基于“上升-平漂-下降”探空資料的長(zhǎng)江中下游暴雨同化試驗(yàn)*

張旭鵬 郭啟云 楊榮康 馬旭林 曹曉鐘

1 南京信息工程大學(xué)氣象災(zāi)害教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南京 210044

2 中國(guó)氣象局氣象探測(cè)中心，北京 100081

提 要： 為進(jìn)一步討論新型“上升-平漂-下降”探空數(shù)據(jù)在資料同化與數(shù)值預(yù)報(bào)中的應(yīng)用效果，基于WRF(Weather Research and Forecast)模式及WRFDA(WRF data assimilation)同化系統(tǒng)進(jìn)行同化對(duì)比試驗(yàn)。在對(duì)新型探空試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估和稀疏化的基礎(chǔ)上，將下降段資料與常規(guī)觀測(cè)資料組合同化，并討論其對(duì)于長(zhǎng)江中下游地區(qū)暴雨預(yù)報(bào)質(zhì)量的影響及原因。主要試驗(yàn)結(jié)果包括：通過與FNL資料、業(yè)務(wù)同站探空數(shù)據(jù)交叉對(duì)比驗(yàn)證最新試驗(yàn)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性；使用特性層與規(guī)定層結(jié)合的方案對(duì)新型探空上升、下降段進(jìn)行稀疏化處理可以得到較優(yōu)效果；同化下降段數(shù)據(jù)能夠在一定程度上提高暴雨預(yù)報(bào)技巧；風(fēng)場(chǎng)及濕度場(chǎng)的調(diào)整是暴雨預(yù)報(bào)技巧有所提高的重要原因之一。

引 言

高空探空觀測(cè)在當(dāng)代氣象觀測(cè)中具有極其重要的地位，其結(jié)果常用作描述大氣狀態(tài)的相對(duì)真值。雖然探空站點(diǎn)數(shù)量較為有限，但空間分布相對(duì)均勻且其數(shù)據(jù)中包含豐富的大氣垂直信息，能夠反映大氣三維結(jié)構(gòu)，是高空氣象觀測(cè)中最主要的直接觀測(cè)方式。探空數(shù)據(jù)不僅可以作為地基微波輻射計(jì)(Xu et al,2015)、毫米波云雷達(dá)(趙靜等，2017)、風(fēng)廓線雷達(dá)(吳蕾等，2014)、COSMIC掩星(杜明斌等，2009；郭啟云等，2020)、及衛(wèi)星反演(Kwon et al，2012；陳源等，2020)等遙感產(chǎn)品或再分析資料(張思齊等，2018)的檢驗(yàn)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，在中短期天氣預(yù)報(bào)中也有極其重要的作用(Laroche and Sarrazin，2013)，是減小預(yù)報(bào)誤差的重要觀測(cè)手段之一(Singh et al，2014)。李佳英等(2006)通過對(duì)比探空資料與模式溫濕廓線，檢驗(yàn)?zāi)Ｊ綄?duì)強(qiáng)對(duì)流天氣的預(yù)報(bào)能力。當(dāng)前業(yè)務(wù)使用的L波段秒級(jí)探空數(shù)據(jù)可深入揭示大氣內(nèi)部運(yùn)動(dòng)規(guī)律，例如應(yīng)用于高層大氣溫度結(jié)構(gòu)(李剛等，2014)或大氣重力波(吳泓錕等，2019)研究中等等。

但固定的常規(guī)探空難以滿足對(duì)移動(dòng)氣象目標(biāo)跟蹤觀測(cè)的需求。下投探空是指由氣球、無(wú)人機(jī)(肖良華等，2019)、火箭(李金輝等，2020)等飛行器攜帶配有降落傘的探空儀升空，并在一定高度進(jìn)行投放，從而獲得由下投平臺(tái)至地(洋)面的大氣廓線(陳洪濱和朱彥良，2008)。下投探空可以作為常規(guī)探空的補(bǔ)充，彌補(bǔ)特定時(shí)刻一些區(qū)域內(nèi)探空資料的空白。目前，下投探空觀測(cè)已經(jīng)成為觀測(cè)臺(tái)風(fēng)的主要手段之一，對(duì)臺(tái)風(fēng)的移動(dòng)路徑及強(qiáng)度預(yù)報(bào)具有極其重要的意義(曲曉波和Heming，2006；張誠(chéng)忠等，2012；李楊等，2016)。

