1 期程磊, 等 : 地面加密自动站资料同化和数值模拟 25 初始场的质量已经有了大量的研究成果 雷达资料的引入能明显改进模式 6h 内的短时预报 [2 3], 张菊 [4 5] 芳就 TOVS 卫星资料同化分析 卫星云导风资料同化进行了分析研究, 得到卫星资料引入在湿度场 [6] 温度场 风场方面

第 31 卷第 1 期气象科学 Vol.31,No.1 2011 年 2 月 SCIENTIAMETEOROLOGICASINICA Feb.,2011 程磊, 沈桐立, 徐海明, 等. 地面加密自动站资料同化和数值模拟. 气象科学,2011,31(1):24 32. ChengLei,ShenTongli,Xu Haiming,etal.Dataasimilationandnumericalsimulationofautomaticweatherstations.ScientiaMeteorologicaSinica,2011,31 (1):24 32. 地面加密自动站资料同化和数值模拟 1 程磊 1 沈桐立 1 徐海明 2 刘聪 (1 南京信息工程大学江苏省气象灾害省部共建教育部重点实验室, 南京 210044) (2 江苏省气象局气象台, 南京 210008) 摘要采用美国多部门研制的 WRF 模式及其四维变分同化系统, 对 2008 年 5 月长江中下游地区一次强对流暴雨天气过程进行了数值模拟试验 ; 并分别将质量控制前和质量控制后的华东地区地面加密自动站资料加入模式进行四维变分同化试验, 与实况进行了对比 结果表明 : 模拟试验能较好的模拟此次降水过程 ; 而采用四维变分同化经质量控制后的地面加密资料, 模式效果最好, 使降水预报在降水落区和降水量上都获得较为明显的改善 ; 但质量控制前四维同化改善效果不明显 这说明地面资料的质量控制很重要, 它能去伪存真 有效地利用地面加密自动站资料, 能使资料的加入与模式更协调, 从而得到了最佳的模拟效果 关键词 资料同化 ;WRF; 数值模拟 ; 质量控制 分类号 P456.7 文献标识码 A Dataasimilationandnumericalsimulationof automaticweatherstations ChengLei 1 ShenTongli 1 XuHaiming 1 LiuCong 2 (1KeyLaboratoryofMeteorologicalDisasterofMinistryofEducation,NanjingUniversityofInformationScience& Technology,Nanjing210044,China)(2JiangsuMeteorologicalobservatory,Nanjing210008,China) Abstract AstrongconvectiverainstorminMayof2008intheYangtzeRiverregionhasbeensimu latedbyusingthewrfanditsfour dimensionalvariationalasimilationsystem.theresultsindicated thatthesimulationandtheasimilationtestswerecapableofsimulatingtheprecipitationproces.butthe 4DVARtestwithqualitycontrolisthebestanditcansignificantlyimprovetheentireprecipitationand rainfalregionforecast.butwithoutqualitycontrol,the4dvarhadlitleefect.itshowsthatthequality controlisimportantandcaneliminatethefalseandretainthetrue.efectiveuseofawsdataenablesthe informationtobecoordinatedwiththemodelandtoobtainthebestsimulationresults. Keywords Dataasimilation;WRF;Numericalsimulation;Qualitycontrol 引言 数值天气预报在提高日常天气预报准确率方面发挥越来越重要的作用 [1], 但其本质上是一个初值问题, 该问题由于初始条件中误差的非线性增长以 及数值模式本身的一些不完善而变得更加复杂 因此, 如何将越来越丰富的资料加进数值模式, 即数值模式的数据同化问题是数值天气预报进一步发展的关键问题, 也是一个当前国内外的前沿性研究课题 目前, 对于如何通过各种资料同化方法来提高模式 收稿日期 :2010 04 04; 修改稿日期 :2010 05 18 基金项目 : 国家自然科学基金资助项目 (40975037,40775033) 第一作者简介 : 程磊 (1984 ), 女, 江苏苏州, 硕士, 主要从事中尺度资料同化和数值模拟的研究 cathy_shy2002@yahoo.com.cn 通讯作者 : 沈桐立, 教授,shentong22@126.com

1 期程磊, 等 : 地面加密自动站资料同化和数值模拟 25 初始场的质量已经有了大量的研究成果 雷达资料的引入能明显改进模式 6h 内的短时预报 [2 3], 张菊 [4 5] 芳就 TOVS 卫星资料同化分析 卫星云导风资料同化进行了分析研究, 得到卫星资料引入在湿度场 [6] 温度场 风场方面有不同程度改善, 而邵明轩等 也对北京地区的自动站降水资料进行了四维变分同化试验, 并对降水观测资料变分同化后获得的分析 [7 8] 增量进行了初步分析进行自动站雨量资料同化对降雨预报的影响试验, 得到同化自动站降水资料可改进雨带位置和结构的预报 但是, 对于现已普遍进行观测且分布较为密集的地面加密自动站资料用于 WRF 四维同化系统, 还是尝试性的工作 因此, 本文利用 2009 年才发布的 WRF 四维同化系统 WRF 4DVAR, 对 2008 年 5 月 27 28 日发生在长江中下游地区的一次强对流暴雨天气过程进行地面观测资料的四维变分同化试验, 以探讨地面加密资料对模式降水预报效果的影响 1 天气过程和背景分析 1.1 天气实况 2008 年 5 月 27 日 04 时 ( 世界时, 下同 ) 后, 南京发生了一场强雷暴天气, 此次强雷暴也席卷了江苏大部分地区, 多数地区都降下了大到暴雨 其后, 在冷空气的推动下, 雨带向南移动至浙江, 使浙江在 27 28 日出现 2008 年度第一场的大暴雨和强对流天气过程 事实上, 此次暴雨区范围更为广大, 从江 浙沿海经湘 鄂 赣至黔 桂, 形成了一条约 2000km 的强降水带, 强降水带中有 124 站出现暴雨 其中 27 日 24h 最大降水出现于江西婺源 (29 26 N,117 51 E), 达 227 7mm, 另有 16 站降水量超过 100mm, 分别是江苏的泗洪 (100 7mm), 安徽的祁门 (107 8mm) 太湖 (118 5mm) 庐江 (109 4mm) 等, 此外还有 38 站降水量超过 70mm 1.2 环流分析 在 5 月 26 日 00 时的地面天气图上可以看到 ( 图略 ), 长江中下游地区处于高压控制范围内 ; 而到了 12 时, 高压开始东移 ;27 日 00 时地面图上贝加尔湖地区为一较强的冷高压, 冷锋已过河套地区, 03 时开始, 在低空 850hPa 的 30 N 附近有暖性切变形成, 切变线以北为偏北风控制, 以南为西南风控制, 并不断的发展, 为强对流产生提供动力条件 500hPa 中高纬度为经向环流, 东北地区有较深的低压槽, 一直伸到长江中下游地区, 与南支槽相连, 形成一条南北贯穿中国的低压带 冷空气 27 日开 始自北向南影响华东地区, 地面锋线在 27 日晚上已到达长江流域 ( 图 1), 冷锋扰动和锋前的暖切相结合, 在这一带生成低压, 低压发展加深, 且移动较慢, 造成这一带持续性的降水 2 同化试验方案设计 2.1 WRF 及 WRFDA 模式介绍 WRF(WeatherResearchandForecast) 中尺度模式是由美国国家大气研究中心 (NCAR) 联合其他部门于 1997 年建立的新一代中尺度预报和资料同化模式, 是在 MM5 等中尺度模式基础上针对中小尺度天气系统的研究和实时预报为目的而开发的新一代非静力中尺度模式,WRF 模式运用了各种先进的数值方法及物理过程方案, 能更好地揭示中小尺度系统的细致结构和演变机制 [9 10] 四维变分资料同化方法在提出后经过 20 多年的研究以及实用, 一直在不停的发展中 欧洲中心也已经将其放到实际的模式预报中, 