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    云海-2 掩星資料在區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)中的同化應(yīng)用評(píng)估

    2021-04-16 07:34:18蔡其發(fā)王業(yè)桂張斌李娟蘭偉仁王廣杰
    大氣科學(xué) 2021年1期
    關(guān)鍵詞:掩星云海方根

    蔡其發(fā) 王業(yè)桂 張斌 李娟 蘭偉仁 王廣杰

    61741 部隊(duì),北京 100094

    1 引言

    GPS(global positioning system)無線電掩星技術(shù)(GPS Radio Occulation, GPS RO)利用GPS衛(wèi)星和地球低軌衛(wèi)星與地球的相對(duì)運(yùn)動(dòng)造成的掩星過程中特定波長(zhǎng)的無線電波穿透大氣而引起的無線電信號(hào)折射,利用在此過程中無線電波產(chǎn)生的相位延遲和相應(yīng)的振幅差異,從中獲得不同高度的路徑差異及頻率等信息,通過這些信息,利用相應(yīng)的大氣學(xué)原理,可以反演出電離層電子密度信息、中性層大氣溫度、壓力、濕度等參數(shù)廓線(朱孟斌,2012)。GPS RO 探測(cè)技術(shù)具有高精度、高垂直分辨率、受氣溶膠和云及降水的影響小、無需定標(biāo)、全球均勻覆蓋、成本低廉等優(yōu)點(diǎn)(Anthes et al.,2000),在常規(guī)觀測(cè)資料匱乏的海洋、高原和荒漠等地區(qū),具有很強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值。

    因?yàn)镚PS RO 探測(cè)具有的優(yōu)勢(shì),許多國(guó)家和地區(qū)先后實(shí)施了GPS 掩星測(cè)量計(jì)劃,1995 年4 月UCAR(University Corporation for Atmospheric Research)主持的GPS/Meteorology 項(xiàng)目,成功發(fā)射了攜帶全球定位系統(tǒng)接收機(jī)的低軌實(shí)驗(yàn)衛(wèi)星MicroLab1,揭開了GPS 無線電掩星技術(shù)探測(cè)地區(qū)大氣試驗(yàn)計(jì)劃的序幕。隨后,德國(guó)、阿根廷等分別于2000 年成功實(shí)施了CHAMP(Challenging Minisatellite Payload)和SAC-C(Satellite de Applicacions Cientificas-C)計(jì)劃。GPS/Meteorology、CHAMP 和SAC-C 均只有一個(gè)GPS 掩星資料接收器,每天雖然可以獲取一定數(shù)量的掩星廓線,但這些GPS 掩星探測(cè)的密度不高,制約了GPS 掩星探測(cè)的業(yè)務(wù)化應(yīng)用(馬再忠等,2011)。2006 年中國(guó)臺(tái)灣和美國(guó)合作的掩星探測(cè)項(xiàng)目COSMIC( Constellation Observing System for Meteorology,Ionosphere,and Climate)發(fā)射成功,COSMIC 由6 個(gè)GPS 掩星資料接收器組成,每天可以獲取更多數(shù)量的掩星廓線,大大增加了掩星探測(cè)密度和業(yè)務(wù)化應(yīng)用的潛力。

    GPS RO 探測(cè)技術(shù)作為一種很有前景的大氣探測(cè)手段,能夠提供豐富的高時(shí)空分辨率探測(cè)資料,在數(shù)值天氣預(yù)報(bào)中得到了廣泛的應(yīng)用。同化GPS RO 探測(cè)資料可以對(duì)初始場(chǎng)進(jìn)行有效的調(diào)整,進(jìn)而改善預(yù)報(bào)精度。GPS RO 資料同化通常采用彎曲角或折射率觀測(cè)資料,在地球大氣局部球?qū)ΨQ假設(shè)下,彎曲角與折射率可以通過Abel 變換相互轉(zhuǎn)換(朱孟 斌 等, 2013)。Zou et al.(1995)和Kuo et al.(1998)在數(shù)值模式中對(duì)GPS RO 的折射率資料進(jìn)行同化后,溫度和濕度場(chǎng)得到了有效的改善,提高了數(shù)值預(yù)報(bào)模式的結(jié)果。Huang et al.(2005)利用MM5 模式及其三維變分(3DVar)對(duì)GPS 掩星折射率進(jìn)行同化,發(fā)現(xiàn)GPS RO 資料對(duì)于臺(tái)風(fēng)路徑及降水預(yù)報(bào)都有正影響。Cucurull(2010)在全球模式業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)中對(duì)GPS RO 折射率資料進(jìn)行同化,等壓面的重力位勢(shì)高度和風(fēng)速得到了有效改善,預(yù)報(bào)準(zhǔn)確度也得以提高。英國(guó)氣象局(Healy et al.,2005)對(duì)CHAMP 掩星資料進(jìn)行同化,預(yù)報(bào)試驗(yàn)表明GPS 掩星觀測(cè)資料能夠提高低對(duì)流層對(duì)無線電波溫度觀測(cè)量分析和預(yù)報(bào)的符合度。Healy and Thépaut(2006)通過4DVar 將GPS RO 彎角資料同化到ECMWF 全球模式中,提供了高準(zhǔn)確度的溫度信息,并證明了這有助于提升溫度預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確度,特別是南半球300 hPa 到50 hPa 高度的區(qū)域。朱孟斌等(2013)在全球模式中利用四維變分同化系統(tǒng)對(duì)GPS 彎曲角進(jìn)行同化,試驗(yàn)結(jié)果表明同化GPS 無線電掩星資料之后全球區(qū)域正作用十分明顯。余江林等(2014)針對(duì)暴雨天氣,利用GSI-3DVar 同化系統(tǒng)對(duì)GPS 掩星彎角進(jìn)行同化,結(jié)果表明同化后強(qiáng)降水的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性得到了有效提高。鄒逸航等(2017)基于GRAPES 的三維變分同化系統(tǒng)對(duì)GPS 掩星資料進(jìn)行同化,可以減小臺(tái)風(fēng)路徑誤差,提高降水預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率。