探空資料在同化領(lǐng)域有著極為廣泛的應(yīng)用。張利紅等(2013)指出同化探空和云跡風(fēng)資料可以提高我國(guó)西南地區(qū)降水預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率。Yamazaki et al(2015)通過OSE(observing system experiments)驗(yàn)證探空資料可以改善北極區(qū)域?qū)α鲗由蠈迎h(huán)流模擬情況。莫毅等(2008)、寶興華和楊舒楠(2015)和孟智勇等(2019)分別使用WRF-3DVar、WRF-EnKF和ETKF方法對(duì)探空資料進(jìn)行同化，證明同化探空資料能夠改善暴雨落區(qū)及降水強(qiáng)度模擬效果。Choi et al(2015)使用WRF-4DVar同化探空資料時(shí)加入氣球漂移信息，結(jié)果表明降水落區(qū)預(yù)報(bào)效果及QPF(quantitative precipitation forecast)技巧都有所提高。同化探空資料對(duì)臺(tái)風(fēng)路徑及其降水預(yù)報(bào)也有明顯改進(jìn)作用(董海萍等，2017；龔俊強(qiáng)等，2019)。另外，有多個(gè)研究發(fā)現(xiàn)：使用加密探空數(shù)據(jù)可以顯著提高數(shù)值預(yù)報(bào)技巧(陳朝平等，2012；徐同等，2016；高篤鳴等，2018；王丹等，2019)，且其正效應(yīng)能夠傳播至下游地區(qū)(Faccani et al，2009)。L波段秒級(jí)探空數(shù)據(jù)通過插值或稀疏化處理后引入數(shù)值模式能夠很好地改善模擬效果：郝民等(2014)通過插值到最近模式層的方式將秒級(jí)探空數(shù)據(jù)引入GRAPES模式后，模擬高層系統(tǒng)更為準(zhǔn)確且降水預(yù)報(bào)技巧有所提高；姚爽等(2015)將秒級(jí)探空數(shù)據(jù)從時(shí)間上稀疏化為分鐘數(shù)據(jù)并將其加入WRF模式，可以改善高空風(fēng)場(chǎng)模擬效果及大量級(jí)降水預(yù)報(bào)性能。

為拓展現(xiàn)有探空能力和范圍，解決探空加密的關(guān)鍵性技術(shù)問題，中國(guó)氣象局氣象探測(cè)中心在現(xiàn)有同球雙釋放技術(shù)(郭啟云等，2018)和北斗衛(wèi)星導(dǎo)航定位測(cè)風(fēng)技術(shù)基礎(chǔ)上研發(fā)了新一代探空觀測(cè)系統(tǒng)，即“上升(1 h)-平漂(4 h)-下降(1 h)”三段式探空觀測(cè)。該系統(tǒng)在不增加人員投入和經(jīng)濟(jì)成本的條件下，實(shí)現(xiàn)了探空觀測(cè)的時(shí)空加密，能夠顯著提升探空觀測(cè)效益(錢媛，2019；曹曉鐘等，2019)。上升段觀測(cè)與業(yè)務(wù)探空效果相近；而下降段則可近似看作下投探空，其中包含和上升部分相同的觀測(cè)要素，且下投地點(diǎn)實(shí)時(shí)可控，具有很強(qiáng)的機(jī)動(dòng)性，對(duì)業(yè)務(wù)探空有很好的補(bǔ)充作用。當(dāng)前我國(guó)長(zhǎng)江中下游地區(qū)已建設(shè)由六個(gè)新型探空試驗(yàn)站點(diǎn)構(gòu)成的觀測(cè)網(wǎng)，建立了觀測(cè)試驗(yàn)數(shù)據(jù)集，并對(duì)其進(jìn)行了質(zhì)量控制與偏差訂正(包括溫度輻射訂正、濕度滯后訂正、氣壓平滑等)。曹曉鐘等(2019)、錢媛(2019)和王丹等(2020)對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估，其結(jié)果初步驗(yàn)證了“上升-平漂-下降”探空的可信可用性。楊晨義等(2021)則基于新型探空資料對(duì)下平流層重力波特征進(jìn)行分析。

