（气象学专业论文）amsu辐射率资料在暴雨预报中直接同化研究.pdf

s t u d y o na m s ur a d i a n c ed a t ad i r e c ta s s i m i l a t i o n i nh e a v yr a i nf o r e c a s t i n g d i s s e r t a t i o nsu b m i t t e dt o n a n ji n gu n i v e r s i t yo fi n f o r m a t i o n s c i e n c e & t e c h n o l o g y i np a r t i a lf u l f i l l m e n to ft h er e q u i r e m e n t s f o rt h ed e g r e eo f m a s t e ro fn a t u r a is c i e n c e b y t a 0y u 参e n g 一 ( m e t e o r o l o g y ) d i s s e r t a t i o ns u p e r v i s o r ：p r o f m i nj i n z h o n g 嵋陌_2m 2 mm坩i98川i脚y 创性声明 本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研 究成果。本论文除了文中特别加以标注和致谢的内容外，不包含其他人或其他 机构已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京信息工程大学或其他 教育机构的学位或证书而使用过的材料。其他同志对本研究所做的贡献均已在 论文中作了声明并表示谢意。 学位论文作者签名：签字日期： 关于论文使用授权的说明 南京信息工程大学、国家图书馆、中国学术期刊( 光盘版) 杂志社、中国科 学技术信息研究所的中国学位论文全文数据库有权保留本人所送交学位论 文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文，并通 过网络向社会提供信息服务。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。 除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可以公布( 包括刊登) 论文的全部或部分内容。论文的公布( 包括刊登) 授权南京信息工程大学研究 生部办理。 口公开口保密( 年月) ( 保密的学位论文在解密后应遵守此 协议) 学位论文作者签 指导教师签名： 签字日期：亟旦! l ：! i 签字日期：泣忡 牟基嚣 氛吊 名 一 ，、，幻 一一； 、o。0， 乞 寸，t a b s t r a c t l 第一章绪论 1 1j ；i 言1 1 2 资料同化的基本概念和方法1 1 3 变分同化的研究进展3 1 4 卫星资料同化的研究进展及相关问题4 1 4 1 国外的研究进展4 1 4 2 国内的研究进展5 1 5 本文的研究内容和结构6 第二章w r f 模式及其三维变分系统介绍 8 2 1w r f 模式简介8 2 1 1w r f 模式的结构流程8 2 1 2w r f 模式的动力框架9 2 1 3w r f 模式的物理方案及参数化1l 2 2w r f d a 三维变分同化系统的介绍1 2 2 2 1 目标函数及其梯度1 2 2 2 2 预处理1 3 2 2 3 极小化算法1 4 2 2 4 背景场误差协方差处理1 5 2 3 三维变分单点同化试验1 6 2 4 小结1 7 第三章辐射传输模式及辐射率资料的处理 3 1 辐射传输模式介绍l8 3 1 1r t t o v 模式的基本原理1 8 3 1 2r t t o v 模式在同化系统中的应用2 0 3 2a t o v s 辐射率资料的介绍2 1 3 3 辐射率资料的质量控制2 2 3 3 1 粗检验一2 2 3 3 2 降水检验2 2 3 3 3 通道选取 3 4 偏差订正方案的选取 3 5 小结 第四章江淮流域背景误差协方差矩阵的模拟 4 1 背景误差协方差的意义 4 2 背景误差协方差的n m c 方法估计一 4 3 背景误差统计量的分析 4 3 1 平衡回归系数的计算一 4 3 2 垂直特征矢量和特征值的计算 4 3 3 区域递归滤波长度尺度的计算。 4 4 ，j 、结 第五章a m s u 微波辐射率直接同化试验研究3 4 5 1 引言3 4 5 2 暴雨过程介绍3 4 5 2 1 降水概况3 4 5 2 2 环流形势分析3 5 5 3 资料和试验方案设汁。3 6 5 4 模拟结果分析一3 7 5 4 1 降水场模拟对比分析3 7 5 4 2 天气形势场模拟对比分析3 9 5 4 3 增量场模拟对比分析4 0 5 5 小结4 1 第六章结语与展望 6 1 本文主要结论4 2 6 2 本文创新点4 3 6 3 存在的问题及下一步工作4 3 参考文献。 