    目前,無論是業(yè)務(wù)應(yīng)用還是科學(xué)研究,掩星資料在數(shù)值預(yù)報(bào)中均展示了良好的應(yīng)用效果和潛力。2019 年12 月,中國(guó)發(fā)射了自主的云海-2 掩星大氣探測(cè)星座系統(tǒng),云海-2 星座由6 顆衛(wèi)星組成,可以探測(cè)獲取豐富的全球中低緯度大氣層溫度、濕度、氣壓等參數(shù)的垂直廓線,能夠?yàn)閿?shù)值天氣預(yù)報(bào)提供高垂直分辨率、高精度的觀測(cè)信息,對(duì)于提升數(shù)值預(yù)報(bào)精度具有重要作用。

    云海-2 掩星資料作為中國(guó)自主的掩星觀測(cè)資料,自衛(wèi)星成功發(fā)射后,尚未在數(shù)值預(yù)報(bào)中開展應(yīng)用研究工作。為了解云海-2 掩星資料的同化效果,加快自主掩星資料的業(yè)務(wù)化應(yīng)用進(jìn)度,發(fā)揮好云海-2 掩星資料在數(shù)值預(yù)報(bào)模式中的作用,本文基于區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)模式,針對(duì)云海-2 掩星資料首次開展同化應(yīng)用研究,通過建立云海-2 掩星衛(wèi)星在區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)模式中的同化技術(shù)流程,對(duì)云海-2掩星資料同化應(yīng)用效果進(jìn)行檢驗(yàn),為業(yè)務(wù)化應(yīng)用提供借鑒。

    2 云海-2 掩星數(shù)據(jù)、模式和試驗(yàn)設(shè)置

    云海-2 掩星大氣探測(cè)資料包括干空氣廓線數(shù)據(jù)和濕空氣廓線數(shù)據(jù),每類數(shù)據(jù)均包括彎角和折射率變量。本文對(duì)干空氣廓線數(shù)據(jù)的折射率資料進(jìn)行同化,為了確保掩星資料得到合理有效的同化,同化之前對(duì)其進(jìn)行一定的質(zhì)量控制,主要包括最初的質(zhì)量控制、背景場(chǎng)檢驗(yàn)和相對(duì)誤差檢驗(yàn)(王挺等,2015),其次考慮到云海-2 掩星資料在垂直方向上具有較高的分辨率,在對(duì)其進(jìn)行同化時(shí),將觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行稀疏化,為每個(gè)模式層匹配一個(gè)距離最近的觀測(cè)。

    本 文 基 于 NCEP( National Centers for Environmental Prediction)開 發(fā) 的GSI(gridpoint statiscal interpolation system)三維變分同化系統(tǒng)(three dimension variational analysis,3DVar)對(duì)云海-2 掩星資料的折射率進(jìn)行同化,GSI 是NOAA(National Oceanic and Atmospheric Administration)開發(fā)并用于NCEP 業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)的變分同化系統(tǒng);采用的區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)模式為Advanced Research WRF(ARW),WRF 模式是一個(gè)在三維非靜力平衡中尺度/云模式基礎(chǔ)上加入混合相微物理過程參數(shù)化、高階湍流閉合參數(shù)化、輻射參數(shù)化、網(wǎng)格嵌套等多種先進(jìn)技術(shù)而發(fā)展起來的,近年來已廣泛應(yīng)用于各種研究與業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)中。

