基于雷達(dá)資料同化的颮線過程數(shù)值模擬試驗研究

沈艷秋 黃興友 沈菲菲 沈妍琰 陳曉穎

(南京信息工程大學(xué) 氣象災(zāi)害預(yù)報預(yù)警與評估協(xié)同創(chuàng)新中心，南京 210044)

引 言

近年來，數(shù)值模式已成為重要的天氣預(yù)報工具，傳統(tǒng)的數(shù)值模式難以準(zhǔn)確預(yù)報颮線等生消變化快的中小尺度天氣系統(tǒng)。多普勒天氣雷達(dá)資料具有高時空分辨率的特點，將其同化到模式中，可以為模式初始場提供中小尺度信息，從而提高模式模擬和預(yù)報中小尺度天氣系統(tǒng)的能力。

諸多氣象學(xué)者在雷達(dá)資料同化頻次以及雷達(dá)觀測變量選取方面展開了相關(guān)研究。顧建峰[1]發(fā)現(xiàn)利用WRF三維變分同化系統(tǒng)(3DVAR)直接同化多普勒天氣雷達(dá)徑向速度和反射率因子可以進(jìn)一步改善降水預(yù)報效果。HU，et al[2]通過ARPS-3DVAR及云分析方案研究了Oklahoma的一次暴雨過程，其結(jié)果受循環(huán)同化頻次的影響。閔錦忠等[3]基于WRF-3DVAR系統(tǒng)的試驗表明,選取合適的尺度化因子能有效改進(jìn)初始風(fēng)場和溫度場的分布，同化頻率越高，短時降水預(yù)報越準(zhǔn)確。馬曉華等[4]針對一次強(qiáng)降水過程，發(fā)現(xiàn)同化雷達(dá)徑向風(fēng)資料能改善初始風(fēng)場信息，同化雷達(dá)反射率資料能顯著改善水汽場，得到的降水預(yù)報效果更佳。蔣宗孝等[5]的研究表明同時同化雷達(dá)反射率因子和徑向速度資料，預(yù)報的降水與實況最符合，循環(huán)同化時間間隔為3 h和6 h的預(yù)報效果更優(yōu)。上述研究工作表明，通過同化多普勒天氣雷達(dá)資料可以更好地預(yù)報降水，但不同的雷達(dá)同化資料和同化時間間隔，對不同天氣系統(tǒng)降水的預(yù)報效果不同。

我國華南地區(qū)春夏季颮線等強(qiáng)對流系統(tǒng)頻發(fā)，極易引起短時強(qiáng)降水，對人民的生命財產(chǎn)、生產(chǎn)生活危害極大[6]。因此，本文主要針對華南地區(qū)2014年3月30—31日發(fā)生的一次颮線過程，利用WRF及其三維變分同化系統(tǒng)對多普勒天氣雷達(dá)反射率因子和徑向風(fēng)資料進(jìn)行同化效果的試驗研究，探討不同雷達(dá)資料和同化頻次對模式初始場的改善作用，以及對颮線過程模擬的影響，以便提高降水預(yù)報的準(zhǔn)確性。

1 WRF-3DVAR同化系統(tǒng)

在雷達(dá)資料同化中，多普勒徑向速度直接同化觀測算子的作用是將徑向風(fēng)資料與模式變量聯(lián)系起來，采用SUN，et al的方法[7-8]，徑向速度直接同化觀測算子的表達(dá)式為：

(1)

(2)

式中：(u,v,w)為大氣三維風(fēng)場；(x,y,z)為雷達(dá)位置；(xi,yi,zi)為雷達(dá)觀測的目標(biāo)位置；ri是觀測目標(biāo)到雷達(dá)位置的距離；vT為粒子下落末速度(m·s-1)；qr是雨水混合比(g·kg-1)；a是修正因子，其定義為：

(3)

在雨滴分布的Marshal-Palmer假定下導(dǎo)出的解析解作為多普勒雷達(dá)基本反射率因子的直接同化觀測算子，即雨水混合比qr與雷達(dá)反射率因子Z(dBZ)之間的Z-qr關(guān)系[9]：

Z=43.1+17.5log(ρqr),

(4)

式中：Z為反射率因子(dBZ)；ρ為空氣密度(kg·m-3)。

該觀測算子可以直接將雨水混合比同化到WRF-3DVAR系統(tǒng)中。此方案以雨水、云水和水汽混合比的總和作為濕度控制變量。采用一種暖雨模型為約束條件，考慮了暖雨過程中水汽凝結(jié)成云水、雨水碰并成云水、雨水轉(zhuǎn)化成云水和雨水蒸發(fā)成水汽等過程。由于未涉及冰相過程，可能對暖雨過程以外的天氣系統(tǒng)分析有一定的影響。