并且结果表明四维同化相比于三维同化在实际的操作中对天气预报效果有相当显著的改进 [11] 2009 年 WRF 更新到了第三版, 加入了更多的物理参数化方案 [12], 而其同化系统也加入了四维变分算法 WRF4D Var 采用实际业务中普遍用到的渐进方法 (incrementalapproach) [13 15] 采用渐进法的目的是为了找到分析增量最小的代价函数, 而不是分析增量函数定义本身 4D Var 里, 切线性和伴随模式常源于一个简单的向前模式, 用于运算最小代价函数的内循环中, 而背景场的改进则在整个向前预报模式中进行 2.2 地面加密资料的质量控制 目前全国各地都建立了分布密集的地面自动站观测网, 但由于缺乏有效地鉴别资料质量好坏的办法, 一直影响它的使用 ; 也很少能有效地加入数值模 图 1 27 日 12 时地面形势图 Fig.1 Surfacepresuresituationanalysisat12:00onMay27

26 气象科学 31 卷 式, 这在很大程度上造成了资源的浪费 本文针对此次同化所需的每 1h 一次, 共 6h 的华东地区的地面加密资料进行了必要的质量控制 目前, 仅做了简单的逻辑检查 时间一致性检查, 及空间一致性检查 逻辑检查是对采集数据进行逻辑判断, 检测出非常明显的无气象意义的错误资料 要素的允许范围是根据地面气象观测规范和仪器技术性能, 以及资料形成时规定采用的表示方式和范围进行确定的 时间一致性检查是利用连续变化原理来检验观测信息或观测要素的时间变化率, 识别出过度地突然变化 经过逻辑检查和时间一致性检查,6h 内有较大异常的资料, 共剔除了 1574 个 ; 并剔除了 1345 个资料空缺站, 包括重复的站点 在空间一致性检查中, 将地面自动站资料与时间加密的 Micaps(MeteorologicalInformationCombine AnalysisandProcesSystem, 即气象信息综合分析处 [16] 理系统 ) 基准站插值的格点资料作比较, 若两者差值过大, 便将此要素定为异常并剔除 ; 而气压的差值阈值设为 2 5hPa 最终异常的气压 温度 相对湿度和水平风分量分别占 6 个时次总有效站点数 34363 的 14 7% 29 9% 28 4% 和 14 3% 其中气压和水平风分量由于缺测记录较多, 而异常数少, 故剔除较少 最后利用 WRF 数值预报模式 ( 分辨率 10km) 提供的 1h 预报场做背景场, 对有效站点的缺测要素进行插值, 使观测资料和背景场相联系, 使模式初值更协调 经过以上的质量控制后, 地面加密资料各个要素都得到了相应的调整 气压和水平风分量由于剔除较少, 质量控制前后变化差异不大 而地面温度和相对湿度则得到了一些调整 对比地面温度场 ( 图 2) 发现, 经过质量控制后, 温度场总体上略有减弱, 主要是对高温范围做了调整 特别是江西中北部的高温的范围有所缩小 ; 而在杭州湾北部地区的高温也有所下降 而查看地面相对湿度的变化 ( 图 3), 经过质量控制后大部分地区的湿度都有下降 而浙 赣 皖交界地区的湿度有明显减小, 由 95% 下降到 90% 左右 ; 相应的高湿范围也减小了不少, 原先向南延伸与福建北部相连的趋势也明显消失 说明经过质量控制后能够改善湿度的异常 2.3 地面资料同化处理方法和试验方案设计本次试验采用 2009 年发布的 WRFv3 模式以及配套的同化系统 模式垂直方向采用仿地形 σ 坐标, 分为 27 层 区域中心位于 30 N 118 E( 婺源为 29 26 N 117 51 E) 采用双重嵌套, 区域大小为 90 64 和 130 97, 分辨率为 30km 和 10km; 边界层物理过程采用 Ysu 边界层方案 Lin 等的微物理方案 浅对流 Kain Fritsch 的积云对流参数化方案 积分步长分别为 180s 和 60s 数值试验分为三组 试验 Ⅰ( 未同化试验 ): 模式初始资料是 NCEP 提供的 1 1 每 6h 的格点资料, 模拟时边界资料每 6h 更新一次 试验 Ⅱ( 资料质量控制前同化试验 ): 在 NCEP 再分析资料初始场的基础上加入华东地区 ( 苏 沪 浙 皖 赣 闽 豫等 ) 每 1h 共 6h 的地面加密自动站资料中的气压 风向 风速 温度和相对湿度 5 种要素 试验 Ⅲ( 资料质量控制后同化试验 ): 将同样的地面加密自动站资料, 经过质量控制后加入 NCEP 初始场, 进行同化试验 同化试验中均采用四维变分同化方法, 将数据同化到粗网格上, 同化时间为模 图 2 地面温度场 ( 单位 : ) 是 (a) 质量控制后 ;(b) 质量控制前 Fig.2 Surfacetemperaturefield(unit: ).(a)withqualitycontrol;(b)withoutqualitycontrol