论文附图 致谢 i i 4 8 6 8 摘要 卫星资料具有资料较为一致，覆盖面积较广，时空分辨率较高的特点，在很 大程度上弥补了大洋和高原区域的常规观测资料不足。如何利用资料同化来提 取卫星资料中的有效观测信息，形成较优的模式初始场，从而提高中尺度数值 预报的准确率，是一个有意义的研究课题。 本文采用a t o v s 卫星辐射率资料，利用中尺度数值模式w r f v 3 1 及三维 变分同化系统实现了对a m s u ( a m s u - a 和a m s u - b ) 微波辐射率资料和常规 观测资料的直接同化。在同化系统中利用n m c 方法构造了江淮地区的背景误 差协方差矩阵( b 矩阵) ，并详细分析了该矩阵的结构特征；利用该自行构造的 b 矩阵，针对2 0 0 7 年7 月8 - 9 日发生在江淮地区的暴雨个例进行了单独同化常 规观测资料，常规观测资料和a m s u a 与常规观测资料和a m s u b 资料的对 比试验研究。结果表明： ( 1 ) 使用美国n m c 方法，模拟构造的江淮流域背景误差协方差矩阵，把 分析增量的平衡部分通过平衡关系导出，而非平衡部分则作为控制变量，保证 了分析场平衡关系特征。 ( 2 ) 通过多次试验表明，在该变分同化试验中，将控制变量的长度尺度和 方差尺度的调整因子设为0 0 5 ，对分析场模拟结果是最佳的。 ( 3 ) 连续同化a m s u 辐射率资料，可以改善降水预报效果，尤其是降水 强度。另外，同化a m s u - b 资料的效果优于同化a m s u - a ，主要原因是a m s u - b 资料对湿度场的直接贡献。 ( 4 ) 通过连续同化a m s u 资料，可以改进影响暴雨系统的大尺度环境场。 同化a m s u - b 的试验效果要优于同化a m s u - a ，前者在模拟东北冷涡、西南槽 和副高时，无论在强度和位置上更接近实况。 ( 5 ) a m s u 资料的引入调整了各要素场( 包括温度场、湿度场和风场等) 。 其中，a m s u - a 资料对对流层中层温度增量场有较为明显的影响；而a m s u b 资料对江淮地区湿度增量场的调整有较大的贡献。另外对风场增量的调整主要 体现在高低空的配置上，低层辐合，高层辐散。 关键词：资料同化，三维变分，a m s u 辐射率资料，背景误差协方差 n i a b s 仃a c t s a t e l l i t ed a t ah a st h ec h a r a c t e r i s t i c so fb e i n gm o r ec o n s i s t e n t , c o v e r i n gaw i d e r a r e aa n dh a v i n gh i g hs p a t i a la n dt e m p o r a lr e s o l u t i o n ，w h i c hm a k i n gu pf o r t h e c o n v e n t i o n a lo b s e r v a t i o n so v e ro c e a n sa n dp l a t e a u h o wt om a k eu s eo fd a t a a s s i m i l a t i o nt oe x t r a c tt h ee f f e c t i v eo b s c r v a t i o ni n f o r m a t i o no fs a t e l l i t ed a t aa n dt o f o r mab e t t e ri n i t i a lf i e l d , t oi m p r o v et h ea c c u r a c yo f n u m e r i c a lp r e d i c t i o n , t h a ti sa m e a n i n g f u lt o p i c t h ed i r e c ta s s i m i l a t i o no fm i c r o w a v er a d i a n c ed a t aa m s u ( a m s u - aa n d a m s u b ) a n dc o n v e n t i o n a lo b s e r v a t i o n a r er e s e a r c h e dw i t ht h em e s o s c a l e n u m e r i c a lm o d e lw r f v 3 1a n di t s3 d v a rs y s t e m b e s i d e s ，t h e r e g i o n a l b a c k g r o