应用多普勒天气雷达资料对四川“7·3”暴雨的变分同化试验

杨 银, 朱克云, 张 杰, 戴昌明

(1.成都信息工程学院大气科学学院,四川成都610225;2.成都军区空军气象中心,四川成都610041)

0 引言

中小尺度暴雨及其产生的次生危害会对生命财产造成严重的危害,由于暴雨具有局地性、高强度、突发性等特点,对暴雨的准确预报(落区、时间、强度等)一直以来都是一个难点问题。数值天气预报可以归结为一个初/边值问题,即给出当前大气状态的最优估计(初值)和合适的边界条件,模式将能模拟(预报)大气未来的演变结果[1]。数值预报的准确率主要依赖于模式物理过程的完善和初/边界值的准确程度。而数值模式存在对初值极其敏感的问题[2]。因此如何获得最优的初始场成为模式预报是否成功的关键因素之一。

中小尺度数值模式的初始场主要依赖于观测资料以及大尺度模式提供的背景场。多普勒雷达资料具有常规资料不能比拟的时间(5～6 min)和空间分辨率(250～1000m),对中小尺度天气系统有较高分辨能力。目前,数值模式中雷达资料的同化主要分为两类,一类是反演同化,一类是直接同化,与直接同化相比,由于反演同化增加了反演误差,降低了结果的可靠性,因此近年来对直接同化研究的较多[3～8]。NECP将VAD资料同化与径向速度资料直接变分同化进行了比较,发现对于格距在10～20km的模拟,同化效果相近,但对于几公里或更高分辨率的模拟,直接同化径向速度的效果更好[9]。四川地处川西高原,短时强对流天气较多,尤其是每年的7～9月份都有大量的暴雨天气过程。暴雨过程中包含的复杂的中尺度对流系统在四川复杂地形作用下给天气预报造成了很大困难。以往雷达资料同化技术的研究大多集中在江淮、华南和沿海等地势较为平坦的地区[3,4,10]。那么雷达资料同化是否会对具有复杂地形下垫面的四川地区暴雨预报效果有改善作用呢?

以2011年7月3日发生在四川地区的一次暴雨过程为例,采用WRF模式及其三维变分同化系统WRF-3DVAR,探讨研究多普勒雷达资料同化对暴雨预报的影响,以期获得有价值的研究资料并对提高数值天气预报水平提供有益的参考或借鉴。

1 暴雨概况与模拟方案设计

1.1 “7.3”暴雨概况

受高原低槽和强烈的大气不稳定层结共同影响,2011年7月1日晚开始,四川盆地西部和川西高原大部出现明显降水过程,最强降水时段主要在7月3日08时～4日08时,强降水分布在广元、绵阳、德阳、成都、雅安、眉山、乐山、宜宾8市,图1为此次过程中四川省加密自动站7月3日08时至7月4日08时24小时累计降水量统计分布。全省共有223站出现大雨,159站出现暴雨,80站大暴雨,1站特大暴雨。其中有9个站降水量达到200mm以上,最大降水出现在都江堰市泰安村为266.1mm。阿坝、甘孜、凉山三州的部分地方降雨达50mm以上,汶川、茂县两县的漩口、龙池茶观、三江、东兴降雨达103～198mm。由图6(a)可以看出降雨带呈南北向分布,主要降雨区集中在成都及附近。暴雨引发的严重的洪涝、泥石流等自然灾害造成了路面被毁、桥梁中断及人员伤亡等,给人民财产及生命造成极大损失。

1.2 质量控制

(1)由于地物杂波的影响,去除第一、二层即0.5°、1.5°层仰角数据,主要考虑降水的影响,因此剔除资料中小于10dbz的非降水回波。

(2)缺测点插补,针对单个缺测点或者单个缺测径向,如果当前点为无效值,统计距离该点0.5km范围的点的个数,如果有观测值的个数大于50%,则对该点取平均值。

(3)孤立点和奇异点滤除,若当前点为有效值点,统计其周围8个邻近点,若有多于4个为无效值点,则该点视为孤立点,将其删除。若当前点与其周围8个邻近点均为有效值,且当前点与邻近8点的平均值之差绝对值大于等于20dbz(15m/s),则该点视为奇异点,用邻近8点平均值代替该点。

(4)数据平滑,以当前点为中心,对3×3网格内的9点做9点平滑。

1.3 方案设计

采用WRF模式及其三维变分同化系统3DVAR,模式采取三重嵌套,网格距分别为27km、9km、3km,水平格点数分别为100×100、133×133、136×127,垂直方向27层。微物理过程采用Thompson方案,积云参数化方案采用Grell-Devenyi方案,第三重嵌套未采用积云对流参数化方案,行星边界层采用YSU方案,陆面过程采用Noah方案。第三重嵌套中心经纬度选取四川省气象局多普勒雷达所在坐标(104.004°E,30.667°N),对第二重区域和第三重区域同时进行同化。