1 期程磊, 等 : 地面加密自动站资料同化和数值模拟 27 图 3 地面相对湿度场 (%) (a) 质量控制后 ;(b) 质量控制前 Fig.3 Surfacerelativehumility(%).(a)withqualitycontrol;(b)withoutqualitycontrol 式开始的 6h 为了进行效果对比, 模式采用上述三个方案进行模拟计算 模拟起始时为 2008 年 5 月 27 日 00 时, 积分 24h 至 5 月 28 日 00 时 3 降水模拟结果分析 3.1 24h 累计降水分析 此次模拟的细网格降水预报结果见图 4 由图可知, 试验 Ⅰ( 未同化试验 ) 虽能模拟出主要雨带的降水, 但降水中心较实况偏弱 ( 图 4b) 例如在皖赣边界处, 预报降水中心的雨量为 160mm( 而实况为 200mm 以上 ) 其预报的位置明显偏北 另外, 试验 I 对安徽中部的雨量中心预报得也不是很明显 ; 而试验 I 和试验 I 相比 ( 图 4c), 模拟的降水量有了明显提高, 最大降水达到 200mm 以上, 但降水中心与试验 I 相同, 也都较实况偏北 ; 模拟结果最好的是试验 I( 图 4d), 其降水中心雨量和位置都与实况有很好的匹配, 最大降水达到 240mm 以上, 中心位于 29 5 N 117 65 E, 与实况量中心位置相近 3.2 累计降水 TS 评分为便于研究和比较, 本文对降水预报效果进行评估, 采用目前比较广泛应用的一些指标 例如 : TS 评分 空报率 漏报率等 根据 24h 降水量的大小, 将降水分为小雨 (0 1<R<10mm) 中雨 (10mm R<25mm) 大雨 (25mm R<50mm) 和暴雨 (50mm R<100mm)4 个等级 TS 评分 (TS) 漏报率 (PO) 空报率 (FAR) 的计算式如下 TS=N A /(N A +N B +N C ), (1) PO=N C /(N A +N C ), (2) FAR=N B /(N A +N B ) (3) 式中是针对上述某个等级,N A 为预报达到该等级的站 ( 次 ) 数 N B 为未达到该等级或空报站 ( 次 ) 数 N C 为漏报该等级以上的站 ( 次 ) 数 本文中将模拟得到的 27 日 00 时至 28 日 00 时内 24h 累计降水量插值到 (28~32 N 116~120 E) 范围内 ( 降水中心所在范围, 图 4 中所示内框区域 ) 的 99 个地面基准站点上, 针对实况做了以上检验 图 5 中的数据表明, 在我们关注的区域内, 此次降水的模拟试验能很好的模拟出降水的量级和降水位置, 特别是针对小雨 中雨和大雨的预报 TS 评分都达到了 0 7 以上, 而漏报率和空报率都在 0 35 以下 ; 针对暴雨的 TS 评分值比大雨的值虽明显减小, 但也都达到了 0 25 以上, 漏报率和空报率虽偏高, 但也都控制在 0 45 以下 可见这次模拟试验的可信度都比较高 比较此次模拟的 3 次试验, 试验 Ⅲ 的 TS 评分 漏报率和空报率均明显优于其他 其中大雨的 TS 评分 ( 图 5a), 试验 Ⅱ 较试验 I 只提高了 0 01, 而试验 Ⅲ 较试验 Ⅰ 提高了 0 101, 可见改善效果明显 ; 试验 Ⅲ 暴雨的 TS 值比试验 Ⅰ 也提高了 0 05 图 5b 中显示, 试验 Ⅲ 中雨的漏报率直接从试验 Ⅰ 和试验 Ⅱ 的 0 07 左右下降到 0; 大雨的漏报率也从 0 3 以上下降了约 40%, 降为 0 185 试验 Ⅲ 针对大雨的空报率 ( 图 5c) 也从试验 I 的 0 11 左右下降为 0 044 说明经过同化质量控制后的地面加密自动站资料得到的模拟降水量的预报效果明显好于试验 Ⅰ 和试验 Ⅱ, 而从漏报率和空报率数值的下降也可知暴雨的落区得到了显著的改善 ; 但同时 3 次试验对暴雨的空报率都比较高, 说明模拟降水总体较实