u n de r r o rc o v a r i a n c em a t r i x ( bm a t r i x ) u s i n gn m c m e t h o di sa d o p t e di nt h e a s s i m i l a t i o ns y s t e m t h ec h a r a c t e r i s t i c so ft h ebm a t r i xs t n j c t u r ea r ea n a l y z e di n d e t a i l f o u rc o m p a r i s o ne x p e r i m e n t s ，i e c o n t r o l ，c o n v e n t i o n a lo b s e r v a t i o n , c o n v e n t i o n a lo b s e r v a t i o n & a m s u - aa n dc o n v e n t i o n a lo b s e r v a t i o n & a m s u - b ，a r e c o n d u c t e dw i mah e a v yr a i n f a l lp r o c e s so c c u r r e da tj i a n g h u a ir e g i o nd u r i n g8 - 9j u l y 2 0 0 7 t h er e s u l t ss h o wt h a t ： ( 1 ) i tc a l ls i m u l a t et h er e g i o n a lb a c k g r o u n de r r o rc o v a r i a n c co fy a n g t z e - h u a i h e v a l l e yb yu s i n ga m e r i c a nn m c m e t h o d a n dt h ebm a t r i xm a k e st h ep a r to f b a l a n c e o u t p u t t e d ，w h i l et h cp a r to fu n b a l a n c ei sb e c a m ec o n t r o lv a r i a b l e s ，w h i c he n s u r e st h e q u a l i t yo fa n a l y s e s ( 2 ) t h ee x p e r i m e n t so fc h o o s i n gt h ed i f f e r e n tc h a r a c t e r i s t i cl e n g t hh a v et h e d i f f e r e n ti m p a c to nt h es i m u l a t i o no fh e a v yr a i n f a l l b ym a n ye x p e r i m e n t s ，i t i n d i c a t e st h a tt h ef a c t o ro fl e n g t hs c a l ea n dv a r i a n c es c a l ei s 0 0 5 ，t h er e s u l to f a n a l y s i si so p t i m a l ( 3 ) a 胁a m s ud a t ab e i n ga d d e di n t ot h ew r f d am o d e l ，t h ef o r e c a s to f p r e c i p i t a t i o ni sm o r ee x a c t , e s p e c i a l l yt h ei n t e n s i t yo fp r e c i p i t a t i o mi na d d i t i o n , t h e r e s u l to fe x p a m s u - bs e e m rs u p e r i o rt ot h ee x p a m s u - a ( 4 ) b yc o n 觚u sa s s i m i l a t i o n , t h el a r g es c a l eo fe n v i r o n m e n t a lf i e l d i s o b v i o u s l yi m p r o v e d w h e t h e ri n t e n s i t y o rp o s i t i o n , t h en o m l e a s tc o l d e d d y , s o u t h w e s tt r o u g ha n ds u b t r o p i c a lh i 