“上升-平漂-下降”探空作為一種新型探空觀測(cè)方式，在原有上升基礎(chǔ)上加入平漂和下降段觀測(cè)能力。其中，下降段資料在同化中的應(yīng)用效果還需要進(jìn)一步的研究與驗(yàn)證，目前尚且缺乏這一方面的研究。本文將基于“上升-平漂-下降”探空試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行同化對(duì)比試驗(yàn)，并根據(jù)試驗(yàn)結(jié)果討論新型探空系統(tǒng)對(duì)長(zhǎng)江中下游地區(qū)暴雨預(yù)報(bào)的改進(jìn)潛力。

1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估

同化新型探空數(shù)據(jù)之前，需先對(duì)其質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估。前人在此方面已有一些研究結(jié)果，使人們對(duì)“上升-平漂-下降”探空數(shù)據(jù)質(zhì)量有了初步了解。但隨著試驗(yàn)數(shù)據(jù)集及質(zhì)量控制方法不斷發(fā)展完善，該項(xiàng)工作仍有進(jìn)一步進(jìn)行的必要。目前對(duì)“上升-平漂-下降”探空數(shù)據(jù)質(zhì)量的評(píng)估方法大致分為兩種：一種是利用現(xiàn)有同站業(yè)務(wù)探空資料對(duì)新型探空數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估；另一種則是基于高分辨率模式分析場(chǎng)或再分析資料進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估?？紤]到業(yè)務(wù)探空資料的時(shí)空分辨率問題，第一種方法可用于上升、下降段評(píng)估，但對(duì)平漂段評(píng)估能力較弱。而第二種方法則可以相對(duì)更合理地評(píng)估全部三段探空資料，其缺點(diǎn)是由于不同模式資料在分辨率和質(zhì)量上存在差異，故參考不同資料得到的評(píng)估結(jié)果可能有所差異。本文在前人研究基礎(chǔ)上，選擇時(shí)間分辨率為6 h、空間分辨率為1°×1°的FNL分析資料以及同站秒級(jí)探空資料，對(duì)2019年最新試驗(yàn)數(shù)據(jù)集質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估。

如圖1中所示，上升段和下降段溫度在日間和夜間都與FNL資料具有較好的一致性，偏差基本在±2℃。日間平漂段溫度經(jīng)過初步輻射訂正后在平漂開始和結(jié)束階段仍存有較明顯的正偏差，達(dá)到+12℃；夜間沒有太陽(yáng)輻射干擾的情況下，平漂段溫度質(zhì)量相對(duì)較好，偏差基本與上升段和下降段相當(dāng)，能夠達(dá)到±2℃。目前，氣象探測(cè)中心已初步設(shè)計(jì)出測(cè)量日間平漂段溫度“真值”的方案，相信未來日間平漂溫度輻射偏差能夠得到有效的訂正處理。

圖1 基于FNL資料的武漢站新型探空溫度評(píng)估2019年5月12日(a,b)日間和(c，d)夜間(a，c)溫度一致性以及(b，d)溫度偏差Fig.1 New sounding temperature evaluation of Wuhan Station based on FNL data： (a, c) temperature consistency and (b, d) temperature deviation during (a, b) daytime and (c, d) nighttime on 12 May 2019

基于2019年最新試驗(yàn)數(shù)據(jù)，選取同站業(yè)務(wù)秒級(jí)探空及FNL資料與之進(jìn)行交叉對(duì)比，結(jié)果如圖2。上升段濕度廓線與FNL資料一致性較差，但偏差在整體上小于同站業(yè)務(wù)探空，證明新型探空儀具有更強(qiáng)的濕度探測(cè)能力，下降段濕度偏差整體上大于上升段。兩類探空數(shù)據(jù)相對(duì)分析資料整體上較為偏干，一般在10 km附近濕度偏差最為明顯。上升和下降段測(cè)得的氣壓廓線與FNL資料、同站探空的一致性較高，氣壓偏差整體在±4 hPa。10 km以下新型探空資料的氣壓偏差略小于業(yè)務(wù)探空數(shù)據(jù)偏差。