气 ２８ 象 科 学 ３ １卷 图４ ２ ７日 ０ ０时 ２ ８日 ０ ０时 ２４ｈ累计降水 单位 ｍｍ ａ 实况 ｂ 试验 ｃ 试验 ｄ 试验 Ｆ ｇ ４ ２ ４ｈａ ｃ ｃ ｕ ｍｕｌ ａ ｄｐｒ ｃ ｐ ａ ｏ ｎ ｕｎ ｍｍ ａ ｒ ａ ｌ ｂ Ｅｘ ｐ ｃ Ｅｘ ｐ ｄ Ｅｘ ｐ 均方差值可以发现 除了在个别一两个层次上同化 况偏强 下面分别从以下几个方面 对比分析在粗网格 后的均方差略大于未同化的 其余层次上同化后的 下各试验中的中尺度信息对降水预报效果的影响 均方差都小于未同化的 这说明同化可以改善风场 的预报效果 而经过质量控制后的同化效果更好 特 ４ 均方差分析 别是在 ２８日 ０ ０时 图 ６ 试验 中风场的均方差 为了考察同化地面加密自动站资料后 模拟结 值在中低层明显小于前两次试验 说明优化的地面 果的总体效果 计算了各个试验模拟的结果与实况 风场资料经同化后可以使模式得到的预报结果误差 在２ ８日 ００时的均方差 得到均方差图 或表 计 减小 而试验 总体改善效果不明显 可见质量控 算公式如下 制前的地面加密资料不能完全有效的与模式相协 ｍ ｎ Ｑｘ ( ｘ ２ ｘ ０ ｍｎ ｍ ｎ Ｑｙ ( ) 调 明显改进预报效果 １ ２ １ 场在高中低 ３层上的均方差值 发现均方差数值都 较小 模拟的结果都比较接近实况 表 １ 同时也清 １ ２ ２ ｕ ｕ０ ２ ｖ ｖ ０ ｍｎ 对比 ２８日 ００时的温度场 相对湿度场和高度 ) ２ 晰的发现 除了试验 Ⅲ 中 ８５ ０ｈ Ｐａ相对湿度略大于 试验Ⅱ外 试验Ⅲ各物理量在各层的均方差均小于 其中 Ｑｘ指除风场外的某一要素值与实况之间的均 前两者 说明同化经质量控制改善的地面资料可以 方差 ｍ ｎ指各个层次上的水平网格点数 ｘ 指某 提高温度场 湿度场和高度场的预报效果 其中试验 指将实况观测的该 格点上该要素值的模拟值 ｘ ０ 要素值插值到该格点上的值 计算风场时 Ｑｙ 用来 Ⅲ对高度场在低层的预报效果明显改善 对湿度场 整层的改善也较好 表明相对湿度这一基本物理量 计算分量的平方和 的同化对模拟结果改善明显 从而直接改善对降水 首先对比 ３次试验对水平风场预报的调整 由 量的预报 试验Ⅱ的预报结果虽相对于试验 有所

1 期程磊, 等 : 地面加密自动站资料同化和数值模拟 29 图 6 28 日 00 时水平风分量均方差图 ( 单位 :m/s) Fig.6 Unbiasedvarianceofhorizontalwind (unit:m/s)at00:00onmay28 图 5 24h 累计降水量参数检验 (a)ts 评分 ;(b) 漏报率 ;(c) 空报率 Fig.5 24haccumulatedprecipitationparametrictest. (a)tsscores;(b)rateofmisingreport;(c)invalidityreport 改善, 但在 500hPa 温度场和 200hPa 相对湿度场上的均方差值都略大于试验 I, 说明同化了未经质量控制的地面加密资料, 可能会引起误差的增大, 效果不一定好 5 涡度场分析 由于涡度场能直观地反映天气系统的状况, 分析同化对涡度场的作用是有意义的 一般来说, 低 低层的辐合区与上升运动区相对应, 而在高层对应着辐散区 在这次暴雨天气过程中, 低层有强烈的辐合 而在高层有较强辐散 这一垂直辐合与辐散的结构, 有利于上升运动的发生和发展 从三次模拟试验得到的结果来看, 各个试验都较好的模拟得到了低层辐合高层辐散这一重要的抽吸作用, 无辐散层都位于 500hPa 附近 ( 图略 ) 在 28 日 00 时的 850hPa 涡度实况图 7a 上, 湖南中部到江西西北部和苏皖浙交界处分别有两个涡度达到 10 10-5 s -1 以上的辐合中心 3 次试验都很好的模拟出了这一点, 但试验 I 和试验 I 的辐合范围都较实况要窄 ( 图 7b c) 从而使模拟的雨带也偏窄; 试验 Ⅲ( 图 7d) 的辐合带范围比试验 I 和试验 I 都有所扩大, 而且位于苏皖浙的辐合中心也较前两者向南压, 是使整个模拟雨带南移的原因之一 以上说明, 经过同化质量控制后的地面资料, 模拟试验 Ⅲ 的低层辐合上升运动得到了显著的加强, 辐合范围也变大了, 使降水量也得到了加强, 降水范围也相应扩大了 ; 而且影响了整个辐合系统的位置, 使模拟效果更真实的反映了实况 反观试验 Ⅱ, 可能由于同化了地面加密自动站资料中部分虚假的大风, 使西南气流模拟过强, 反而缩小了切变线的范围, 