WANG,et al[10]提出間接同化雷達(dá)反射率方案，是將雷達(dá)反射率反演成雨水含量和估計的水汽等變量后再進(jìn)行同化。等效雷達(dá)反射率因子考慮了雨水混合比qr、干雪濕雪混合比qs和冰水混合比qg的綜合貢獻(xiàn)：

Ze=Z(qr)+Z(qs)+Z(qg),

(5)

依據(jù)不同環(huán)境溫度下選取不同的經(jīng)驗公式。估計的水汽同化是指當(dāng)雷達(dá)反射率因子大于30 dBZ時，假設(shè)云內(nèi)相對濕度為100%，并根據(jù)氣壓和溫度計算該點的水汽比濕值qv，將其作為“觀測”值同化到模式中，公式為：

qv=rh×qvs。

(6)

式中：rh為相對濕度；qvs為飽和水汽比濕。間接同化反射率過程中考慮了冰相態(tài)粒子對反射率的貢獻(xiàn)，但本文僅先研究直接同化雷達(dá)反射率的情況，間接同化方案將在后續(xù)的工作中進(jìn)一步討論。

目前WRFDA系統(tǒng)中的控制變量主要有兩種，一種基于流函數(shù)—勢函數(shù)，另一種基于水平風(fēng)場。這里采用的是以流函數(shù)—勢函散為控制變重的框架。

2 個例選取與資料介紹

2.1 天氣形勢與實況

2014年3月30—31日廣東地區(qū)出現(xiàn)了一次強(qiáng)對流天氣過程，颮線系統(tǒng)自西北向東南方向橫掃了廣東地區(qū)，移動速度較快，廣東省出現(xiàn)了大風(fēng)、強(qiáng)降水等天氣。

圖1為2014年3月30日18時(世界時，下同)的形勢場，500 hPa(圖1a)上中高緯度切斷低壓和低渦相疊加，使得阻塞高壓得以維持。廣州西部受西北氣流控制，風(fēng)速大于20 m·s-1，而溫度場落后于高度場，高壓脊前下沉的冷空氣為強(qiáng)對流天氣發(fā)展提供了有利的動力和熱力條件。850 hPa形勢場上(圖1b)，四川盆地有低渦生成，在高空槽的引導(dǎo)下向東南方向緩慢移動，華南沿海地區(qū)盛行的西南低空急流將大量暖濕空氣不斷向上輸送，與高空槽后西北冷空氣相遇，從而為強(qiáng)對流天氣的發(fā)生提供了大量的熱力和水汽條件。

圖1 2014年3月30日18時 (a) 500 hPa,(b)850 hPa位勢高度場(實線，單位：dagpm)、風(fēng)場以及溫度場(虛線，單位：℃)Fig.1 Geopotential height(solid lines; unit: dagpm)， wind and temperature field(dotted lines; unit: ℃) at1800 UTC on March 30， 2014 of (a) 500 hPa;(b)850 hPa

2.2 雷達(dá)資料處理

本文使用的雷達(dá)資料由廣州S波段新一代多普勒雷達(dá)(23.004°N，113.355°E，海拔高度180.3 m，型號CINRAD/SA)探測獲得，時間段為2014年3月30日20時至31日08時。雷達(dá)資料在進(jìn)入模式前需要進(jìn)行一系列預(yù)處理工作(圖2)，包括：消除近地面湍流回波和地物雜波；剔除反射率因子和徑向速度孤立點；對徑向速度資料進(jìn)行退速度模糊處理；在同一錐面上取徑向臨近三點平均將徑向速度和反射率因子資料插值到格點上，水平分辨率約為3°×3 km，插值后的資料仍處于錐面上；將雷達(dá)資料的格式轉(zhuǎn)換成WRF-3DVAR模式的讀取格式[11]。

3 試驗設(shè)計

利用WRF v3.9.1模式對此次颮線過程進(jìn)行數(shù)值模擬，該模式是一種完全可壓非靜力模式，水平方向采用Arakawa-C網(wǎng)格點，垂直方向采用隨地形的質(zhì)量坐標(biāo)[12]。模擬區(qū)域中心位于(25.188°N，113.804°E)，水平格點數(shù)為350×400，分辨率為5 km，垂直方向分為29層，模式頂層氣壓為50 hPa。主要物理參數(shù)化方案有YSU邊界層方案[13]、WSM6微物理方案[14]、RRTM長波輻射方案[15]、Dudhia短波輻射方案[16]、5-layerthermal diffusion陸面過程方案[17]、Monin-Obukhov近地面層方案[18]，不使用積云參數(shù)化方案。背景場資料和側(cè)邊界條件來自NCEP 0.5°×0.5°、每3 h間隔的全球模式(GFS)分析資料。背景誤差協(xié)方差矩陣是利用2014年3月逐日資料通過NMC方法計算得到，即以同一時刻預(yù)報時效為12 h和24 h預(yù)報差的統(tǒng)計結(jié)構(gòu)近似背景場誤差結(jié)構(gòu)。