圖2 基于FNL資料和業(yè)務(wù)探空資料對(duì)2019年5月12日00 UTC武漢站(a～d)上升段和(e～h)下降段的數(shù)據(jù)評(píng)估：(a,e)濕度一致性與(b,f)濕度偏差;(c,g)氣壓一致性與(d,h)氣壓偏差Fig.2 Data evaluation of (a-d) ascending section and (e-h) descending section of the sounding at Wuhan Station at 00 UTC 12 May 2019 based on FNL data and operational sounding data： (a, e) humidity consistency and (b, f) humidity deviation， (c, g) pressure consistency and (d, h) pressure deviation

2 “上升-平漂-下降”探空數(shù)據(jù)稀疏化方案

新型探空觀測(cè)系統(tǒng)中秒級(jí)數(shù)據(jù)分辨率遠(yuǎn)超當(dāng)前模式分辨率，產(chǎn)生的冗余效應(yīng)會(huì)在同化過程中造成負(fù)效果(郭歡，2017；馬旭林等，2019)。故在同化試驗(yàn)前需先進(jìn)行稀疏化處理。本文將規(guī)定層數(shù)據(jù)與特性層數(shù)據(jù)相結(jié)合的稀疏化方案(李慶雷等，2018)應(yīng)用于新型探空系統(tǒng)上升段和下降段中。為避免試驗(yàn)數(shù)據(jù)集氣壓與規(guī)定層氣壓在數(shù)值上不完全一致而造成規(guī)定層遺漏，試驗(yàn)選取規(guī)定層一定小閾值內(nèi)的探空數(shù)據(jù)。文中設(shè)置的上升段與下降段溫度特性層閾值為2 ℃。稀疏化對(duì)比效果如圖3所示，使用稀疏化方案條件下得到的上升、下降段溫度廓線，相比只提取規(guī)定層鄰近數(shù)據(jù)的溫度廓線更能夠反映原始秒級(jí)數(shù)據(jù)中溫度廓線的變化特征。

圖3 兩種稀疏化方法得到的(a)上升段、(b)下降段溫度廓線對(duì)比Fig.3 Comparison of temperature profiles in (a) ascending section, (b) descending section obtained by two thinning methods

由于平漂段中氣象要素變化一般較為平緩，規(guī)定層結(jié)合特性層的稀疏化方法尚不適用于平漂段數(shù)據(jù)。當(dāng)前平漂段數(shù)據(jù)多采用從時(shí)間維度上進(jìn)行稀疏的方法。

3 暴雨個(gè)例

2018年7月4—7日，受低空切變線和低空急流影響，湖北中東部、湖南南部大部出現(xiàn)大暴雨，江西局部出現(xiàn)特大暴雨。天氣圖顯示(圖略)，6日00 UTC500 hPa上中高緯度呈現(xiàn)“兩槽一脊”的形式，東側(cè)槽南伸至長(zhǎng)江中下游地區(qū)，利于引導(dǎo)冷空氣南下；850 hPa上長(zhǎng)江中下游地區(qū)受低壓帶控制，存在低空風(fēng)切變，有利于暴雨的產(chǎn)生。其中，6日18 UTC至7日18 UTC的24 h降水實(shí)況如圖4。雨帶整體呈東北—西南向走勢(shì)，主要包括三個(gè)強(qiáng)降水中心，分別位于江西南部地區(qū)、湖南南部和廣西北部地區(qū)。強(qiáng)降水中心24 h累計(jì)雨量能夠達(dá)到100 mm以上。

圖4 2018年7月6日18 UTC至7日18 UTC 24 h降水實(shí)況Fig.4 The observed precipitation in 24 hours from 18 UTC 6 to 18 UTC 7 July 2018

4 資料與試驗(yàn)方案

本文同化的觀測(cè)資料包括業(yè)務(wù)常規(guī)觀測(cè)資料(Global Telecommunication System,GTS)和長(zhǎng)江中下游六個(gè)站點(diǎn)(安慶、南昌、長(zhǎng)沙、贛州、宜昌和武漢)的新型探空試驗(yàn)資料。常規(guī)觀測(cè)資料中包括：自動(dòng)站資料、業(yè)務(wù)探空資料、云跡風(fēng)資料和飛機(jī)報(bào)資料。降水實(shí)況資料采用中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(https:∥data.cma.cn/)提供的中國(guó)自動(dòng)站與CMORPH降水產(chǎn)品融合的逐時(shí)降水網(wǎng)格數(shù)據(jù)集(1.0版)。分析過程中使用歐洲中期預(yù)報(bào)中心(ECMWF)提供的分辨率為0.25°×0.25°的再分析數(shù)據(jù)集ERA5作為參考。