影响了整个切变线的南移, 使雨带范围缩小, 位置偏北 表 1 28 日 00 时, 预报场与相应时刻实况场的均方差 Table1 TheRMSEofsimulatedfielddeviatedfromtheobservationsat00:00onMay28 温度 / K 相对湿度 (%) 高度 /gpm 850hPa 500hPa 200hPa 850hPa 500hPa 200hPa 850hPa 500hPa 200hPa 试验 I 0 957 0 693 0 837 2 483 2 940 3 583 4 375 3 048 2 947 试验 I 0 872 0 699 0 752 2 055 2 693 3 610 4 286 2 968 2 858 试验 I 0 793 0 666 0 676 2 109 2 038 3 297 3 958 2 562 2 795

气 ３０ 象 科 学 ３ １卷 图７ ２ ８日 ００时 ８５０ｈＰａ涡度场图 单位 １０ ５ ｓ １ ａ 实况 ｂ 试验Ⅰ ｃ 试验Ⅱ ｄ 试验Ⅲ Ｆ ｇ ７ Ｖｏ ｒ ｃ ｙｆ ｌ ｄｏ ｆ８５０ｈｐａ ｕ ｎ １ ０ ５ ｓ １ ａ ０ ０ ０ ０ｏ ｎｍａ ｙ２ ８ ａ ｒ ａ ｌ ｂ Ｅｘ ｐⅠ ｃ Ｅｘ ｐⅡ ｄ Ｅｘ ｐⅢ ６ 假相当位温分析 假相当位温 θｓ是一个重要的温湿特征参数 是 成因 但试验Ⅰ 和试验 Ⅱ 的 θｓ线密集带范围都较 实况要窄 且 θｓ能量锋前锋也都偏北 其中试验 的 ６ Ｎ 试验 Ⅱ 较试验 稍有南 能量锋前锋位于 ３２ 作为表征大气温度 压力 湿度的综合特征量 它的 移 前锋位于 ３２ ２ Ｎ 试验 的能量锋前锋位于 分布反应了大气中能量的分布 θｓ高值区 为 高 能 区 θｓ场等值线密集区为能量锋区 暴雨的发生必 ３１ ６ Ｎ 较试验 整整南移了 １个纬度 而且 θｓ线 密集带范围也有所扩大 这说明试验 能很好的 须要有能量锋区的存在 １７ 它是揭露能量锋区上暴 模拟出在这一时段内北方冷空气的强烈入侵 及由 雨现象的温 湿 压 风诸多要素组合的物理量 此引起的整个雨带的南移 使降水中心与实况有很 ２７日 １ ８时 图略 ３次试验模拟得到的 θｓ线 密集带位置都位于山东东南部至河南南部一线 呈 对冷空气入侵模拟的 好的匹配 而试验 和试验 东北 西 南 走 向 与 实 况 相 近 在 ２ ８日 ００时 北 这说明 质量控制后的地面温度场和湿度场 能 ３２ Ｎ以北冷空气侵入强烈 特别是在 ９ ００ｈＰａ 前锋 更好的反应大气的真实状况 从而使资料同化后的 已到达 ３ １ Ｎ 较 ６ｈ前明显南压 说明在这一时段 模式减小模拟误差 得到更好的模拟效果 内北方干冷空气的入侵相当明显 以婺源所在经度 １１７ ５ Ｅ 作 剖 面 图 图 ８ 可 见 婺 源 上 空 ９ ２６ Ｎ 处于 θ 说明此处有强烈的对 ２ ｓ 的高能区 明显偏弱 从而致使切变线南移缓慢 造成雨带偏 ７ 结论和讨论 １ 通过逻辑检查 时间一致性检查 空间一致 流不稳定 对流活动旺盛 加上北部入侵的冷空气 性检查等质量控制的方法 可检查出地面显著性异 非常有利于暴雨的生成 模拟试验都模拟出了以上 常资料并将其剔除 使其保持对中小尺度天气的良 信息 特别是此时位于 ３ ２ Ｎ以北作为此次暴雨触 好反映 不但真实且有效 利用质量控制后的资料 发机制的 θｓ线密集带 图 ８ｂ ｃ ｄ 揭示了暴雨的 能更客观地反映大气的真实状态 有利于同化效果

1 期程磊, 等 : 地面加密自动站资料同化和数值模拟 31 图 8 28 日 00 时,117 5 E 实况假相当位温垂直剖面图 ( 单位 : K) ( 为婺源 ) (a) 实况 ;(b) 试验 Ⅰ;(c) 试验 Ⅱ;(d) 试验 Ⅲ Fig.8 Verticalprofileofrealpseudo equivalentpotentialtemperature(unit: K)along112 5 Eat00:00onMay28. (a)real;(b)expⅠ;(c)expⅡ;(d)expⅢ 的改善 (2) 对比未同化试验和同化试验的结果表明, 由于地面自动站资料的加入, 改善了初始场的中尺度信息, 从而提高了对降水模拟的效果 ; 改善了对温 压 湿 风的预报, 并改善了对降水落区的预报 特别是质量控制后的同化试验 ( 试验 I) 在强降水中心位置和降水时空分布上, 较前两个试验得到了明显的改善, 