四维变分法同化自动站降水资料的试验研究

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影响数值天气预报和数值天气模拟正确度的问题主要有两个,一是模式本身对大气运动客观规律描述正确度的问题,另一个是初始场和边界条件正确度的问题.经过半个世纪的发展,现在数值模式本身已达到了相当高的正确性,另一方面随着数值模式的发展,模式分辨率越来越高,仅用常规数据已不够使用,因此,如何将越来越多的非常规资料加进数值模式,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.在数值模式的数据同化中,四维数据同化既考虑了所有资料的空间变化,也考虑了资料的时间变化部分,是今后的发展方向.在四维资料同化方法中,四维变分方法基于最优控制理论,是一种把不同时刻的观测资料(包括模式变量和非模式变量)和动力约束(数值模式)合在一起同时考虑的方法,是今后的发展方向.在非常规观测资料中,自动站资料将起越来越大的作用.这一是因为随着科学技术的发展,自动化气象探测取代人工观测已成为一种发展趋势,一些先进国家和地区已基本实现了探测的自动化.二是自动站可以分布在许多以前人工难于作常规观测的地点和可以借此实现人工观测难于实现的高时空分辨率观测.该文用四维变分方法对自动站的降水资料同化进中尺度数值模式作了一个试验研究.使用多层非静力平衡中尺度数值模式MM5及其伴随模式对北京地区2002年6月24日至25日的暴雨事件(以下简称"6·25"暴雨事件)在北京市气象局的大型计算机SGI origin2000上进行了四维变分同化试验,在试验中使用了北京地区25个自动站的逐时降水量资料作为同化对象.同化试验中进行了不同同化时间窗(3小时、4小时、6小时)和不同资料长度(1小时和6小时降水量)的同化试验.在2002年6月24日20时至25日20时北京地区暴雨过程的数值模拟中,用自动站逐时降水量资料作的四维变分同化试验表明,由于自动站降水量资料的加入,增加了初始场中的中尺度信息,使得初始场在动力性上、热力性上和模式更为协调,改进了MM5的预报,增强了模拟开始阶段的降水量,改进了降水量的落区预报,减弱了模式开始阶段的"spin-up"现象.试验中进行的三小时变分同化试验、四小时变分同化试验表明所用同化系统对降水量的同化是非常有效的.通过对同化逐时降水量的6小时同化试验Ⅰ和同化累积降水量的6小时同化试验Ⅱ以及没进行同化的控制试验它们初始场和其模拟中各基本要素、物理量的分析发现,在同化中几个模拟对暴雨过程的不同模拟主要是由于这几个试验中在热力学性质量上的差别而造成的.通过对比分析没经过同化的数值模拟控制试验和经过同化的数值模拟同化试验各物理量场时空分布的差异表明,在基本环流很相似的情况下,由于次级环流要素的稍有不同,可以引起随后的降水过程的很大不同.试验也表明,初始场中的水汽分布情况对强降水的产生时间和降水强度有较大的影响.这表明示今后的暴雨预报中需特别注意低层的水汽及热力条件.
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