試驗(yàn)采用WRF V3.9模式與WRFDA V3.9同化系統(tǒng)，模擬區(qū)域中心為(28°N、113°E)。模式采用兩層嵌套，水平分辨率分別為9 km和3 km，垂直方向38層，網(wǎng)格設(shè)置如圖5。使用FNL資料提供初始場(chǎng)和邊界條件。物理參數(shù)化方案分別為：微物理參數(shù)化方案WSM5，Grell三維集成積云方案，長(zhǎng)波輻射方案RRTM，短波輻射方案Dudhia，行星邊界層方案YSU，近地面層方案MM5。

圖5 WRF模擬區(qū)域設(shè)計(jì)Fig.5 Design of the WRF simulation area

本文設(shè)計(jì)控制試驗(yàn)CTL和敏感試驗(yàn)Down，以研究原有常規(guī)資料基礎(chǔ)上加入下降段資料后對(duì)暴雨預(yù)報(bào)的改善效果，具體試驗(yàn)方案如表1。同化方法采用WRF 3D-Var(three-dimensional variational)。由于新型探空氣球釋放前后經(jīng)緯度差異較大，本文使用逐點(diǎn)同化的方式來消除氣球位置漂移造成的影響。同化要素包括溫度、氣壓、濕度、位勢(shì)高度、風(fēng)速風(fēng)向。Down試驗(yàn)中同化的觀測(cè)資料分布情況如圖6 所示。

圖6 Down試驗(yàn)?zāi)M區(qū)域內(nèi)的資料分布(藍(lán)色圓點(diǎn)：自動(dòng)站資料，綠色圓點(diǎn)：云跡風(fēng)資料，橙色圓點(diǎn)：飛機(jī)報(bào)資料，紅色圓點(diǎn)：業(yè)務(wù)探空資料，☆：下降段資料)Fig.6 Data distribution map of down test in the simulation area(blue dots： automatic station data, green dots： cloud trace wind data, orange dots： aircraft report data, red dots： operational sounding data，☆： descending section data)

表1 試驗(yàn)方案Table 1 Test scheme

5 試驗(yàn)結(jié)果

5.1 24 h降水預(yù)報(bào)

控制試驗(yàn)與敏感試驗(yàn)?zāi)M的24 h累計(jì)降水分布如圖7?？梢奀TL與Down兩組試驗(yàn)對(duì)實(shí)況中的東北—西南向雨帶都具有一定模擬能力，都模擬出了江西、湖南南部的強(qiáng)降水區(qū)域。但在控制試驗(yàn)中，江西南部區(qū)域出現(xiàn)了較為明顯的200 mm以上虛假?gòu)?qiáng)降水中心，且湖南西南部也存在較大范圍的降水誤報(bào)，與實(shí)況不符。在敏感試驗(yàn)中，江西南部、湖南西南部的虛假?gòu)?qiáng)降水區(qū)域在范圍和強(qiáng)度上都有一定程度減小，降水落區(qū)分布相對(duì)更加接近于實(shí)況。

圖7 試驗(yàn)預(yù)報(bào)的2018年7月6日18 UTC至7日18 UTC 24 h累計(jì)降水(a)CTL試驗(yàn)，(b)Down試驗(yàn)Fig.7 The simulated 24 h accumulated precipitation from 18 UTC 6 to 18 UTC 7 July 2018(a) CTL test， (b) Down test

5.2 ETS降水評(píng)分

ETS(equitable threat score)客觀檢驗(yàn)評(píng)分相比TS(threat score)評(píng)分，增加了對(duì)降水空?qǐng)?bào)、漏報(bào)進(jìn)行懲罰的部分，使得評(píng)分相對(duì)更加公平，其具體計(jì)算公式如下：

(1)

(2)

式中：NA為預(yù)報(bào)正確的格點(diǎn)(次)數(shù)，NB為空?qǐng)?bào)格點(diǎn)(次)數(shù)，NC為漏報(bào)格點(diǎn)(次)數(shù)，ND為預(yù)報(bào)與實(shí)況均未達(dá)到指定閾值的正確格點(diǎn)(次)數(shù)。根據(jù)24 h 降水量，劃分為小雨(0.1～9.99 mm)，中雨(10～24.99 mm)，大雨(25～49.99 mm)，暴雨(50～99.99 mm)和大暴雨(>100 mm)，共五個(gè)量級(jí)。