曲o f e x p a m s u - ba r em o r ec l o s e l yt h er e a l ( 5 ) t h ea s s i m i l a t i o no fa m s ur a d i a n c ed a t ah a sac e r t a i ni m p a c to nt h e i v t e m p e r a t u r e ，h u m i d i t ya n dw i n df i e l d s t h ed i r e c ta s s i m i l a t i o na m s u ad a t aa d u s t s t h et e m p e r a t u r ei n c r e m e n to ft h em e d i u mt r o p o s p h e r el a y e r sm o r ed i s t i n c t l y t h e d i r e c ta s s i m i l a t i o na m s u bd a t a a d j u s t s t h eh u m i d i t yi n c r e m e n to ft h el o w e r t r o p o s p h e r el a y e r sm o r es i g n i f i c a n t l y i na d d i t i o n , t h ed i r e c ta s s i m i l a t i o na m s ud a t a h a si n f l u e n c eo nt h ew i n d i n c r e m e n t ，w h i c hi sc o n v e r g e n c ei nt h el o w e ra n d d i v e r g e n c ei nt h eu p p e r k e yw o r d s ：d a t aa s s i m i l a t i o n ，3 d v a r , a m s ur a d i a n c ed a t a , b a c k g r o u n d e r r o rc o v a r i a n c e v 。_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 1 1 引言 早在1 9 2 2 年，r i c h a r d s o n 就将同化的思想用于数值天气预报的主观分析中，并首次进 行了数值天气预报的实验。1 9 5 0 年，c h a m e y 等采用主观分析方法，使用正压涡度方程， 在第一台数字计算机上进行计算，成功地完成了第一次数值天气预报。此后，数值天气预 报( n w p ) 不断发展，作为一种预报手段已经在天气预报中扮演着越来越重要的角色。 气象预报准确率的提高很大程度上依赖于数值天气预报水平的提高，数值天气预报水 平则取决于数值预报模式本身的准确程度和模式初始场的质量。目前，数值预报模式无论 是其结构设计还是物理过程方案均已趋近完善，越来越精细的数值预报模式可以相当真实 地描写和模拟出实际天气过程的发展演变。在这种情况下，初始条件的优劣对数值天气预 报结果的影响日益突出。如何充分、有效地利用各种常规、非常规观测资料来形成较为准 确的模式初值场，已经成为进一步提高数值预报水平的关键问题。 近些年来随着卫星和雷达探测等遥感技术的快速发展，各种有价值的非常规观测信息 逐渐增多，特别是卫星探测资料具有资料较为一致，覆盖面积较广，时空分辨率较高的特 点，在很大程度上弥补了大洋和高原区域的常规观测资料的不足。如何利用资料同化来提 取卫星探测资料中的有效观测信息，弥补常规观测网时空分辨率的不足，提高中尺度的数 值预报的准确率，是一个有意义的课题。然而，卫星资料存在的不足之处是其探测量无法 为数值模式直接使用，与模式变量间有着复杂的非线性关系，目前对卫星资料的同化主要 有反演同化和直接同化，由于反演同化会带来较大误差，导致预报水平的下降，所以直接 同化卫星辐射率资料成为近年来研究的热点。 1 2 资料同化的基本概念和方法 在为数值天气预报模式提供准确、合理的初值问题上，资料同化是一种行之有效的方 法。它是由早期气象学中的分析技术发展起来的1 l 【2 】。其基本含义是根据一定的优化标准和 方法，将不同空间、不同时间、采用不同观测手段获得的观测数据与数学模式有机结合， 纳入到统一的分析与预报系统，建立模型与数据相互协调的优化关系，使分析结果的误差 达到最小。资料同化的目的就是利用一切有效的信息，为数值预报模式提供一个动力和熟 力上协调的最优初始场。到目前为止，发展起来的资料同化方法主要有多项式拟合法、逐 步订正法、最优插值法、变分法和卡尔曼滤波法等。 最早的资料同化方法是多项拟合技术( p 锄。