最接近实况 ; 而且对风场 散度场和不稳定能量场等的改善也比较明显 特别是, 同化对中低层湿度场的预报改善最明显, 从而使降水强度的模拟效果比未同化试验要好, 这也说明湿度的变化对降水的模拟结果有较强的影响 (3) 对比试验表明 : 未同化试验和未做质量控制的同化试验中都存在不足 试验 I 和试验 I 模拟的雨带位置都偏北, 造成模拟结果的降水中心落区都发生了偏移 通过分析得到, 主要是因为对北方冷空气的入侵强度模拟得偏弱, 而西南暖湿气流偏强, 推迟了雨带的向南移动, 使得整个雨带位置较实况偏北 这进一步说明资料质量控制, 在四维变分同化中的重要性 (4) 总之, 通过这次试验, 最新版本的 WRF 模式及其变分同化系统 WRFDA, 对这次降水过程的降水量和降水落区模拟都是比较成功的 同时能很好的揭示降水的原因及其中尺度动力和热力性质 但同化地面资料主要改善了模式中低层的信息, 对高层影响不大, 对整个大气层的动力性质改变不大 所以针对这次试验中的不足, 将在以后的工作中改进 致谢 : 本文采用的华东地区地面加密自动站资料来自于江苏省气象台, 在此表示感谢 参考文献 [1] 陈东升, 沈桐立, 马革兰, 等. 气象资料同化的研究进展. 南京气象学院学报,2004,27(4):550 564. ChenDongsheng, ShenTongli,MaGelan,etal.Advancesinthemeteorologicalda taasimilation.journalofnanjinginstituteofmeteorology(in Chinese),2004,27(4):550 564. [2] 邱崇践, 余金香, 许秦. 多普勒雷达资料对中尺度系统短期预报的改进. 气象学报,2000, 58 (2): 244 249. Qiu ChongJian,YuJinxiang,XuQin.UseofDoppler radardatain

32 气象科学 31 卷 improvingshort termpredictionofmesoscaleweather.actameteo rologicasinica(inchinese),2000,58(2):244 249. [3] 托亚, 梁河海, 马淑芬. 用雷达观测资料改进 MM5 初始场的初步试验研究. 南京气象学院学报,2003,26(5):661 667. TuoYa,LiangHehai,MaShufen.Apreliminaryresearchonim provingmm5initialfieldsusingradardata.journalofnanjingin stituteofmeteorology(inchinese),2003,26(5):661 667. [4] 张菊芳, 沈树勤, 韩桂荣, 等.TOVS 卫星反演资料变分分析的试验研究与应用. 气象科学,1999,19(2):206 212. Zhang Jufang,ShenShuqin,HanGuirong,etal.Withcalculusofvaria tionstoanalysetovssateliteretrievaldataandputthemtopro fesionaluse.scientiameteorologicasinica(inchinese),1999, 19(2):206 212. [5] 李红莉, 沈桐立, 公颖. 云导风资料同化在伴随模式同化系统中的应用. 气象科技,2006,34(4):358 363. LiHongli, ShenTongli,GongYing.Applicationofcloud derivedwinddata asimilationinmm5adjoint modelasimilationsystem.meteoro logicalscienceandtechnology(inchinese),2006,34(4): 358 363. [6] 邵明轩, 陈敏. 用四维变分法同化自动站降水资料. 北京大学学报 ( 自然科学版 ),2005,41(5):701 709. ShaoMingxuan, ChenMin.Four dimensionalvariationalasimilationofawspre cipitationdata.actascicentiarumnaturalumuniversitispekinesis (inchinese),2005,41(5):701 709. [7] 邵明轩, 陈敏. 