    圖1 試驗(yàn)區(qū)域Fig.1 Experiment region

    本文針對(duì)如圖1 所示的中國(guó)及其周邊區(qū)域開展同化預(yù)報(bào)試驗(yàn),同化時(shí)間窗設(shè)置為6 h;WRF 模式的中心點(diǎn)為(35°N,100°E),水平分辨率為30 km,格點(diǎn)數(shù)為240×175,垂直層數(shù)為35 層,模式層頂高度為10 hPa。采用的參數(shù)化方案包括:WSM6微物理方案,Kain-Fritsch 積云對(duì)流參數(shù)化方案,RRTM 長(zhǎng)波輻射方案,Dudhia 短波輻射方案,YSU 邊界層參數(shù)化方案。

    為了系統(tǒng)考察云海-2 掩星資料的同化預(yù)報(bào)效果,以2019 年5 月開展長(zhǎng)達(dá)一個(gè)月的數(shù)值預(yù)報(bào)試驗(yàn)。試驗(yàn)中設(shè)置兩組試驗(yàn),分別為試驗(yàn)CTRL 和試驗(yàn)YHDA,試驗(yàn)CTRL 為控制試驗(yàn),僅同化常規(guī)觀探測(cè)資料,試驗(yàn)YHDA 在試驗(yàn)CTRL 的基礎(chǔ)上,增加了云海-2 掩星資料的同化,兩組試驗(yàn)同化完成后均進(jìn)行72 h 的預(yù)報(bào)。試驗(yàn)CTRL 和試驗(yàn)YHDA的預(yù)報(bào)結(jié)果對(duì)比即可反映云海-2 掩星資料在區(qū)域模式預(yù)報(bào)中的同化效果。兩組試驗(yàn)每天進(jìn)行一次,72 h 的起報(bào)時(shí)間均為08 時(shí)(北京時(shí),下同)。試驗(yàn)中均采用T799 模式每隔6 h 的全球預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)為WRF 模式提供背景場(chǎng)和邊界條件。

    本文的同化試驗(yàn)均采用如圖2 所示的三次循環(huán)同化的方式,即首先在初始場(chǎng)對(duì)應(yīng)時(shí)刻完成第一次資料同化過程,得到一個(gè)分析場(chǎng),隨后基于分析場(chǎng)進(jìn)行6 h 的預(yù)報(bào),得到一個(gè)預(yù)報(bào)場(chǎng),然后將此預(yù)報(bào)場(chǎng)當(dāng)作對(duì)應(yīng)時(shí)刻的背景場(chǎng),完成第二次資料同化過程,得到一個(gè)分析場(chǎng),繼續(xù)進(jìn)行一個(gè)6 h 的預(yù)報(bào),得到一個(gè)預(yù)報(bào)場(chǎng),然后將此預(yù)報(bào)場(chǎng)當(dāng)作對(duì)應(yīng)時(shí)刻的背景場(chǎng),完成第三次資料同化過程,得到一個(gè)分析場(chǎng),最后利用這個(gè)分析場(chǎng)進(jìn)行72 h 的區(qū)域預(yù)報(bào),同化預(yù)報(bào)試驗(yàn)的最終起報(bào)時(shí)間均為08 時(shí)。

    3 數(shù)值試驗(yàn)結(jié)果分析

    圖2 同化、預(yù)報(bào)流程Fig.2 Assimilation and prediction process

    在分析同化云海-2 掩星資料對(duì)預(yù)報(bào)的整體影響時(shí),本文首先采用NCEP 的0.25 度再分析資料對(duì)多個(gè)要素場(chǎng)的預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估,即以NCEP的0.25 度再分析資料作為參照,對(duì)兩組試驗(yàn)的水平風(fēng)場(chǎng)U、V,溫度場(chǎng)T,水汽混合比Qv的預(yù)報(bào)結(jié)果的均方根誤差進(jìn)行對(duì)比分析;其次基于強(qiáng)降水過程,考察分析同化云海-2 掩星資料對(duì)降水預(yù)報(bào)結(jié)果的影響及其對(duì)模式要素場(chǎng)的調(diào)整。

    3.1 統(tǒng)計(jì)結(jié)果分析

    3.1.1 要素場(chǎng)的均方根誤差分析

    在考量同化云海-2 掩星資料對(duì)于預(yù)報(bào)場(chǎng)的調(diào)整效果時(shí),本節(jié)對(duì)2019 年5 月的兩組批量試驗(yàn)6 h到72 h 每隔6 h 預(yù)報(bào)的均方根誤差進(jìn)行統(tǒng)計(jì),然后將5 月份每天相同預(yù)報(bào)時(shí)刻的均方根誤差進(jìn)行平均,得到各要素場(chǎng)預(yù)報(bào)的均方根誤差統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