試驗包含了控制試驗和同化試驗兩部分，控制試驗是從2014年3月30日15時至31日06時，模式積分步長為30 s，共積分15 h，模式結(jié)果每30 min輸出一次。同化試驗均采用“熱啟動”方式進(jìn)行預(yù)報，首先做5 h的Spin-up，3月30日20—22時為同化分析階段，用前一時次的預(yù)報場作為下一時次循環(huán)同化初始場，更新邊界條件后，分別以12 min、30 min和1 h的同化頻率同化多普勒雷達(dá)資料，然后采用22時的分析場作8 h確定性預(yù)報，每隔30 min的輸出結(jié)果用于診斷分析。共設(shè)計了10組試驗，設(shè)計方案見表1。

圖2 2014年3月30日22時雷達(dá)反射率因子(a、b)和徑向速度(c、d)：(a、c)原始數(shù)據(jù)；(b、d)質(zhì)量控制后數(shù)據(jù)Fig.2 (a,b)Radar reflectivity factor and (c,d) radial velocity at 2200 UTC on March 30， 2014: (a，c) raw data; (b，d) quality control data

4 數(shù)值試驗結(jié)果分析

4.1 單點試驗

為了更好地理解多普勒雷達(dá)觀測資料在3DVAR同化系統(tǒng)中對模式變量的影響作用，進(jìn)行了單點徑向風(fēng)試驗。試驗觀測點(23.875°N,113.372°E)海拔高度為3 340.4 m，較接近模式層第十層(約700 hPa)。觀測點位于雷達(dá)站北側(cè)，徑向風(fēng)速為22.5 m·s-1，設(shè)置的徑向風(fēng)觀測誤差為2 m·s-1。背景場由2014年03月30日21時的NCEP/GFS再分析資料插值得到，模擬區(qū)域為350×400 ×29格點，水平分辨率為5 km。鑒于前人對尺度因子調(diào)整的研究[3,12,19]，本文試驗的方差尺度和特征長度分別取1.0和0.3。

表1 試驗設(shè)計方案Table 1 Experimental schemes

在廣東地區(qū)，模式第十層風(fēng)場為均勻的偏西風(fēng)，風(fēng)速大約為22 m·s-1，與實況觀測的西南風(fēng)略有差異。根據(jù)同化理論，應(yīng)該得到偏南方向、遠(yuǎn)離雷達(dá)的風(fēng)場增量。將背景場插值到觀測點位置，緯向風(fēng)速為22.04 m·s-1，經(jīng)向風(fēng)速為3.04 m·s-1，同化后得到的緯向風(fēng)速為22.23 m·s-1，經(jīng)向風(fēng)速為13.33 m·s-1。此時的背景徑向風(fēng)大于觀測值，得到的實際徑向風(fēng)增量與理論分析相一致。

圖3為單點試驗同化徑向風(fēng)后得到的風(fēng)場增量與風(fēng)場的分布。圖3a、b分別是緯向風(fēng)、經(jīng)向風(fēng)增量分布，可以看出，觀測點周圍經(jīng)向風(fēng)的增量為正值，代表南風(fēng)增量，也就是遠(yuǎn)離雷達(dá)的徑向風(fēng)增量。圖3c為風(fēng)場增量與氣壓場增量的組合，同樣可以看到較強(qiáng)的南風(fēng)增量，且風(fēng)場增量在地轉(zhuǎn)平衡關(guān)系的影響下，引起了氣壓變化，根據(jù)風(fēng)壓定律，風(fēng)場增量的右側(cè)為正氣壓增量，左側(cè)為負(fù)氣壓增量。圖3d為同化單點后模式層第十層的風(fēng)場，觀測點附近由原本背景場中的偏西風(fēng)變成了與實際相吻合的西南風(fēng)。

4.2 同化對分析場的影響

為了更好地了解同化雷達(dá)資料對模式分析場的調(diào)整作用，對2 h循環(huán)同化后的風(fēng)場、總水場增量、假相當(dāng)位溫以及組合反射率因子進(jìn)行分析，以下分析資料對應(yīng)的時間為2014年3月30日22時，20—22時為2 h同化窗口。

圖3 單點徑向風(fēng)試驗結(jié)果:(a)緯向風(fēng)增量; (b)經(jīng)向風(fēng)增量; (c)水平風(fēng)與氣壓增量; (d)水平分析場Fig.3 The result of a single radial wind observation test: (a)zonal wind increment;(b)warp wind increase;(c)horizontal wind and air pressure increment;(d)horizontal analysis field