CTL和Down試驗(yàn)在主要強(qiáng)降水區(qū)域(24°～28°N、108°～118°E)內(nèi)的ETS評(píng)分如圖8所示?？梢钥闯觯酥杏炅考?jí)上敏感試驗(yàn)預(yù)報(bào)效果略弱于控制試驗(yàn)外，其他降水量級(jí)上敏感試驗(yàn)的預(yù)報(bào)技巧上相比控制試驗(yàn)中皆有所提高，尤其對(duì)小雨、大雨和大暴雨的預(yù)報(bào)效果改進(jìn)較為明顯。Down試驗(yàn)中大暴雨ETS評(píng)分由CTL中的0.006增長(zhǎng)至0.012，大雨和暴雨的ETS評(píng)分增幅達(dá)到29.0%和9.2%。

圖8 24 h降水預(yù)報(bào)ETS評(píng)分Fig.8 The 24 h precipitation forecast ETS

總體來看，加入下降段數(shù)據(jù)后有利于降水預(yù)報(bào)技巧的提高，尤其對(duì)于大雨量級(jí)以上的強(qiáng)降水預(yù)報(bào)技巧改進(jìn)較為明顯。

5.3 分析增量分布

分析增量雖不能直接反映同化效果的好壞，但可以體現(xiàn)加入觀測(cè)資料后對(duì)背景場(chǎng)的調(diào)整情況。以下給出同化下降段資料前后850、500、200 hPa上高度場(chǎng)、溫度場(chǎng)、濕度場(chǎng)分析增量分布特征。

5.3.1 高度場(chǎng)分析增量

控制試驗(yàn)與敏感試驗(yàn)高度場(chǎng)分析增量如圖9。850 hPa低層，兩組試驗(yàn)正負(fù)增量中心都達(dá)到2 m和-5 m，差異較小，敏感試驗(yàn)中負(fù)增量略大；500 hPa中層，敏感試驗(yàn)在湖北西北部的-5 m負(fù)增量中心相比控制試驗(yàn)中有所增強(qiáng)，且湖南廣西一帶-2 m 負(fù)增量區(qū)范圍有所增大；200 hPa高層，敏感試驗(yàn)中湖北西部負(fù)增量中心范圍增大，且在廣西北部增加了-5 m負(fù)增量中心。從垂直方向上來看，同化下降段資料對(duì)高層高度場(chǎng)調(diào)整較為明顯，對(duì)低層高度場(chǎng)調(diào)整相對(duì)較小。

圖9 (a，b，c)CTL試驗(yàn)和(d，e，f)Down試驗(yàn)在(a,d)850 hPa，(b,e)500 hPa，(c,f)200 hPa的高度場(chǎng)分析增量Fig.9 The height field analysis increment of (a， b， c) CTL test and (d， e， f) Down test at (a, d) 850 hPa (b, e) 500 hPa, (c, f) 200 hPa

5.3.2 溫度場(chǎng)分析增量

溫度分析增量如圖10所示。850 hPa上，控制試驗(yàn)中，湖北、湖南、廣西一帶0.1℃正增量區(qū)域在敏感試驗(yàn)中明顯減??；500 hPa，敏感試驗(yàn)中，湖南南部-0.5℃負(fù)增量中心較控制試驗(yàn)中略有增強(qiáng)；200 hPa控制試驗(yàn)和敏感試驗(yàn)都以正溫度分析增量為主，敏感試驗(yàn)中0.3℃正增量范圍有所增大。在本次個(gè)例中，同化下降段資料對(duì)低層和高層溫度場(chǎng)改變較為明顯，中層溫度場(chǎng)變化相對(duì)較小。

圖10 同圖9，但為溫度場(chǎng)分析增量Fig.10 Same as Fig.9, but for the temperature field analysis increment