    為了更清晰地對(duì)比同化云海-2 掩星資料對(duì)各要素場(chǎng)預(yù)報(bào)場(chǎng)的調(diào)整效果,下面對(duì)試驗(yàn)YHDA 相對(duì)于試驗(yàn)CTRL 在各預(yù)報(bào)時(shí)次上各要素場(chǎng)降低的均方根誤差進(jìn)行分析。

    圖3 為試驗(yàn)YHDA 相對(duì)于試驗(yàn)CTRL 各要素預(yù)報(bào)場(chǎng)均方根誤差降低的統(tǒng)計(jì)結(jié)果,可以看到U風(fēng)場(chǎng)、V 風(fēng)場(chǎng)和溫度場(chǎng)隨著預(yù)報(bào)時(shí)間延長(zhǎng),降低的均方根誤差逐漸增大,即隨著預(yù)報(bào)時(shí)間的延長(zhǎng),同化云海-2 掩星資料對(duì)各要素場(chǎng)預(yù)報(bào)的改善程度逐漸增大,但是可以看到U 風(fēng)場(chǎng)、V 風(fēng)場(chǎng)和溫度場(chǎng)在預(yù)報(bào)前期降低的均方根誤差均為負(fù)值,其中U風(fēng)場(chǎng)、V 風(fēng)場(chǎng)分別在42 h 和12 h 后才體現(xiàn)出正效應(yīng),溫度場(chǎng)則在60 h 后出現(xiàn)正效應(yīng)。3 個(gè)要素預(yù)報(bào)場(chǎng)的改善效應(yīng)基本都出現(xiàn)在預(yù)報(bào)的中后期,這可能是因?yàn)樵坪?2 掩星資料作為一種新觀測(cè)資料,目前同化參數(shù)尚未完全優(yōu)化,對(duì)模式要素場(chǎng)的改善需要一定的適應(yīng)時(shí)間,因此對(duì)于要素場(chǎng)的改善作用有所滯后。進(jìn)一步分析,同化云海-2 掩星資料對(duì)風(fēng)場(chǎng)的改善作用要好于溫度場(chǎng),對(duì)溫度場(chǎng)的改善在預(yù)報(bào)時(shí)間段整體并不是很理想,僅在預(yù)報(bào)最后時(shí)刻才展現(xiàn)一定的正效應(yīng)。不同于U 風(fēng)場(chǎng)、V 風(fēng)場(chǎng)和溫度場(chǎng),同化云海-2 掩星資料對(duì)于水汽混合比的調(diào)整在整個(gè)預(yù)報(bào)時(shí)間段內(nèi)均為正效果,這可能源于云海-2 掩星的探測(cè)量與大氣的濕度場(chǎng)有著緊密聯(lián)系,因而可以對(duì)濕度場(chǎng)進(jìn)行直接有效的調(diào)整,而風(fēng)場(chǎng)與其沒有直接聯(lián)系,對(duì)風(fēng)場(chǎng)初期的調(diào)整主要是通過背景誤差協(xié)方差中統(tǒng)計(jì)的各要素相關(guān)性進(jìn)行間接調(diào)整,因此如果統(tǒng)計(jì)的背景誤差協(xié)方差不夠精確,也會(huì)一定程度影響到對(duì)風(fēng)場(chǎng)的調(diào)整,這也可能導(dǎo)致對(duì)風(fēng)場(chǎng)前期調(diào)整改善效果不理想;其次相對(duì)于U 風(fēng)場(chǎng)、V 風(fēng)場(chǎng)和溫度場(chǎng),水汽混合比的調(diào)整在整個(gè)預(yù)報(bào)時(shí)間段內(nèi)呈現(xiàn)較大的波動(dòng)性,這可能是因?yàn)樗旌媳茸鳛闈穸葓?chǎng),具有較強(qiáng)的局地性和非線性特征,因此其變化也易產(chǎn)生較大的起伏。

    圖3 試驗(yàn)YHDA 相對(duì)于試驗(yàn)CTRL 的(a)U(單位:m s?1)、(b)V(單位:m s?1)、(c)溫度場(chǎng)T(單位:K)和(d)水汽混合比(單位:g kg?1)預(yù)報(bào)場(chǎng)降低的均方根誤差Fig.3 Root mean square errors (RMSE) of the decrease for experiment YHDA (the assimilation of yunhai-2 occultation data is added on the basis of the experiment CTRL) forecast relative to experiment CTRL (Only conventional observation data were assimilated): (a) Zonal wind U (units: m s?1);(b) meridinal V (units: m s?1); (c) temperature T (units: K); (d) water vapor mixing ratio Qv (units: g kg?1)

    整體來說,隨著預(yù)報(bào)時(shí)間的延長(zhǎng),同化云海-2 掩星資料對(duì)于要素預(yù)報(bào)場(chǎng)的改善效果逐漸增強(qiáng),濕度場(chǎng)的改善效果貫穿于整個(gè)預(yù)報(bào)時(shí)間段內(nèi),而風(fēng)場(chǎng)、溫度場(chǎng)的改善效應(yīng)主要是體現(xiàn)在預(yù)報(bào)的中后期,風(fēng)場(chǎng)的改善要好于溫度場(chǎng)。