4.2.1 風(fēng)場

圖4為2014年3月30日22時9組同化試驗的700 hPa風(fēng)場及其增量場合成。分析場上西南氣流占主導(dǎo)地位，在颮線爆發(fā)區(qū)域附近并未出現(xiàn)風(fēng)場的輻合信息，颮線系統(tǒng)很難形成并發(fā)展。與控制試驗相比，同化雷達(dá)資料后，在颮線爆發(fā)的區(qū)域都產(chǎn)生了強(qiáng)烈的風(fēng)場輻合，輻合產(chǎn)生上升運動，有利于颮線發(fā)展。從增量場可以看出，同化試驗在強(qiáng)回波區(qū)域出現(xiàn)了明顯的風(fēng)速調(diào)整，風(fēng)速比控制試驗大了15 m·s-1以上；僅同化雷達(dá)反射率因子的試驗(圖4a、d、g)引起的風(fēng)速的調(diào)整范圍和強(qiáng)度均小于僅同化雷達(dá)徑向風(fēng)資料的試驗(圖4b、e、h)，僅同化雷達(dá)徑向風(fēng)資料試驗風(fēng)速輻合明顯，表現(xiàn)為西南風(fēng)和西北風(fēng)的切變，對風(fēng)場的調(diào)整與聯(lián)合同化雷達(dá)反射率因子和徑向風(fēng)資料的試驗(圖4c、f、i)類似，說明同化多普勒雷達(dá)徑向速度對風(fēng)場調(diào)整起主要作用。同化頻率高的風(fēng)速增量較大，風(fēng)場調(diào)整效果更顯著。以上分析表明，同化多普勒雷達(dá)資料能在風(fēng)場增加中小尺度信息，出現(xiàn)風(fēng)速輻合和風(fēng)向切變，促進(jìn)對流的發(fā)生、發(fā)展，有利于對颮線過程的模擬。

圖4 2014年3月30日22時700 hPa風(fēng)場及其增量場(單位：kts，陰影)分布合成:(a)ASSI12_RF;(b)ASSI12_RV;(c)ASSI12_RFRV;(d)ASSI30_RF;(e)ASSI30_RV; (f)ASSI30_RFRV; (g) ASSI60_RF;(h)ASSI60_RV; (i)ASSI60_RFRVFig.4 The wind field and its incremental field (unit: kts， shadow) at 700 hPa at 2200 UTC on March 30， 2014: (a)ASSI12_RF;(b)ASSI12_RV; (c)ASSI12_RFRV;(d)ASSI30_RF;(e)ASSI30_RV; (f)ASSI30_RFRV; (g) ASSI60_RF; (h)ASSI60_RV; (i)ASSI60_RFRV

圖5 2014年3月30日22時850 hPa水物質(zhì)總量增量場：(a)ASSI12_RF;(b)ASSI12_RV;(c)ASSI12_RFRV;(d)ASSI30_RF; (e)ASSI30_RV; (f)ASSI30_RFRV; (g) ASSI60_RF; (h)ASSI60_RV; (i)ASSI60_RFRVFig.5 The incremental field of total water amount in the form of vapor， cloud particle and rain droplet at 850 hPa level at 2200 UTC onMarch 30， 2014: (a)ASSI12_RF; (b)ASSI12_RV;(c)ASSI12_RFRV;(d)ASSI30_RF;(e)ASSI30_RV; (f)ASSI30_RFRV; (g) ASSI60_RF; (h)ASSI60_RV; (i)ASSI60_RFRV

4.2.2 總水場

圖5是2014年3月30日22時850 hPa總水(包括水汽混合比qv、云水混合比qc以及雨水混合比qr)增量場。雷達(dá)資料同化對水物質(zhì)總量分布也有一定的改善，由圖5b、e、h可知，只同化雷達(dá)徑向風(fēng)資料，水物質(zhì)含量基本不變；同化雷達(dá)反射率因子的試驗(圖5a、d、g)反映在廣東中部出現(xiàn)了水物質(zhì)增量中心；聯(lián)合同化雷達(dá)反射率因子和徑向風(fēng)資料的試驗(圖5c、f、i)后，不但總水增量達(dá)到了5 g·kg-1，而且增量區(qū)域更大，ASSI12_RFRV試驗最為明顯。圖6是ASSI12_RF、ASSI12_RV、ASSI12_RFRV三組同化試驗各自的水汽混合比qv、云水混合比qc以及雨水混合比qr增量場，可以看出，同化雷達(dá)資料對云水混合比qc的改變不明顯，但水汽混合比有了明顯的增加，增量高值中心與觀測的線狀強(qiáng)回波位置接近，說明雷達(dá)資料的加入較好地引入了水汽信息。而雨水混合比增量區(qū)域與模式得到的22時組合反射率因子帶狀高值區(qū)相吻合，說明雨水混合比增量對模式結(jié)果的貢獻(xiàn)比較大。

