ISSN 1004-4965

CN 44-1326/P

用微信扫描二维码

分享至好友和朋友圈

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于贝叶斯方案的雷达反射率反演水汽及其同化试验

张诚忠 薛纪善 冯业荣 黄燕燕 戴光丰

张诚忠, 薛纪善, 冯业荣, 黄燕燕, 戴光丰. 基于贝叶斯方案的雷达反射率反演水汽及其同化试验[J]. 热带气象学报, 2019, 35(2): 145-153. doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2019.013
引用本文: 张诚忠, 薛纪善, 冯业荣, 黄燕燕, 戴光丰. 基于贝叶斯方案的雷达反射率反演水汽及其同化试验[J]. 热带气象学报, 2019, 35(2): 145-153. doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2019.013
Chen-zhong ZHANG, Ji-shan XUE, Ye-rong FENG, Yan-yan HUANG, Guang-feng DAI. RETRIEVAL OF WATER VAPOR FROM RADAR REFLECTIVITY BASED ON BAIYESIAN SCHEME AND ITS ASSIMILATION TEST[J]. Journal of Tropical Meteorology, 2019, 35(2): 145-153. doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2019.013
Citation: Chen-zhong ZHANG, Ji-shan XUE, Ye-rong FENG, Yan-yan HUANG, Guang-feng DAI. RETRIEVAL OF WATER VAPOR FROM RADAR REFLECTIVITY BASED ON BAIYESIAN SCHEME AND ITS ASSIMILATION TEST[J]. Journal of Tropical Meteorology, 2019, 35(2): 145-153. doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2019.013

基于贝叶斯方案的雷达反射率反演水汽及其同化试验

doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2019.013
基金项目: 

自然科学基金项目 41675099

自然科学基金项目 41705089

973项目 2015CB452802

广州市科技计划项目 201604020012

广州市科技计划项目 GYHY201406003

详细信息
    通讯作者:

    张诚忠,广西壮族自治区人,研究员级高级工程师,博士,主要从事数值预报、资料同化和中小尺度天气研究。E-mail:cz_zh@gd121.cn

  • 中图分类号: P435

RETRIEVAL OF WATER VAPOR FROM RADAR REFLECTIVITY BASED ON BAIYESIAN SCHEME AND ITS ASSIMILATION TEST

  • 摘要: 雷达资料是目前为数不多有能力为高分辨率预报模式提供高分辨率信息资料的资料之一。为充分利用该资料所包含的中小尺度信息,文中基于雷达反射率,利用贝叶斯方法反演出大气相对湿度;将质控后的资料引入3Dvar系统进行同化分析,为高分辨率模式提供初值场。以台风“妮妲”登陆为例,通过一维反演及三维变分系统分析,有效地订正了实况有回波而模式预报无回波区域的大气湿度趋于合理,增加背景场的湿度,减小模拟回波比观测偏强的区域的大气湿度;同化大气湿度后模式在前6小时报出的台风外围回波分布、演变更合理,改进了降水雨带的分布与强度。1个月的批量试验反映1D+3Dvar同化雷达资料后,大气对流层中低层(850~400 hPa)增湿明显,其增湿影响程度可延续12小时以上。其逐时降水预报在前12小时的TS均比控制试验高,而大于5 mm以上降水预报偏差则与控制试验的大略一致或更接近1。

     

  • 图  1  模式范围雷达站点分布图

    图  2  2016年8月1日15时雷达观测减背景场(O-B,a)与分析场减观测差异分布图(A-O,b)。

    图  3  2016年8月1日15时3 km高度的回波与相对湿度

    a.实况回波;b.模式预报的回波(单位:dBz);c.背景场相对湿度(%);d.反演同化前后相对湿度增量(单位:%)。

    图  4  2016年8月1日15时进行1D+3Dvar分析后3 km高度水汽增量

    单位:g/kg。

    图  5  2016年8月1日16—19时的逐小时3 km高度雷达回波

    a1~a4.实况;b1~b4.控制试验;c1~c4.同化雷达资料试验(单位:dBz)。

    图  6  台风“妮妲”登陆期间2016年8月1日15时起报的逐小时降水TS

    BYE代表同化雷达反演资料,CTRL代表不同化资料,图中纵坐标为TS,横坐标为预报的时间。

    图  7  2016年5月1—31日期间有无同化试验的00时分析场,3小时、12小时相对湿度预报场平均差异廓线图

    CTRL为控制试验,BYE为同化试验。单位:%。紫色:分析场;蓝色:3小时预报;红色:12小时预报。计算范围为105~119 °E,21~26 °N。纵坐标为气压(hPa),横坐标为相对湿度偏差(%)。