    3.1.2 各要素預(yù)報(bào)場(chǎng)提高的百分比分析

    在3.1.1 節(jié)的基礎(chǔ)上,為了考察同化云海-2 掩星資料對(duì)于各要素場(chǎng)的調(diào)整程度,本節(jié)進(jìn)一步對(duì)各要素預(yù)報(bào)場(chǎng)的提高百分比進(jìn)行分析。

    圖4 為試驗(yàn)YHDA 相對(duì)于試驗(yàn)CTRL 各要素場(chǎng)均方根誤差隨預(yù)報(bào)時(shí)間降低的百分比。圖4 與圖3 有著較好的對(duì)應(yīng),風(fēng)場(chǎng)和溫度場(chǎng)的改善程度在預(yù)報(bào)中前期改善均不理想,但隨著預(yù)報(bào)時(shí)間的延長(zhǎng)逐漸增強(qiáng),到一定預(yù)報(bào)時(shí)間后趨于穩(wěn)定,溫度場(chǎng)的改善效果整體來說最不理想。不同于風(fēng)場(chǎng)和溫度場(chǎng),水汽混合比的改善程度在整個(gè)預(yù)報(bào)時(shí)間段內(nèi)相對(duì)比較平穩(wěn),調(diào)整改善的程度隨著預(yù)報(bào)時(shí)間延長(zhǎng)只是呈現(xiàn)略微的下降,這可能仍源于其與云海-2 掩星探測(cè)量有著直接聯(lián)系,因此易于取得較穩(wěn)定的改善效果。最后,可以看到隨著預(yù)報(bào)時(shí)間的延長(zhǎng),4 個(gè)要素場(chǎng)的改善程度趨于接近,這是因?yàn)樵谀J椒e分過程中,各個(gè)物理量存在相互關(guān)聯(lián),各要素場(chǎng)的改善程度相互影響,經(jīng)過長(zhǎng)時(shí)間的積分預(yù)報(bào),能夠達(dá)到整體協(xié)調(diào)一致的改善。

    圖4 試驗(yàn)YHDA 相對(duì)于試驗(yàn)CTRL 各要素場(chǎng)預(yù)報(bào)均方根誤差降低百分比Fig.4 Decrease percentage of RMSE for experiment YHDA prediction relative to experiment CTRL

    3.1.3 各要素預(yù)報(bào)場(chǎng)在模式層上的均方根誤差分布

    云海-2 掩星探測(cè)在垂直方向上具有較高的分辨率,垂直方向上不同的探測(cè)特性可能對(duì)要素場(chǎng)預(yù)報(bào)會(huì)產(chǎn)生不同的影響,為了分析同化云海-2 掩星資料對(duì)模式垂直層上各要素場(chǎng)預(yù)報(bào)的具體影響,本節(jié)結(jié)合2019 年5 月份整月的試驗(yàn)結(jié)果,對(duì)U 風(fēng)場(chǎng)、V 風(fēng)場(chǎng)、溫度場(chǎng)和水汽混合比要素場(chǎng)預(yù)報(bào)在垂直方向上的均方根誤差分布特征進(jìn)行分析。

    垂直方向上的均方根誤差是將5 月每日相同預(yù)報(bào)時(shí)效的預(yù)報(bào)場(chǎng)的各層次的均方根誤差進(jìn)行平均得到。類似前文的分析,為了清晰對(duì)比同化云海-2掩星資料在垂直方向上對(duì)預(yù)報(bào)場(chǎng)的影響,下面對(duì)試驗(yàn)YHDA 相對(duì)于試驗(yàn)CTRL 在垂直方向上降低的均方根誤差進(jìn)行分析。結(jié)合前文的分析結(jié)果,同化云海-2 掩星資料對(duì)各要素場(chǎng)的改善效果主要體現(xiàn)在預(yù)報(bào)的中后期,因此本節(jié)主要對(duì)24 h、36 h 和48 h 預(yù)報(bào)的結(jié)果進(jìn)行分析。