圖6 2014年3月30日22時850 hPa水汽混合比qv(a、d、g)、云水混合比qc(b、e、h)、雨水混合比qr(c、f、i)增量場 ：(a—c)ASSI12_RF;(d—f)ASSI12_RV; (g—i)ASSI12_RFRVFig.6 The incremental field of (a,d,g) water vapor mixing ratio，(b,e,h) cloud water mixing ratio，(c,f,i) rainwater mixing ratio at 850 hPa at 2200 UTC on March 30， 2014: (a-c)ASSI12_RF;(d-f)ASSI12_RV; (g-i)ASSI12_RFRV

4.2.3 颮線垂直結(jié)構(gòu)

為了模擬研究發(fā)展快速的颮線系統(tǒng)的垂直結(jié)構(gòu)，選取同化頻率最高、間隔12 min的三組同化試驗進(jìn)行診斷分析。圖7是2014年3月30日22時ASSI12_RF、ASSI12_RV、ASSI12_RFRV三組試驗沿111.5°E雷達(dá)反射率、風(fēng)場及假相當(dāng)位溫的垂直剖面，其橫坐標(biāo)為緯度分布，縱坐標(biāo)為高度(單位：km)。由雷達(dá)實況反射率可知，此時為颮線發(fā)展旺盛時期，颮線前緣應(yīng)是強(qiáng)對流回波區(qū)，但ASSI12_RF(圖7a)模擬的對流發(fā)展不強(qiáng)盛，最強(qiáng)回波僅為45 dBZ，雷達(dá)回波垂直發(fā)展是和垂直速度密切相關(guān)的，由于該試驗中颮線前端垂直速度普遍較小，導(dǎo)致雷達(dá)回波頂高只有6.5 km；ASSI12_RV、ASSI12_RFRV試驗颮前有明顯的垂直上升運動，雷達(dá)回波從地面一直延伸到10 km的高層，最強(qiáng)回波接近55 dBZ。颮線前側(cè)的上升氣流和颮線后側(cè)的下沉氣流共同組成了颮線內(nèi)部環(huán)流，低層為颮線前的南風(fēng)氣流和颮線后的北風(fēng)氣流在對流區(qū)輻合，來自南方的傾斜上升氣流為颮線的發(fā)展和維持提供了豐富的水汽。同化徑向風(fēng)速的ASSI12_RV試驗在雷達(dá)強(qiáng)回波區(qū)附近的上升氣流的量值和范圍都大于其他兩組同化試驗的情況，說明同化雷達(dá)徑向風(fēng)資料使得模式模擬的垂直運動加強(qiáng)，能夠為強(qiáng)對流天氣的發(fā)生發(fā)展提供有利的動力條件。由圖7d可以看出，ASSI12_RF試驗的假相當(dāng)位溫在回波大值區(qū)隨著高度減小，說明在(23.5°～24°N)大氣處于對流不穩(wěn)定狀態(tài)；ASSI12_RV、ASSI12_RFRV兩組試驗在23.5°N北側(cè)等位溫線密集，形成一條近乎垂直的低值假相當(dāng)位溫帶，大氣不穩(wěn)定狀態(tài)更加明顯，中低層入流空氣所攜帶的是高溫高濕的暖濕氣流，有向上向北延伸的趨勢，這是由颮線后部入侵的干冷空氣抬升造成的。在颮線后部下沉氣流和低值假相當(dāng)位溫區(qū)域的共同作用下，近地面處會生成冷池，與周圍相比是高氣壓區(qū)，強(qiáng)冷池的形成將會在近地面形成強(qiáng)雷暴高壓，這樣的配置有利于颮線向南發(fā)展。

