣壓較同化前低，且與實況更接近，最大能夠降低7 hPa左右。

圖13 2017年8月22日06時—23日06時（a）和22日18時—23日18時（b）臺風中心最低氣壓（hPa）

5 結(jié) 論

本文利用以中尺度數(shù)值模式WRF（Weather Research and Forecast）為基礎的集合卡爾曼濾波（EnKF，Ensemble Kalman Filter）系統(tǒng)直接同化廣東地區(qū)雷達反射率資料，對2017年臺風“天鴿”（1713）近海變化進行數(shù)值模擬分析。

（1）同化雷達反射率資料可調(diào)整臺風的回波強度和范圍，尤其是臺風外圍雨帶的回波，水汽場、水凝物和溫度場都有相應的調(diào)整。當水汽通量增加時，雨水質(zhì)量濃度增加，同時溫度也相應降低。

（2）同化后，臺風風場和水汽場調(diào)整后，進入臺風主體部分的水汽量增加，臺風強度增強，中心最低氣壓降低（最大能降低7 hPa），更接近實況。

（3）同化雷達反射率可提高降水強度和落區(qū)的預報效果，同時對地面2 m溫度和相對濕度的預報也有改善，均方根誤差明顯降低。直接同化反射率后，雨帶位置得到調(diào)整，提高大暴雨和特大暴雨量級的TS評分。

總之，利用WRF-EnKF系統(tǒng)直接同化雷達反射率資料，能改進臺風近海發(fā)生發(fā)展以及降水的預報，對臺風結(jié)構(gòu)、強度和降水都有明顯的調(diào)整，從而為臺風近海預報業(yè)務提供參考。目前而言，相關分析只取得初步結(jié)果，本研究只針對一個臺風個例，還需要對大量臺風個例進行深入系統(tǒng)地研究。