    圖5~7 為試驗(yàn)YHDA 相對(duì)于試驗(yàn)CTRL 在模式層上各要素場(chǎng)24 h、36 h 和48 h 預(yù)報(bào)降低的均方根誤差分布,可以看到各要素場(chǎng)在3 個(gè)預(yù)報(bào)時(shí)刻降低的均方根誤差在垂直方向上的分布基本類似。從圖5~7 中的a、b 圖可以看到,對(duì)于風(fēng)場(chǎng)而言,同化云海-2 掩星資料在模式垂直方向上主要是改善了10 層以上到30 層以下的中層預(yù)報(bào),而對(duì)于10 層以下和30 層以上的改善均不理想,且隨著層數(shù)的增加有所加劇,尤其是30 層以上,變化更為劇烈。而對(duì)于溫度場(chǎng),從圖5~7 的c 圖可以看到,同化云海-2 掩星資料對(duì)于25 層以下的調(diào)整影響較小,改善效果主要體現(xiàn)在25 層以下的中層,但改善較小,低層的改善效果不理想,25 層以上的調(diào)整幅度相對(duì)較大,但均呈現(xiàn)不理想的效果,且隨著層數(shù)增加進(jìn)一步加劇。圖5~7 的d 圖為同化云海-2 掩星資料對(duì)于水汽混合比的調(diào)整,不同于風(fēng)場(chǎng)和溫度場(chǎng),同化云海-2 掩星資料對(duì)其調(diào)整主要體現(xiàn)在20 層以下的中下層,而對(duì)于20 層以上基本未進(jìn)行調(diào)整,20 層以下的調(diào)整呈現(xiàn)較大幅度波動(dòng)變化,5 層以下的低層為正效果,5 層到11 層則改善效果不理想,而11 層到20 層則為正效果,5 層以下、11 層到20 層呈現(xiàn)類似的變化特征,均出現(xiàn)了一個(gè)改善波峰,11 層到20 層則出現(xiàn)了2 個(gè)波峰和一個(gè)波谷的特征,變化更為劇烈。

    圖5 試驗(yàn)YHDA 相對(duì)于試驗(yàn)CTRL 在模式層上(a)U(單位:m s?1)、(b)V(單位:m s?1)、(c)溫度場(chǎng)(單位:K)和(d)水汽混合比(單位:g kg?1)24 h 預(yù)報(bào)降低的均方根誤差分布Fig.5 RMSE distributions of the decrease in the 24-h forecast for experiment YHDA relative to experiment CTRL on model levels: (a) U (units: m s?1); (b) V (units: m s?1); (c) T (units: K); (d) Qv (units: g kg?1)

    整體來說在模式層上,對(duì)風(fēng)場(chǎng)和溫度場(chǎng)而言,同化云海-2 掩星資料的改善主要體現(xiàn)在模式中層,而在低層和高層均不理想,相對(duì)于風(fēng)場(chǎng),溫度場(chǎng)的調(diào)整效果較弱。對(duì)于水汽混合比而言,同化云海-2 掩星資料對(duì)其調(diào)整主要體現(xiàn)在模式的中低層,并且呈現(xiàn)較大的波動(dòng)性,改善作用主要體現(xiàn)在中低層中的低層和高層。

    3.2 強(qiáng)降水個(gè)例分析

    3.1 節(jié)主要分析了同化云海-2 掩星資料對(duì)各要素預(yù)報(bào)場(chǎng)調(diào)整的統(tǒng)計(jì)結(jié)果,本節(jié)將基于2019 年5月25 日08 時(shí)至5 月26 日08 時(shí)的降水預(yù)報(bào),分析同化云海-2 掩星資料對(duì)降水預(yù)報(bào)結(jié)果和要素場(chǎng)結(jié)構(gòu)的影響。

    3.2.1 降水預(yù)報(bào)

    圖8 為2019 年5 月25 日08 時(shí) 到5 月26 日08 時(shí)全國(guó)降水量實(shí)況,可以看到強(qiáng)降水主要發(fā)生在中國(guó)長(zhǎng)江中下游,降水強(qiáng)度達(dá)到100 mm 以上,雨帶位于武漢、合肥和南京連線的南部地區(qū),呈準(zhǔn)東西向分布。

    對(duì)于此次降水,試驗(yàn)YHDA 相對(duì)于試驗(yàn)CTRL的24 h 預(yù)報(bào)(圖略)并沒有取得明顯改善,這與4.1.1 節(jié)和4.1.2 節(jié)中所分析的同化云海-2 掩星資料對(duì)于各要素場(chǎng)前期的改善不理想相對(duì)應(yīng),因此本節(jié)主要考察48 h 的降水預(yù)報(bào)結(jié)果。圖9 為試驗(yàn)CTRL和YHDA 的2019 年5 月25 日08 時(shí)(起報(bào)時(shí)刻)到5 月26 日08 時(shí)的48 h 全國(guó)降水量預(yù)報(bào),可以看到試驗(yàn)CTRL 和YHDA 都大致預(yù)報(bào)出了長(zhǎng)江中下游的強(qiáng)降水,但是試驗(yàn)CTRL 預(yù)報(bào)的雨帶呈西南—東北走向,與實(shí)況有著明顯區(qū)別,而試驗(yàn)YHDA的雨帶則呈現(xiàn)準(zhǔn)東西走向,降水落區(qū)和強(qiáng)度與實(shí)況更為接近。