4.2.4 組合反射率因子

圖8為2104年3月30日22時實況和各組試驗組合反射率因子分布。由圖8a可知，颮線呈現(xiàn)明顯的弓形、線狀回波特征，長度約為200 km，最強(qiáng)回波大于55 dBZ，弓形回波后側(cè)存在入流缺口，表明存在強(qiáng)下沉氣流。圖8b為控制試驗?zāi)M的線狀回波，位置較觀測略偏北，“V”型結(jié)構(gòu)不明顯，強(qiáng)度偏弱；ASSI12_RF(圖8c)、ASSI30_RF(圖8f)和ASSI60_RF(圖8i)為僅同化雷達(dá)反射率因子的試驗，得到的線狀強(qiáng)回波與控制試驗類似，在線狀回波的東側(cè)約114°E處出現(xiàn)了大于50 dBZ的虛假強(qiáng)回波，同化頻率越高，該處虛假強(qiáng)回波的范圍越大；ASSI12_RV(圖8d)和ASSI12_RFRV(圖8e)線狀回波較實況偏西北，呈東西走向，與實況的東北—西南走向不符；ASSI30_RV(圖8g)、ASSI30_RFRV(圖8h)、ASSI60_RV(圖8j)和ASSI60_RFRV(圖8k)線狀回波位置偏西北，出現(xiàn)弓形回波，回波強(qiáng)度與實況相當(dāng)，聯(lián)合同化雷達(dá)反射率因子和徑向風(fēng)的試驗在線狀回波的前側(cè)出現(xiàn)小塊強(qiáng)回波區(qū)。

圖7 2014年3月30日22時(a—c)雷達(dá)反射率回波(陰影，單位：dBZ)和風(fēng)場(箭矢，v，10 w，單位：m·s-1);(d—f)假相當(dāng)位溫(單位：K)沿111.5°E剖面，其中(a、d)ASSI12_RF;(b、e)ASSI12_RV; (c、f)ASSI12_RFRVFig.7 (a-c)Radar reflectivity factor(shadow， unit: dBZ) and wind field (arrow， v， 10 w， unit:m·s-1);(d-f) potential pseudo-equivalenttemperature(unit:K) along 111.5°E at 2200 UTC on 30 March, 2014:(a，d)ASSI12_RF;(b，e)ASSI12_RV;(c，f)ASSI12_RFRV

圖8 2014年3月30日22時組合反射率因子(單位：dBZ)分布:(a)實況;(b)CTRL;(c)ASSI12_RF;(d)ASSI12_RV;(e)ASSI12_RFRV; (f) ASSI30_RF; (g)ASSI30_RV; (h)ASSI30_RFRV; (i)ASSI60_RF; (j)ASSI60_RV; (k)ASSI60_RFRVFig.8 The radar reflectivity factor(unit: dBZ) composite at 2200 UTC on March 30， 2014: (a) observation;(b)CTRL;(c)ASSI12_RF;(d)ASSI12_RV; (e)ASSI12_RFRV; (f) ASSI30_RF; (g)ASSI30_RV; (h)ASSI30_RFRV; (i)ASSI60_RF; (j)ASSI60_RV; (k)ASSI60_RFRV

4.3 同化對預(yù)報結(jié)果的影響

為了更好地了解同化雷達(dá)資料對預(yù)報結(jié)果的影響作用，對經(jīng)過2 h循環(huán)同化后的分析場預(yù)報得到的雷達(dá)組合反射率因子、6 h累積降水的同化試驗與控制試驗和觀測資料進(jìn)行對比分析，以下分析資料對應(yīng)的時間為2014年3月30日23時至31日04時。

4.3.1 組合反射率因子預(yù)報結(jié)果對比分析

圖9為2014年3月30日23時即同化后預(yù)報1 h的組合反射率因子分布。圖9a為實況，颮線系統(tǒng)在1 h內(nèi)由西北向東南方向移動，仍呈現(xiàn)弓形、線性回波，但在強(qiáng)度上較1 h前偏弱。不論是控制試驗還是同化試驗，颮線系統(tǒng)的移動方向與實況一致?？刂圃囼?圖9b)強(qiáng)回波位置依舊偏北，弓形不明顯，強(qiáng)度偏強(qiáng)；ASSI12_RF(圖9c)、ASSI30_RF(圖9f)和ASSI60_RF(圖9i)線狀回波較1 h前偏弱，強(qiáng)度與實況相當(dāng)，強(qiáng)回波前側(cè)仍出現(xiàn)虛假回波；ASSI12_RV(圖9d)、ASSI30_RV(圖9g)和ASSI60_RV(圖9j)出現(xiàn)弓形回波，回波強(qiáng)度強(qiáng)于雷達(dá)測值，位置較實況偏西北方向；ASSI12_RFRV(圖9e)出現(xiàn)明顯的線狀回波，位置與實況最為接近，整體效果較為理想； ASSI30_RFRV(圖9h)和ASSI60_RFRV(圖9k)模擬出的線狀回波基本一致，位置與觀測相比偏西北，強(qiáng)回波前側(cè)虛假回波有所減少，但比僅同化雷達(dá)反射率因子或徑向風(fēng)的試驗更為接近觀測。