蠡对3 1 ，1 9 4 9 ) ，该方法的基本思想是将分 析区域划分为许多小的区域，对于某一个包含数个分析格点的- - d , 块分析区域a ，用一个 l 南京信息工程大学硕士学位论文 多项式展开来拟合a 内的气象观测资料，展开系数用最小二乘法确定。由于其分析 区域内进行的，所以往往导致分析在拟合的各区域之间不连续。 二十世纪五十年代，g i l c h r i s t 等 4 1 ( 1 9 5 4 ) 提出了理想的逐步订正法。其原理是 个观测中减去背景场得到观测增量，通过分析观测增量得到分析增量，然后将分析增量加 到背景场上得到最终的分析场。c r e s s m a n 【5 】( 1 9 5 9 ) 在该方法的基础上采用迭代求解方法， 形成了实际可操作的逐步订正法，引入了背景场的概念，解决了多项式拟合中的不连续问 题。但由于逐步订正法的权重函数仅仅依赖于测站到格点的距离，而与测站的分布无关， 从而采用这种方法得到的分析结果在统计意义上往往不是最优的。 以上介绍的方法都没有充分利用资料和模式的误差，同时缺乏理论基础。直到1 9 6 3 年 g a n d i n 提出了最优插值法( 简称o i ) ，资料同化才有了基于统计估计理论的基础。从统计意 义上来说，它是一种均方差最小的线性插值方法1 6 1 。相比逐步订正法而言，最大的改进就 是权重考虑了背景场和观测误差的统计特征。这种方法在2 0 世纪8 0 - 9 0 年代的数值天气预报 业务中得到了广泛应用，它是通过简化算法给定最佳线性无偏估计方程中的权矩阵。其缺 点是不能适用于观测算子较复杂的系统，当对模型的不同部分采用不同的观测数据集时， 会使分析场产生伪噪声，并且无法确保大尺度与小尺度之间的一致。 2 0 世纪8 0 年代中期，变分同化得以兴起，并逐渐成为资料同化的主流。交分分析方 第一苹绪论 方法的模式预报误差随模式向前积分随时调整，与模式动力保持一致。然而由于其计算量 较大，所以长期被认为是没有业务应用前景的资料同化方法。直到9 0 年代中后期集合预报 的思路与卡尔曼滤波的研究结合起来，发展成一种新的同化方法，称为集合卡尔曼滤波。 此方法继承了卡尔曼滤波的长处，且解决了计算量的问题，成为资料同化领域的一个新的 研究热点。 1 3 变分同化的研究进展 变分方法是近年发展起来的，可应用复杂观测算予，使与模式变量非线性相关的观测 量的同化变得容易的一种资料处理方法。它通过调整大气模式的初值，寻找一个在最小二 乘意义下尽可能接近给定时间段内有效观测的模式解为基本思想，从而允许模式变量与观 测变量之间是一种复杂的非线性关系。变分同化分为三维变分同化和四维变分同化，三维 变分同化是只在一个时刻同化在这个时刻或接近这一时刻的资料，而网维变分同化的观测 资料分布在一段时间内，寻找在这段时间内模式状态的最佳轨迹。l e w i s 和d e r b e r t l 3 】( 1 9 8 5 ) ， l e d i m e t 和t a l a g r a n d l l 4 】( 1 9 8 6 ) ，c o u r t i e r 和t a l a g r a n d l l 5 1 ( 1 9 8 7 ) 基于最优控制论原理提出 了伴随模式同化方法，即四维伴随变分同化方法，使得变分同化方法的研究进入了一个崭 新的阶段。四维伴随变分同化方法以数值预报模式为约束条件建立相应的伴随方程，该方 法不直接求解欧拉一拉格朗日方程，而足以状态变量的模式结果与观测资料的距离( 目标函 数) 为依据，利用与模式相对应的伴随方程和下降算法( 如牛顿法、最速下降法、共轭梯 度法) ，迭代调整模式中的未知变量( 控制变量) ，使得目标函数达到最小，从而获得优化 的控制变量和相应的状态变量。目前欧洲中期天气预报中心( e c m w f ) 、美国、英国和日 本等都已经实现了3 d v a r 和4 d v a r 同化系统的业务运行。 变分同化系统中背景误差协方差矩阵b 是静态的，而实际上矩阵b 应是随天气的变化而 变化，即具有流依赖的特点。随着集合卡尔曼滤波( e n k f ) ( e v e n s o n t l 6 】，1 9 9 4 ) 同化方法 出现，e n k f 的背景场误差协方差矩阵b 具有f l o w d e p e n d e n t 优点。h a m i l l 和s n y d e d l 7 j ( 2 0 0 0 ) ， b u e h n e r t l 8 j ( 2 0 0 5 ) 等将集合卡尔曼滤波方法和三维变分方法相结合，提出了集合变分法。 此方法利用统计的静态背景误差协方差矩阵和e n k f 中集合成员统计的f l o w - d e p e n d e n t 误差 协方差矩阵线性组合，改进3 d v a r 的误差协方差矩阵b ，结果有利于预报水平的提高。 国内学者在资料同化方面也作了很多工作。早在1 9 5 8 年，顾震潮【l9 】( 1 9 5 8 ) 提出在数 值预报中引入历史资料的观点。