    3.2.2 500 hPa 高度場(chǎng)及700 hPa 增量場(chǎng)

    圖6 同圖5,但為36 h 預(yù)報(bào)降低的均方根誤差分布Fig.6 As in Fig.5, but for RMSE distributions of the decrease in the 36-h forecast

    同化云海-2 掩星資料對(duì)于降水的改善與對(duì)其模式中要素場(chǎng)的調(diào)整直接聯(lián)系。本節(jié)對(duì)本次降水的500 hPa 高度場(chǎng)、700 hPa 的比濕、溫度和風(fēng)場(chǎng)增量場(chǎng)進(jìn)行分析,考察同化云海-2 掩星資料對(duì)各要素場(chǎng)的調(diào)整與降水改善的聯(lián)系。

    圖10 為2019 年5 月25 日08 時(shí)500 hPa 位勢(shì)高度場(chǎng)。與NCEP 再分析場(chǎng)(0.25°×0.25°)對(duì)比,試驗(yàn)CTRL 和YHDA 的24 h 預(yù)報(bào)場(chǎng)均能夠大致刻畫500 hPa 位勢(shì)高度場(chǎng)的特征,如中國(guó)北部的一槽一脊形勢(shì),然而對(duì)于云南至湖北的5800 gpm 線,兩者的描述有著較大差別,試驗(yàn)CTRL 在此處為一個(gè)明顯小脊,而試驗(yàn)YHDA 則相對(duì)較為平直,與NCEP 再分析場(chǎng)更為接近,易于產(chǎn)生準(zhǔn)東西向的強(qiáng)降水雨帶??偟膩碚f同化云海-2 掩星資料能夠?qū)?00 hPa 位勢(shì)高度場(chǎng)進(jìn)行有效的調(diào)整,易于改善降水預(yù)報(bào)。

    圖11 為2019 年5 月25 日08 時(shí) 試 驗(yàn)YHDA相對(duì)于試驗(yàn)CTRL 的700 hPa 比濕增量場(chǎng)和溫度增量場(chǎng),可以看到在湖北北部至河南南部出現(xiàn)了一條準(zhǔn)東西向的比濕正增量帶,這有利于此處準(zhǔn)東西向雨帶的產(chǎn)生,在這條比濕正增量帶的111°E 附近出現(xiàn)了閉合的溫度負(fù)值增量區(qū)域,溫度的降低不利于對(duì)流的發(fā)生,綜合而言正值比濕增量和負(fù)值溫度增量不易于產(chǎn)生較大的降水,這與試驗(yàn)YHDA 相對(duì)于試驗(yàn)CTRL 在此處降水預(yù)報(bào)沒有較大的調(diào)整有著較好的對(duì)應(yīng),而在比濕正增量帶東部(113°E 附近)緊鄰的南邊出現(xiàn)了閉合的溫度正值增量區(qū)域,有利于此處降水的增強(qiáng),這與試驗(yàn)YHDA 相對(duì)于試驗(yàn)CTRL 降水的東移發(fā)展相對(duì)應(yīng)。圖12 為2019 年5月25 日08 時(shí)試驗(yàn)YHDA 相對(duì)于試驗(yàn)CTRL 的700 hPa 風(fēng)場(chǎng)增量和散度場(chǎng)增量,可以看到湖北至河南南部出現(xiàn)了一條準(zhǔn)東西向的風(fēng)場(chǎng)輻合帶,這與圖11 的濕度場(chǎng)配合易于產(chǎn)生準(zhǔn)東西向的降水,從風(fēng)場(chǎng)散度分布可以看出在輻合帶的東部為強(qiáng)度最大的區(qū)域,這有利于強(qiáng)降水向東部的發(fā)展。綜合來講,同化云海-2 掩星資料對(duì)于濕度場(chǎng)、溫度場(chǎng)和風(fēng)場(chǎng)的調(diào)整均有利于降水的改善,這與圖9 的降水預(yù)報(bào)結(jié)果相對(duì)應(yīng)。

    圖7 同圖5,但為48 h 預(yù)報(bào)降低的均方根誤差分布Fig.7 As in Fig.5, but for RMSE distributions of the decrease in the 48-h forecast

    圖8 2019 年5 月25 日08 時(shí)到5 月26 日08 時(shí)中國(guó)降水量(單位:mm)實(shí)況Fig.8 Precipitation (units: mm) observation for China from 0800 BJT (Beijing time) 25 May to 0800 BJT 26 May 2019

    圖9 2019 年5 月25 日08 時(shí)(起報(bào)時(shí)刻)到5 月26 日08 時(shí)中國(guó)降水量(單位:mm)的48 h 預(yù)報(bào):(a)試驗(yàn)CTRL;(b)試驗(yàn)YHDAFig.9 48-h prediction of precipitation (units: mm) for China from 0800 BJT on 25 May to 0800 BJT on 26 May 2019: (a) Experiment CTRL; (b)experiment YHDA