圖9 2014年3月30日23時組合反射率因子(單位：dBZ)分布: (a)實況;(b)CTRL;(c)ASSI12_RF;(d)ASSI12_RV;(e)ASSI12_RFRV; (f) ASSI30_RF; (g)ASSI30_RV;(h)ASSI30_RFRV; (i)ASSI60_RF; (j)ASSI60_RV; (k)ASSI60_RFRVFig.9 The radar reflectivity factor(unit: dBZ) composite at 2300 UTC on March 30， 2014: (a) observation;(b)CTRL;(c)ASSI12_RF;(d)ASSI12_RV;(e)ASSI12_RFRV; (f) ASSI30_RF; (g)ASSI30_RV; (h)ASSI30_RFRV; (i)ASSI60_RF; (j)ASSI60_RV; (k)ASSI60_RFRV

4.3.2 降水預(yù)報結(jié)果對比分析

圖10為6 h累積降水分布，降水起止時間為30日22時至31日04時， 觀測降水資料來自中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)信息網(wǎng)CMORPH衛(wèi)星與全國3萬多個自動觀測站的逐時降水量融合產(chǎn)品(http:∥data.cma.cn/site/index.html)，空間分辨率0.1°×0.1°，有研究表明[20-21]，CMORPH衛(wèi)星與自動站降水融合數(shù)據(jù)在我國夏季不同累積時間下的降水平均偏差為-0.006～-0.035 mm，相關(guān)系數(shù)均在0.75以上，能夠比較準(zhǔn)確地反映實際降水量，可以作為評估模式預(yù)報性能的參照物。由圖10a可知，雨帶走向與颮線系統(tǒng)線狀強(qiáng)回波方向一致，呈東北—西南走向，在廣州地區(qū)有強(qiáng)降水中心，最大降水量達(dá)108.2 mm。圖10b的控制試驗中整個雨帶的分布偏東，強(qiáng)度分布與實況較為一致；同化試驗與控制試驗相比，雨帶向西偏移，更接近實況；僅同化雷達(dá)反射率因子的試驗(圖10c、f、i)預(yù)報的降水出現(xiàn)明顯的大范圍強(qiáng)降水中心，強(qiáng)度比實況偏強(qiáng)，且同化頻率越高，強(qiáng)度偏差越大；僅同化雷達(dá)徑向風(fēng)的試驗(圖10d、g、j)累積降水量達(dá)到40～80 mm,較實況偏小，對過量的降水抑制作用顯著；聯(lián)合同化雷達(dá)反射率因子和徑向風(fēng)的試驗(圖10e、h、k)預(yù)報的累積降水與實況更為接近。同化試驗降水偏強(qiáng)的原因，可能是加入雷達(dá)資料后，導(dǎo)致對流降水偏強(qiáng)；也可能由于兩種降水資料的空間分辨率差異引起的，用于評估的降水資料分辨率約為10 km，而模式采用的分辨率為5 km，對颮線這類短時強(qiáng)對流系統(tǒng)，地面的觀測站點稀疏，插值后降水量偏小，低于模式預(yù)報的6 h累計降水。

圖10 2014年3月30日22時至31日04時的6 h累計降水量(單位：mm)分布: (a)實況;(b)CTRL;(c)ASSI12_RF; (d)ASSI12_RV;(e)ASSI12_RFRV; (f) ASSI30_RF; (g)ASSI30_RV; (h)ASSI30_RFRV; (i)ASSI60_RF; (j)ASSI60_RV; (k)ASSI60_RFRVFig.10 The forecast field of 6 h accumulated precipitation (unit: mm) from 2200 UTC on 30 to 0400 UTC on 31 March， 2014:(a) observation;(b)CTRL; (c)ASSI12_RF;(d)ASSI12_RV;(e)ASSI12_RFRV; (f) ASSI30_RF; (g)ASSI30_RV; (h)ASSI30_RFRV; (i)ASSI60_RF; (j)ASSI60_RV; (k)ASSI60_RFRV

為進(jìn)一步定量評估同化及模擬效果，采用領(lǐng)域法FSS(Fractions Skill Score)評分指數(shù)。定義[21]為：

(7)

其中：Pf和Po分別是每個領(lǐng)域尺度內(nèi)模式預(yù)報和觀測場中超過某閾值的降水發(fā)生概率，其發(fā)生概率為0～1，N為分析區(qū)域內(nèi)的網(wǎng)格數(shù)。公式(7)分子表示每個領(lǐng)域尺度內(nèi)預(yù)報場與觀測場的均方誤差，分母表示大于降水閾值的格點與全部格點的比值的均方誤差最大值，可以認(rèn)為是預(yù)報的最差情況。當(dāng)FSS大于0.5+fobs/2時具有預(yù)報技巧，其中fobs為超過降水閾值的觀測格點占整個網(wǎng)格點的比例。本文選擇的領(lǐng)域尺度為15 km×15 km。