丑纪范【2 0 j ( 1 9 6 1 ) 把数值预报中使用多时刻观测问题转化 为等价的泛函极值问题，然后拓广解的概念引进广义解，并且证明在h i l b e r t 空间内，广义 解比原来作为初值问题的正规解更接近真实。黄思训等【2 l 】将正则化思想引入到变分同化技 术中来，分别在不同的海洋数值模式中进行了同化试验，结果表明，无论是目标函数的下 降速度还是迭代收敛速度以及解的精确度都得到了明显的改进。庄照荣f 2 2 1 ( 2 0 0 6 ) 、朱江【2 3 】 3 ( 2 0 0 6 ) 化中，提 种方式：间接同化和直接同化。间接同化即先由卫星探测资料反演出大气温度和湿度等大 气参数的垂直廓线，然后考虑反演资料的精度，视反演出的温、湿资料为与常规温、湿探 测自不同观测误差，同为模式变量的另一类资料，引入资料分析中同化入数值模式。直接 同化则相当于将“原始”形式或“近原始”形式的卫星资料直接同化到数值模式初始场中。 卫星资料的间接同化由于实现简单，研究工作开展得较早。其主要缺点在于反演后再 分析时误差特征难于确定，并且背景信息被使用了两次。初期由于反演精度较差，试验效 果总的说来南半球有正效果，而对北半球分析和预报的改进程度不明显，甚至有负效果。 主要原因是由于反演本身在数学上为非适定问题，依赖于初估值。但是近年来，随着反演 资料精度和分辨率都有了很好的提高，反演同化作为一种简单适用的方法仍得到较多的重 视和应用。直接同化从理论上讲，反演与分析同时完成，背景信息只使用一次，不再割裂 反演与同化的联系，有其优越性，只是其由于需要涉及到大气辐射传输模式，在实现上不 如间接同化对同化系统要求的简单。但随着对卫星资料同化研究和应用工作的深入开展， 卫星资料的直接同化已成为同化方式的主流。 1 4 1 国外的研究进展 国外对卫星资料在数值天气预报中的同化研究及应用开展较早，业务上已建立变分同 化系统，实现了卫星资料的直接变分同化。e y e r 2 5 】( 1 9 9 3 ) 用一维变分法反演t o v s 资料， 然后用o i 方法进行同化，证明用此种方法同化卫星资料确能改进北半球地区的预报质量。 这种方法的优点是使用了更加准确的背景场信息( 6 小时预报) ，但是由于在反演过程中 和同化过程使用了同样的背景场，因此引入了观测误差和背景场误差问的相关。 a n d e r s s o n 2 6 l ( 1 9 9 4 ) 在e y e r 方法上，将反演和同化合并，用3 d 4 d v a r 方法实现了辐射 率资料的直接同化，并将同化结果与1 d v a r 的反演结果做对比，发现用变分方法直接同 4 第一章绪论 化辐射率要优于反演同化的结果。j o h nc d e b e r l 27 】( 1 9 9 8 ) 利用n c e p 的s s i ( s p e c t r a l s t a t i s t i c a li n t e r p o l a t i o n ) 同化系统对t o v s 晴空资料进行直接同化，也取得了不错的结果。 a p m e n a l l y 2 i q ( 2 0 0 0 ) 用s s i 方法直接同化t o v sl e v e l 1 b ( 未经预处理的) 辐射率资料， 并对同化系统中的偏差订正方案进行了改进，结果表明，用s s i 方法将偏差订正方案包含 在同化过程中同化没有预处理的辐射率资料比独立的对辐射率资料进行偏差订正后再进行 同化的效果好。j i a n j u nx u 2 9 1 ( 2 0 0 6 ) 将j c s d a s 的c r t m 辐射传输模式，n c e p 的 g s i 3 d v a r 同化系统和n c a r 的w r f 模式三者相结合，对a t o v s 资料进行直接同化， 并利用它对2 0 0 5 年中国南海的暴雨预报进行研究，作了一系列的试验，结果表明，对a t o v s 辐射率资料的直接同化能够改进暴雨的2 4 小时预报。z h i q u a nl i u 【3 0 l ( 2 0 0 7 ) 介绍了中尺度 模式w r f 的变分模块w r f v a r 对辐射率资料的直接同化能力，并直接同化a m s u - a 资 料对卡特里娜飓风的预报进行了一些初步试验研究。p a v e l i n 、e n g l i s h 和e y r e t 3 1 j ( 2 0 0 8 ) 使用一维变分分析方法对红外辐射率资料进行预处理，得到大气廓线、云顶压强和云量， 利用该信息进行质量控制，结果表明，能够提高受云影响红外资料的利用率，为n w p 提 供有价值的信息。 1 4 2 国内的研究进展 国内也有许多学者致力于卫星资料的同化研究，但相对于国外比较落后，9 0 年代早期， 我国国家气象中心( 1 、m c ) 将t o v s 反演资料用于业务，但其质量和分辨率还远不满足要 求。