降水量的直接同化对初始场的影响. 大气科学, 2006,30(2):268 276. ShaoMingxuan,ChenMin.Efectof directasimilationofprecipitationoninitialfield.chinesejournal ofatmosphericsciences(inchinese),2006,30(2):268 276. [8] 丁伟钰, 万齐林, 闫敬华. 对流天气系统自动站雨量资料同化对降雨预报的影响. 大气科学,2006,30(2):317 326. Ding Weiyu,WanQilin,YanJinghua.Variationalasimilationofauto maticweatherstationsrainfalinconvectivesystemsanditsimpact onrainforecast.chinesejournalofatmosphericsciences(inchi nese),2006,30(2):317 326. [9] Wiliam CS,KlempJB,DudhiaJ,GilD O,BarkerD M, WangW,PowersJG A.Descriptionoftheadvancedresearch WRFVersion2.BoulderCO.NCARTech.NoteNCAR/TN 468 +STR,2005:88pp. [10] LeDimetFandTalagrandO.Variationalalgorithmsforanalysis andasimilationofmeteorologicalobservations:theoreticaspects. Telus,1986,38A:97 110. [11]LewisJandDerberJ.Theuseofadjointequationstosolveavaria tionaladjustmentproblem with advective constraints. Telus, 1985,37A:309 327. [12]RabierFandRvinenHJ,KlinkerE,MahfoufJ FandSimmons A.TheECMWFoperationalimplementationoffourdimensional variationalasimilation.quart.j.roy.meteor.soc.,2000,126 (564):1143 1170. [13]Courtier,ThépautPJ NandHolingsworthA.Astrategyforoper ationalimplementationof4d Var,usinganincrementalapproach. Quart.J.Roy.Meteor.Soc.,1994,120(558):1367 1387. [14] Veersé,FandThépautJ N.Multi truncationincrementalap proachforfour dimensionalvariationaldataasimilation.quart. J.Roy.Meteor.Soc.,1998,124(562):1889 1908. [15]LorencAC.Modelingoferorcovariancesby4D Vardataasimi lation.quart.j.roy.meteor.soc.,2003,129(567):3167 3182. [16] CresmanGeorgep. Anoperationalobjectiveanalysissystem. MonthlyWeatherReview,1959,87(1):367 374. [17] 施望芝, 熊秋芬. 武汉地区 98.7 连续性暴雨卫星水汽图象分析. 热带气象学报,2002,18(1):91 96. ShiWangzhi, XiongQiufen.Analysisofmoistureimagesoncontinuousheavy rainstormoverwuhanduringjuly1998.journaloftropicalmete orology(inchinese),2002,18(1):91 96.