為檢驗?zāi)Ｊ綄Σ煌考壗邓念A(yù)報能力，首先將累計的6 h降水量分為小雨、中雨、大雨、暴雨四類[23]，對應(yīng)的閾值分別為0.1、4、13和25 mm。圖11為6 h累計降水FSS評分，可以看出各組同化試驗在所有降水量級上評分均比控制試驗高。從不同降水閾值來看，控制試驗對小雨的預(yù)報與同化試驗相差不大；但對于中雨、大雨和暴雨量級降水來說，同化試驗的評分相比控制試驗至少增加了0.15，有了顯著提高，說明同化雷達(dá)資料能夠改進(jìn)模式降水預(yù)報能力。從不同的同化頻次來看，除ASSI12_RV試驗外，其他同化試驗的同化頻率越高，降水預(yù)報效果越好，尤其體現(xiàn)在對大雨和暴雨的預(yù)報上。從同化不同雷達(dá)觀測量來看，對小雨和中雨，僅同化徑向風(fēng)資料的降水預(yù)報比僅同化雷達(dá)反射率資料的降水預(yù)報效果好；但對于暴雨的預(yù)報，情況相反，即僅同化雷達(dá)反射率的效果比僅同化徑向風(fēng)的效果更好，分析原因可能是水汽比風(fēng)對暴雨的發(fā)展更重要，而同化反射率因子給模式提供了水汽信息，因而提高了模式對暴雨的預(yù)報準(zhǔn)確性。聯(lián)合同化雷達(dá)反射率因子和徑向風(fēng)的試驗評分比單獨同化雷達(dá)反射率因子或徑向風(fēng)試驗的評分高?？偟膩碚f，ASSI12_RFRV試驗一直保持較高的評分，降水預(yù)報效果最佳。

圖11 2014年3月30日22時至31日04時的6 h累計降水FSS評分Fig.11 FSS score of 6 h accumulated precipitation from2200 UTC on 30 to 0400 UTC on 31 March， 2014

5 結(jié)論

本文利用高時空分辨率的多普勒雷達(dá)資料和中尺度模式WRF及其同化系統(tǒng)，針對2014年3月30日發(fā)生在華南地區(qū)的一次颮線過程進(jìn)行了模擬試驗，研究同化雷達(dá)資料和同化頻率對颮線過程模式分析場和預(yù)報場的改進(jìn)效果。主要結(jié)論如下：

(1)直接循環(huán)同化雷達(dá)徑向風(fēng)資料和雷達(dá)反射率因子能夠改善數(shù)值模式中的中小尺度信息，出現(xiàn)中尺度風(fēng)場輻合、強(qiáng)烈上升運動和強(qiáng)回波區(qū)，為颮線系統(tǒng)提供可靠的水汽來源，使得模式對這次颮線過程的降水模擬能力明顯提高。

(2)不同的同化頻次對同化結(jié)果也有顯著影響，在本次試驗中，每12 min同化一次的效果好于30或60 min的同化時間間隔，說明高同化頻率改進(jìn)了模式初始場的中小尺度對流系統(tǒng)信息，使模擬的風(fēng)場、總水場等與實際情況更為接近，提高了模式對大雨和暴雨量級降水的預(yù)報效果。

(3)同化雷達(dá)反射率因子和徑向風(fēng)資料分別對總水場和風(fēng)場有顯著調(diào)整，聯(lián)合同化雷達(dá)反射率因子和徑向風(fēng)資料比單獨同化反射率因子或徑向風(fēng)更能改進(jìn)颮線垂直結(jié)構(gòu)配置，進(jìn)一步改善降水預(yù)報效果。同化試驗ASSI12_RFRV以12 min的同化頻率聯(lián)合同化了多普勒雷達(dá)反射率因子和徑向風(fēng)資料，在所有閾值降水預(yù)報上一直保持較高的FSS評分，預(yù)報效果最佳。

本文試驗僅針對一次颮線個例初步研究了同化雷達(dá)資料對華南地區(qū)降水模擬的影響，還存在著一些值得繼續(xù)研究的地方。采用流函數(shù)—勢函數(shù)作為控制變量的同化滿足了一定的地轉(zhuǎn)平衡關(guān)系，但最新的研究[24-26]指出使用水平風(fēng)場作為動量控制變量更有利于從雷達(dá)徑向風(fēng)資料中提取中小尺度信息、延長雷達(dá)資料同化降水預(yù)報的時效，下一步工作將研究探索如何選取合適的動量控制變量；此外，未來也將考慮冰相態(tài)粒子對雷達(dá)反射率因子同化的貢獻(xiàn)[27-28]，并與文中試驗結(jié)果進(jìn)行對比分析。