    图  8  2016年5月1—31日期间00时起报的1~12小时之平均逐小时降水大于1 mm、大于5 mm的TS

    CTRL为控制试验,BYE为同化试验,纵坐标为TS,横坐标为预报的时间。

    图  9  2016年5月1—31日期间00时起报的1~12小时之平均逐小时降水大于5 mm的预报偏差

    CTRL为控制试验,BYE为同化试验。图中纵坐标为预报偏差值,横坐标为预报的时间。

    图  10  2016年5月1—31日期间00时起报的1~12小时之平均逐小时2 m温度RMSE

    CTRL为控制试验,BYE为同化试验。纵坐标为温度RMSE(单位:°),横坐标为预报的时间(单位:小时)。

    表  1  试验设计

    试验 日期、起报时间 目的
    台风个例试验 2016年8月1日15时从15时起报12小时 初值场1D+3Dvar后的水汽增量及其对短临降水影响分析
    批量试验 2016年5月1—31日共31天从00时起报12小时 初值场有无1D+3Dvar对逐时降水TS、2 m温度等影响比较分析
    下载: 导出CSV
  • [1] ROGER DALEY. Atmosphereic data analysis[M]. Cambridge: Cambridge University Press, 1991: 1-457.
    [2] 薛纪善.气象卫星资料同化的科学问题与前景[J].气象学报, 2009, 67(6):903-911.
    [3] ZOU X. Tangent linear and adjoint of "on-off" processes and their feasibility for use in 4-dimensional variational data assimilation[J]. Tellus, 1997, 49(1): 3-31.
    [4] XIAO Q, SUN J. Multiple-radar data assimilation and short-range quantitative precipitation forecasting of a squall line observed during IHOP_2002[J]. Mon Wea Rev, 2007, 135(10): 3381-3404.
    [5] WANG H, SUN J, ZHANG X, et al. Radar data assimilation with WRF 4D-Var. Part Ⅰ: System development and preliminary testing[J]. Mon Wea Rev, 2013, 141(7): 2224-2244.
    [6] STEPHAN K, KLINK S, SCHRAFF C. Assimilation of radar-derived rain rates into the convective-scale model COSMO-DE at DWD[J]. Q J R Meteorol Soc, 2008, 134(634): 1315-1326.
    [7] WATTRELOT E, CAUMONT O, MAHFOUF J F. Operational implementation of the 1D+3D-Var assimilation method of radar reflectivity data in the AROME model[J]. Mon Wea Rev, 2014, 142(5): 1852-1873.
    [8] BREWSTER K. Application of a Bratserth analysis scheme including Doppler radar data[C]//15th Conference on Weather Analysis and Forecasting. Amer Meteor Soc, Norfolk, VA, 1996: 92-95.
    [9] WIKLE C K, BERLINER L M.A Bayesian tutorial for data assimilation[J]. Physica. Section D: Nonlinear Phenomena, 2007, 230(1-2): 1-16.
    [10] CAUMONT O, DUCROCQ V, WATTRELOT. é, et al. 1D+3DVar assimilation of radar reflectivity data: A proof of concept[J]. Tellus, 2010, 62(2): 173-187.
    [11] MARTIN R, DAHLBOM M. Assimilation of multinational radar reflectivity data in a mesoscalemodel: a proof of concept[J]. Appl Meteor Climatol[J]. 2017, 56(6): 1739-1751.
    [12] 张诚忠, 薛纪善, 张林, 等.基于雷达反射率反演降水率的一维+三维变分同化研究及试验[J].气象学报, 2012, 70(5): 1128-1136.
    [13] 范水勇, 王洪利, 陈敏, 等.雷达反射率资料的三维变分同化研究[J].气象学报, 2013, 71(3):527-537.
    [14] 陈子通, 黄燕燕, 万齐林, 等.快速更新循环同化预报系统的汛期试验与分析[J].热带气象学报, 2010, 26(1): 49-54.
    [15] 薛纪善, 陈德辉.数值预报系统GRAPES的科学设计与应用[M].北京:科学出版社, 2008: 383.
    [16] 邹晓蕾.资料同化和应用[M].北京:气象出版社, 2009:120.
    [17] SMITH P L, MYERS C G, ORVILLE H D. Radar reflectivity factor calculation in numerical cloud models using bulk parameterization of precipitation[J]. J Appl Meteor, 1975, 14(6): 1156-1165.
  • 加载中
图(10) / 表(1)
计量
  • 文章访问数:  737
  • HTML全文浏览量:  32
  • PDF下载量:  279
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2018-03-08
  • 修回日期:  2018-12-23
  • 刊出日期:  2019-04-01

目录

    /

    返回文章
    返回