在此之后。n m c 和国家卫星气象中心为了改善卫星探测反演质量及其在业务数值预报 中的应用，联合开展建立我国数据同化卫星反演n w p 相互作用循环系统的开发工作。蒲 朝霞等【3 2 1 ( 1 9 9 4 ) 在卫星辐射率资料变分同化理论上进行了开创性研究。王子厚等1 ( 1 9 9 5 ) 将极轨卫星n o a a 上携带的h i r s 2 亮温资料经过预处理与其他观测资料一起用o i 方法进 行分析，结果表明，直接同化亮温资料比使用反演资料效果好。沈桐立，闵锦忠等【卅( 1 9 9 6 ) 应用变分方法同化卫星云图反演的湿、温度场资料，显著提高了模式降水的预报效果。张 菊芳，沈树勤等嗍( 1 9 9 9 ) 采用了变分技术对t o v s 卫星反演资料进行同化分析研究，结 果表明，使用变分技术可消除t o v s 卫星反演资料存在的较大误差，并能保留起其分辨率 高的优点。阂锦忠等州( 2 0 0 0 ) 的研究进一步表明，同化卫星云图反演资料可改善模式降 水强度和降水区域的预报。孟智勇、徐样德等【3 7 】( 2 0 0 2 ) 应用牛顿张弛方法将t o v s 的亮 温资料四维同化加入到m m 5 中，改善了暴雨的模拟。潘宁等1 3 s l ( 2 0 0 3 ) 采用增量3 d v a r 方法对a m s u - a 亮温资料在m m 5 中尺度数值预报模式中的直接同化和预报进行研究，结 果表明，同化a m s u - a 资料对中高层的温度分析场的影响很明显，但对降水预报的改善作 用不大。张华等 3 9 1 ( 2 0 0 4 ) 采用g r a p e s3 d - v a t 与w r f 模式相结合，同化a t o v s 资料 对西北太平洋的台风的结构和路径预报进行了研究，结果表明，同化a t o v s 微波资料能 5 南京信息工程大学硕士学位论文 有效的提高数值预报模式对台风模拟和路径的预报水平。齐琳琳，孙建华等删( 2 0 0 5 ) 采 第一章绪论 第三章辐射传输模式及辐射率资料的处理。主要介绍了辐射传输模式( r t t o v - 8 7 ) 的基本原理和应用，a t o v s 探测器的主要特性及卫星资料的质量控制和偏差订正方案。 第四章江淮流域背景误差协方差矩阵的模拟。本节利用w r f v 3 1 模式，得到了江淮 流域2 0 0 7 年7 月份的预报结果，对此进行背景误差协方差的统计。利用美国n m c 方法计 算背景误差协方差矩阵的平衡回归系数，垂直特征矢量和特征值与区域特征长度尺度，并 对其进行了分析研究。 第五章a m s u 微波辐射率直接同化试验。利用在第四章中模拟构造的区域背景误差协 方差，利用a m s u 辐射率资料和常规观测资料，针对2 0 0 7 年7 月8 - 9 日发生在江淮流域 的一次暴雨过程进行了模拟研究，设计了4 组试验方案，对比分析了不同方案的模拟结果。 第六章结语与展望。总结全文，提出本文的创新点，存在的问题以及下一步工作思路。 7 南京信息工程大学硕士学位论文 第二章w r f 模式及其三维变分系统介绍 2 1w r f 模式简介 w l 讧( t t l ew e a t h e r r e s e r c h a n df o r e c a s t ) 模式系统是由美罔国家大气研究中心( n c a r ) 中小尺度气象处、国家环境预报中心( n c e p ) 环境模拟中心、预报系统实验室( f s l ) 预 报研究处和奥克拉荷马大学( o k l a h o m a ) 风暴分析预报中心四单位联合发起建立的，由国 家自然科学基金和国家海洋大气局( n o a a ) 共同支持。该模式提供了一个研究和业务数 值天气预报的通用框架，既适用于l 1 0 k m 分辨率的模拟，又可用于较低分辨率的业务天 气预报，区域气候预报，空气质量模拟和理想化的动力学研究。w r f 模式是一个完全可压 非静力平衡模式，控制方程组写为通量形式。水平方向采用a r a k a w a - c 坐标，垂直方向 w r f 提供了两种选择：一种为高度坐标( e u l e r i a nh e i g h tc o o r d i n a t e ) ；另外一种为质量坐标 ( e u l e r i a nm a s sc o o r d i n a t e ) 。在时间积分方案i 二，w r f 默认使用r u n g e k u t t a 的3 阶方案， 但也提供了r u n g e k u t t a 的2 阶方案作为选择。物理过程包含大气水平和垂直涡动扩散， 积云对流参数化方案，太阳短波辐射和大气长波辐射方案等。模式的水平分辨率、垂直方 向层次、积分区域及各种物理过程可根据用户需求调整。 w r f 模式作为一个公共模式，免费对外发布，第一版在2 0 0 0 年1 0 月发布，此后又 多次发布改进版本。