5.3.3 相對(duì)濕度場(chǎng)分析增量

相對(duì)濕度分析增量分布情況如圖11。850 hPa上，控制試驗(yàn)在湖北、湖南、廣西一帶的負(fù)增量在敏感試驗(yàn)中有所減小；500 hPa上，敏感試驗(yàn)中安徽南部、江西北部地區(qū)的正增量較控制試驗(yàn)增加了1%～2%；200 hPa上，控制試驗(yàn)和敏感試驗(yàn)都以負(fù)相對(duì)濕度分析增量為主，二者差異較小。從垂直角度來看，同化下降段資料對(duì)中低層相對(duì)濕度調(diào)整相對(duì)明顯，對(duì)200 hPa高層濕度場(chǎng)調(diào)整不明顯，這可能與傳感器在高層(約12 km)測(cè)量濕度質(zhì)量相對(duì)較差有關(guān)。

圖11 同圖9，但為濕度場(chǎng)分析增量Fig.11 Same as Fig.9, but for the humidity field analysis increment

5.4 物理量場(chǎng)分析

2018年7月6日暴雨過程的主要影響系統(tǒng)包括低空急流和與低空切變線。如圖12所示，ERA5資料、CTL與Down試驗(yàn)都模擬出湖北、湖南地區(qū)上空的低空急流。雖然敏感試驗(yàn)中只加入了三段下降段資料，但由于同化時(shí)刻研究區(qū)域內(nèi)原有探空資料偏少，且下降段資料的位置位于關(guān)鍵區(qū)域附近，故Down試驗(yàn)中預(yù)報(bào)的低空急流較CTL試驗(yàn)中有較明顯的區(qū)別。CTL試驗(yàn)預(yù)報(bào)的低空急流分為南北兩支。在Down試驗(yàn)中，低空急流雖南部風(fēng)速較CTL試驗(yàn)中有所偏強(qiáng)，但北部急流在空間范圍和風(fēng)速上較CTL試驗(yàn)中都有明顯減小，使其在空間范圍上整體更接近于ERA5再分析結(jié)果。

圖12 2018年7月6日18 UTC 850 hPa低空急流和風(fēng)速(填色)、風(fēng)向(矢量箭頭)(a)ERA5資料,(b)CTL試驗(yàn),(c)Down試驗(yàn)Fig.12 The 850 hPa low-level jet, wind speed (colored) and wind direction (vector arrow) at 18 UTC 6 July 2018(a) ERA5 data， (b) CTL test， (c) Down test

水汽通量可以反映降水過程中水汽的來源和輸送情況。CTL與Down試驗(yàn)對(duì)水汽通量的模擬效果如圖13?？梢钥闯霰敬谓邓^程的水汽輸送情況很大程度上受到江淮氣旋的影響，氣旋攜帶南部洋面的水汽，再將其由北向南輸送。Down試驗(yàn)中預(yù)報(bào)的江西地區(qū)水汽通量與CTL試驗(yàn)中相差較小，Down試驗(yàn)中略強(qiáng)。但Down試驗(yàn)在安徽、河南、湖北一帶向南輸送的水汽通量以及廣西地區(qū)向北輸送的水汽通量都較CTL試驗(yàn)有所減弱，削弱了強(qiáng)降水所需的水汽持續(xù)供應(yīng)，從而有利于減弱湖南西南部的虛假?gòu)?qiáng)降水。

圖13 2018年7月6日18 UTC 850 hPa水汽通量(填色，單位： kg·m-1·s-1·hPa-1)和風(fēng)向、風(fēng)速(矢量箭頭)(a)CTL試驗(yàn)，(b)Down試驗(yàn)，(c)Down試驗(yàn)與CTL試驗(yàn)的水汽通量之差Fig.13 The 850 hPa water vapor flux (colored， unit: kg·m-1·s-1·hPa-1), wind direction and wind speed (vector arrow) at 18 UTC on 6 July 2018(a) CTL test, (b) Down test, (c) difference of water vapor flux between Down test and CTL test

通過比較試驗(yàn)預(yù)報(bào)的整層大氣可降水量，可以進(jìn)一步驗(yàn)證以上結(jié)論。如圖14所示，控制試驗(yàn)與敏感試驗(yàn)預(yù)報(bào)的長(zhǎng)江中下游地區(qū)大氣可降水量分布情況整體較為相似，但Down試驗(yàn)預(yù)報(bào)的湖南西南部大氣可降水量較CTL試驗(yàn)預(yù)報(bào)結(jié)果有明顯減小，其中負(fù)值中心達(dá)到-3.5 mm，且湖北南部及湖南北部區(qū)域的大氣可降水量也有一定程度的減小，與水汽通量中的表現(xiàn)相一致，有利于削弱該地區(qū)的虛假?gòu)?qiáng)降水。