    4 總結(jié)

    本文針對(duì)中國(guó)自主的云海-2 掩星資料,基于區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)模式,以2019 年5 月整月首次開展了同化預(yù)報(bào)試驗(yàn)。結(jié)合NCEP 再分析資料(0.25°×0.25°)對(duì)風(fēng)場(chǎng)、溫度和水汽混合比等要素的預(yù)報(bào)場(chǎng)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析,其次針對(duì)降水預(yù)報(bào),分析了同化云海-2 掩星資料對(duì)降水影響及對(duì)模式要素場(chǎng)結(jié)構(gòu)的調(diào)整,主要結(jié)論如下:

    (1)同化云海-2 掩星資料對(duì)風(fēng)場(chǎng)、溫度場(chǎng)的改善主要體現(xiàn)在預(yù)報(bào)的中后期,隨著預(yù)報(bào)時(shí)間的延長(zhǎng),改善效果逐漸增強(qiáng),最后趨于穩(wěn)定,而對(duì)濕度場(chǎng)的改善則貫穿于整個(gè)預(yù)報(bào)時(shí)間段內(nèi);對(duì)風(fēng)場(chǎng)、溫度場(chǎng)的調(diào)整改善程度也隨著預(yù)報(bào)時(shí)間的延長(zhǎng)逐漸增強(qiáng),而濕度場(chǎng)的改善程度則相對(duì)平穩(wěn),風(fēng)場(chǎng)、溫度場(chǎng)和濕度場(chǎng)的改善程度隨著預(yù)報(bào)時(shí)間延長(zhǎng)最終趨于一致。

    圖10 2019 年5 月25 日08 時(shí)500 hPa 位勢(shì)高度場(chǎng)(單位:gpm):(a)NCEP 再分析場(chǎng)(0.25°×0.25°);(b)試驗(yàn)CTRL、(c)試驗(yàn)YHDA 的24 h 預(yù)報(bào)場(chǎng)Fig.10 500-hPa geopotential height field (units: gpm) at 0800 BJT on 25 May 2019: (a) NCEP reanalysis data (0.25°×0.25°); the 24-h prediction fields for (b) experiment CTRL, (c) experiment YHDA

    圖11 2019 年5 月25 日08 時(shí)試驗(yàn)YHDA 相對(duì)于試驗(yàn)CTRL 的700 hPa 比濕增量場(chǎng)(彩色陰影)和溫度增量場(chǎng)(黑色等值線,單位:K)Fig.11 Specific humidity increment field (color shadings) and temperature increment field (black contours, units: K) at 700 hPa for experiment Y HDA relative to experiment CTRL at 0800 BJT on 25 May 2019

    圖12 2019 年5 月25 日08 時(shí)試驗(yàn)YHDA 相對(duì)于試驗(yàn)CTRL 的700 hPa 風(fēng)場(chǎng)增量(箭頭,單位:m s?1)和散度場(chǎng)增量(彩色陰影,單位:10?4 s?1)Fig.12 Wind increment field (vectors, units: m s?1) and divergence increment field (color shadings, units: 10?4 s?1) at 700 hPa for experiment YHDA relative to experiment CTRL at 0800 BJT on 25 May 2019

    (2)同化云海-2 掩星對(duì)風(fēng)場(chǎng)和溫度場(chǎng)的改善主要體現(xiàn)在模式中層,而對(duì)低層和高層的改善不理想,相對(duì)于溫度場(chǎng),中層風(fēng)場(chǎng)的改善更為明顯,對(duì)水汽混合比的調(diào)整則主要體現(xiàn)在模式的中低層,并呈現(xiàn)較大的波動(dòng)性,改善作用主要體現(xiàn)在模式中低層的低層和高層。

    (3)同化云海-2 掩星資料能夠有效的改善降水的預(yù)報(bào),這源于其能夠有效的調(diào)整模式要素場(chǎng)。同化云海-2 掩星資料后500 hPa 的位勢(shì)高度場(chǎng)描述更加準(zhǔn)確,700 hPa 濕度場(chǎng)、溫度場(chǎng)和風(fēng)場(chǎng)的調(diào)整則有利于降水預(yù)報(bào)的改善,與降水預(yù)報(bào)結(jié)果有著較好的對(duì)應(yīng)。

    由于本文是首次開展云海-2 掩星資料同化預(yù)報(bào)試驗(yàn),因此結(jié)果具有一定的局限性,下一步將開展更長(zhǎng)時(shí)間的同化試驗(yàn),為云海-2 掩星資料業(yè)務(wù)化積累更多經(jīng)驗(yàn)。

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