2 0 0 4 年6 月发布了第二版，包括多重区域，灵活的嵌套比率设置、单 重和双重嵌套、图形化界面的前处理模块以及与模式配套的3 d v a r 系统等。2 0 0 8 年4 月 发布了第三版，主要是将同化系统嵌入到模式主模块中，最近在第三版的基础上又发布了 相应的改进版本，目前最新的版本为w r f v 3 2 。 2 1 1w r f 模式的结构流程 w r f 模式程序具有操作的可移植性、可维护性、扩展性、易读性、运行结构性和互用 性等特点，并且在边界条件和嵌套的有限区域模式中可重复使用。这种模块化的、结构化 的程序设计思想允许多个动力框架、物理过程同时并存。在程序结构设计上，w r f 模式采 用三层结构，包括驱动层( d r i v e rl e v e l ) 、中介层( m e d i a t i o nl e v e l ) 和模式层( m o d e ll e v e l ) ， 各层的主要作用是：驱动层负责控制初始化，时间步长，输入输出( i o ) ，预报区域，程序 安装管理和并行等；中介层负责驱动层和模式层的连接；模式层主要为数值天气预报的预 报方程、物理过程等源代码部分。其程序结构设计如图2 1 所示。 w r f 模式系统共有4 个模块，包括标准初始化模块、资料同化模块、预报模式以及后 8 第二章w r f 模式及其三维变分系统介绍 处理模块，每个模块之间是相互独立的。标准初始化模块主要是用于建立模式的输入文件， 包括定义模拟的区域，形成静态地形文件，及将其他模式提供的气象数据插值到模式区域 里；资料同化模块是个可选择使用的模块，主要是通过加入各种常规和非常规观测信息来 改善模式的初始环境场；预报模式是w r f 系统的主模块，主要是对积分区域内的大气过 程进行积分运算：后处理模块对模式积分结果进行分析，将各种物理量转化到等压面和等 高面上，并转化成各种绘图软件所需要的格式。整个w r f 系统的流程见图2 2 。 图2 2w r f 模式系统主要模块及其运行流程( 周振波【4 9 】2 0 0 6 ) 2 1 2w r f 模式的动力框架 w r f 模式的动力框架有两种不同的方案。一种是在( n c a r ) 的m m 5 模式基础上发展 来的a r w 方案；另一种是由n c e p 的e t a 模式发展而来的n m m 方案。这里主要介绍的是 n c a r 的a r w ( t h ea d v a n c e dr e s e r c hw r f ) 方案。该方案在水平方向采用a r a k a w a - c 坐标， 垂直方向为质量坐标( e u l e r i a nm a s sc o o r d i n a t e ) 。模式物理过程包含大气水平和垂直涡动 扩散，积云对流参数化，太阳短波辐射和大气长波辐射等多种方案适合不同研究和预报应 用。 ( 1 ) 垂直坐标 w r f 模式的垂直坐标是地形追随的气压( 质量) 坐标，如图2 3 所示。 7 7 表示为：r = ( 以一p 所) p ，这里p = p 凰一p 其中p 是气压的静力平衡部分， ，仇，分别指地面和模式层顶的气压，其中p f 被指定为常数。 ( 2 ) 水平格点分布 w r f 模式水平格点采用a r a k a w a - c 格式，格点分布见图2 4 。 图2 4w r f 模式水平格点分布示意图( 彭霞云1 4 8 】2 0 0 6 ) ( 3 ) 通量形式的欧拉方程组 在上述水平和垂直坐标下，变量的通量形式可表示为： v = 肛v = p ( u ，v ，w ) ，q = 乒上吁， = p p ( 2 1 ) p ( z ，y ) 表示 ，y ) 处每单位面积气柱的质量，7 j 表示垂直速度，v = ，v ，w ) ，0 为 9 南京信息工程大学硕士学位论文 位温，其它变量还有位势驴= g z ，气压p ，比容口= 1 p 。将湿变量引入后 可以写为： o , u + ( v 玩) 町+ 弘d 啪，p + ( 口a d ) a 叶p o ，妒= 乃 a ，v + ( v 执) t 7 + p d y p + ( a a d ) a l p o y 驴= 昂 a ，形+ ( v v w ) 叶一g ( a a d ) a 日p 一d 】= 昂 a ，o + ( v v o ) = a ，p d + ( v 矿) n = 0 a ，妒+ 弘； ( 矿- r e ) 。- g w = 0 ( 2 7 ) a ，q + ( y - v g 。) 目= ( 2 8 ) 另干空气密度倒数的诊断方程： a t ，驴= 一a ，p d ( 2 9 ) 全气压诊断方程： p = p o ( 心0 。p o ) 7 ( 2 1 0 ) 其中口d 是干空气密度的倒数，口是考虑了整个空气密度的倒数。 w r f 模式采用的是时间分裂的积分方案，即低频波部分采用3 阶r u n g e - k u t t a 时间积 分方案，高频声