圖14 2018年7月6日20 UTC大氣可降水量(a)CTL試驗(yàn)，(b)Down試驗(yàn)，(c)CTL-DownFig.14 Atmospheric precipitable water at 20 UTC 6 July 2018(a) CTL test, (b) Down test, (c) CTL-Down

控制試驗(yàn)與敏感試驗(yàn)預(yù)報(bào)的對(duì)流有效位能(CAPE)也具有一定差異。如圖15a、15b所示，兩組試驗(yàn)在同化時(shí)刻的CAPE值總體分布較為相近，但由圖15c可以看出，Down試驗(yàn)預(yù)報(bào)的湖南西南部以及江西南部地區(qū)CAPE值小于CTL試驗(yàn)中的預(yù)報(bào)結(jié)果，一定程度抑制了CTL試驗(yàn)中虛假?gòu)?qiáng)降水的發(fā)生發(fā)展，有利于強(qiáng)降水預(yù)報(bào)技巧的提高。

圖15 同圖14,但為7月6日18 UTC對(duì)流有效位能Fig.15 Same as Fig.14, but for CAPE at 18 UTC 6 July 2018

6 結(jié)論與討論

本文基于長(zhǎng)江中下游新型“上升-平漂-下降”探空觀測(cè)數(shù)據(jù)集設(shè)計(jì)了同化對(duì)比試驗(yàn)。在對(duì)新型探空數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估和稀疏化處理的基礎(chǔ)上，將下降段資料與常規(guī)觀測(cè)資料結(jié)合并進(jìn)行同化對(duì)比試驗(yàn)，根據(jù)試驗(yàn)結(jié)果討論新型探空系統(tǒng)在長(zhǎng)江中下游暴雨預(yù)報(bào)中的應(yīng)用效果及前景。主要結(jié)論有：

(1)通過將“上升-平漂-下降”探空試驗(yàn)數(shù)據(jù)與FNL資料以及同站業(yè)務(wù)秒級(jí)探空數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉對(duì)比，檢驗(yàn)了最新試驗(yàn)探空數(shù)據(jù)質(zhì)量。

(2)使用規(guī)定層結(jié)合特性層的稀疏化方案能夠?qū)Α吧仙?平漂-下降”探空系統(tǒng)中上升段、下降段數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的稀疏化處理。

(3)本文試驗(yàn)中，同化新型探空下降段數(shù)據(jù)后，能夠改善控制試驗(yàn)中出現(xiàn)的降水高估、誤報(bào)等問題，提高強(qiáng)降水預(yù)報(bào)技巧。其中大暴雨ETS評(píng)分由控制試驗(yàn)中的0.006增長(zhǎng)至0.012，大雨和暴雨的ETS評(píng)分增幅分別達(dá)到29.0%和9.2%。

(4)同化下降段觀測(cè)資料能夠?qū)Χ鄠€(gè)高度上的高度場(chǎng)、溫度場(chǎng)和相對(duì)濕度場(chǎng)產(chǎn)生一定的調(diào)整作用。

(5)在原有常規(guī)觀測(cè)資料基礎(chǔ)上加入下降資料并同化后，風(fēng)場(chǎng)出現(xiàn)了較為明顯的調(diào)整，進(jìn)而改善了水汽輸送情況，這可能是導(dǎo)致降水預(yù)報(bào)技巧提高的重要原因之一。

本文試驗(yàn)結(jié)果證明“上升-平漂-下降”探空系統(tǒng)在同化方面有很好的應(yīng)用前景。但由于目前新型探空系統(tǒng)尚未業(yè)務(wù)化運(yùn)行，可用于同化試驗(yàn)的數(shù)據(jù)有限，所得結(jié)論尚不具廣泛代表性，隨著日后數(shù)據(jù)集的完善，可做更多試驗(yàn)驗(yàn)證當(dāng)前結(jié)論。未來工作中可嘗試由高低層風(fēng)場(chǎng)相互作用及能量輸送的角度入手，將更多數(shù)據(jù)引入到天氣、氣候模式中，從而更好地體現(xiàn)新型探空系統(tǒng)在資料同化與數(shù)值預(yù)報(bào)領(lǐng)域的價(jià)值。