图1 四川省7月3日08时至7月4日08时累计降水量统计

图2 模拟区域示意图

研究设计2个同化方案,4组对比试验:

同化方案1:在模式运行的前3个小时每小时加入该时刻前后雷达资料进行同化,之后运行21小时,共计运行24小时。

同化方案2:在模式运行的前3个小时每半小时加入该时刻前后雷达资料进行同化,之后运行21小时,共计运行24小时。

表1 试验设计

试验背景场由2011年7月3日08时(北京时间下同)NECP/NCAR再分析资料通过模式前处理模块得到。所用多普勒雷达体扫资料来自成都雷达站,型号为CINRAD/SC。多普勒天气雷达资料的极坐标向地球经纬坐标的变换采用张沛源[11]等提出的方法来实现,采用3维BARANUS[12]插值方案(水平影响半径0.4km,垂直影响半径0.3km)将雷达资料插值到起始高度为0.5km、水平格距3km、垂直格距0.5km、共19层的三维直角坐标网格中。观测误差是同化中的一项必不可少的信息。现有的估计观测误差的方法,主要有求局地均方差和从速度谱宽分析误差,但还不是非常完善的方法。万齐林等[13]指出径向速度的误差在1～3m·s-1。结合前人的研究结果[14,15],取雷达径向速度观测误差2m·s-1,方差1m·s-1,反射率因子观测误差5dbz,方差1dbz。假设误差服从正态分布。

2 模拟初始场的对比分析

进行雷达资料同化的目的就是为了改善初始场质量,提高对暴雨的预报能力,文章从风场和水汽通量方面对初始场进行了分析。

图3 700hPa初始场风场(箭头,单位 m·s-1)和水汽通量分布(阴影区,单位 g·cm-1·hPa-1·s-1)

图3为2011年7月3日11时各个试验中风场水汽通量分布。控制试验(如图3a所示)的初始场水汽分布比较均匀、量值较小,风向呈现较为一致的东南风且风速均匀,没有展现出中小尺度天气应有的信息。对比试验1、对比试验2、对比试验3、对比试验4(统称模拟试验)都能够更精细的刻画初始风场和水汽通量场的分布与数值,能展现出风场的辐合辐散区域,对水汽通量的中心位置有较大影响,大风速区域和水汽通量高值中心有较好的对应关系。对比试验2相比其它对比试验改变最为明显,且出现了两个较为明显的辐合辐散中心。各试验中雷达站东南部均存在一个量值在30g·cm-1·hPa-1·s-1以上的水汽通量高值区,在该地区风场及水汽通量改变最为明显。

3 降水场对比分析

实况降水采用四川省加密自动站逐时降水资料,模拟试验采用第二重嵌套输出资料。实况降水(图4a)呈现出明显的南北降雨带且落区集中,降水大值区域位于成都附近(103°E,30°N),最大降雨量未超过100mm。控制试验(图4b)虽然模拟出了南北降雨带,但是模拟的降水量值大、落区范围广且分散,主要降雨落区偏移。圆圈所示为控制试验中的虚假降水区域其中两个区域降水量都超过100mm。模拟试验与控制试验相比,模拟降雨落区范围、量值均减小,主降雨区更加接近实况,圆圈所示虚假降水区被剔除。方案一中两组试验均模拟出南北向降雨带。对比试验2(如图4d所示)要优于对比试验1(如图4c所示),主要表现在南北降雨带中降雨量相对要大。方案二两组试验均未能模拟出南北向降雨带且降雨量值过小。比较模拟试验发现:对降水预报的改进效果较控制试验有明显的优势。对经过质量控制以后的雷达资料进行同化即对比试验2和对比试验4(图4d和图4f)优于没有经过质量控制的雷达资料进行的同化模拟试验即对比试验1和对比试验3(图4c和图4e),并且同化方案一要优于同化方案二。综上所述,模拟试验较控制试验均有改进,对比试验2最接近实况。

图4 2011年7月3日08～14时降雨分布(单位mm)

从图5可知与实况相比模拟试验较控制试验仍有较大改进,模拟的降雨区范围较小,圆圈所示虚假降水区被剔除。所得结论与图4一致,对比试验2仍然最接近实况降雨。但随着时间的延长改进作用越来越差。对比24小时降雨分布发现(如图6所示),模拟实验较控制试验仍有一定的改进作用,对比试验4尤其明显,不仅有效地减小了控制试验中圆圈所示的虚假降水区的范围和量值,而且明显的减小了主降雨区的范围和量值。

图5 2011年7月3日08～17时降雨分布(单位mm)

图6 2011年7月3日08～4日08时降雨分布(单位mm)

综合来看,模拟试验在6小时和9小时降雨预报中比控制试验有较好的改进作用,这与刘亚红,薛纪善,顾建峰[17]的研究结果基本一致。随着时间的推移改进作用逐步减弱。对于24小时降雨预报仍有一定的改进作用。其中以6小时降雨预报改进最为明显。试验表明同化方案一要略优于同化方案二、经过质量控制以后的雷达资料要优于未经过质量控制的雷达资料。

4 结论

利用成都站多普勒雷达体扫资料,采用WRF-3DVAR对多普勒雷达资料中的反射率因子和径向速度进行了联合直接同化研究,得出以下结论:

(1)采用WRF-3DVAR进行雷达资料的同化可以使初始场具有明显的中小尺度的信息,改善初始场中能反映产生降水的动力和水汽条件物理信息,从而进一步改善水汽和风的分布并因此而改变模拟结果。

(2)与控制试验相比,模拟试验6小时累计降水预报有较为明显的改善作用,但是随着时间延长,这种改善作用逐步减弱。9小时累计降水预报仍有明显改善作用,24小时累计降水仍有一定的改进作用。模拟试验之间比较发现:1小时同化1次以及同化经过质量控制的雷达资料要优于0.5小时同化1次和未进行质量控制的雷达资料。

(3)由于地形因素本身会对模式的精确预报产生一定的影响,并且在雷达资料同化过程中地形作用也起着很重要的作用,因此结合盆地西部复杂地形开展雷达资料同化也是提高降水精度预报的重要研究因素。

[1] Kalnay.蒲朝霞,杨福全,邓北胜,等译.大气模式、资料同化和可预报性[M].北京:北京气象出版社,2005:115.

[2] 丑纪范.大气科学中的非线性与复杂性[M].北京:气象出版社,2002.

[3] 潘敖大,王桂臣,张红华,等.多普勒雷达资料对暴雨定量预报的同化对比试验[J].气象科学,2009,29(6):755-760.

[4] 赵文斌,齐琳琳,何宏让,等.多普勒天气雷达资料在暴雨数值模拟中的同化应用[J].气象科学,2011,31(3):318-324.

[5] XIAO Q,KUO Y,SUN J,LEE W.Assimilation of Doppler radar observation with a regional 3DVAR system:impact of Doppler velocities on forecasts of a heavy rainfall case[J].J.Appl.Metor,2005,44(3):768-788.

[6] 赖安伟,闵静忠.三维变分多普勒雷达资料直接同化试验研究[D].南京信息工程大学理学硕士学位论文,2008.

[7] 顾建峰,颜宏,薛纪善,等.多普勒天气雷达资料三维变分直接同化方法研究博士论文[C].2006.

[8] 杨艳蓉,王振会,张沛源.利用多普勒天气雷达资料对一次暴雨过程的同化模拟[J].南京气象学院学报,2008,31(5):633-639.

[9] Xiao Qingnong,Kuo Yinghua,Sun Juanzhen.Et Assimilation Of Doppler Radar Observation with are regional 3DVAR system:Impact of Doppler velocities on forecasts of a heavy rainfall case[J].J.App1.Mercer.,2005,(44):768-788.

[10] 杨毅,邱崇践,龚建东,希爽.利用3维变分方法同化多普勒天气雷达资料的试验研究[J].气象科学,2008,28(2):124.13.

[11] 张沛源,周海光,胡绍萍.双多普勒天气雷达风场探测的可靠性研究[J].应用气象学报,2002,13(4):485-496.

[12] 杨毅,邱崇践.多普勒雷达资料格点化方案的比较研究[J].干旱气象,2004,22(2):6-10.

[13] 万齐林,薛纪善,陈子通,等.雷达TREC风的三维变分同化应用与试验[J].热带气象学报,2005,21(5):449-457.

[14] 刘寅,闵锦忠.多普勒雷达资料直接同化试验研究[D].硕士论文,南京:南京信息工程大学,2006.

[15] 闵锦忠,彭霞云,赖安伟,等.反演同化和直接同化多普勒雷达径向风的对比试验[J].南京气象学院学报,2007,30(6),745-754.

[16] 顾建峰,颜宏,薛纪善,等.多普勒雷达资料三维变分直接同化研究方法[D].南京:中国气象科学研究院、南京信息工程大学联合培养博士学位论文,2006.

[17] 杨毅,邱崇践,龚建东.Doppler雷达资料同化研究技术[D].兰州:兰州大学博士学位论文,2007.