2种多普勒雷达风资料同化效果的比较

胡向军　万齐林　杨晓军　黄燕燕　陈子通　张志达　徐丽丽

摘要 基于Grapes模式及其三维变分同化系统（Grapes－3DVar），采用同化背景切向风联合雷达径向风和“视风速”联合雷达径向风的2种不同方法，对2006年登陆台风“碧利斯”进行数值试验，研究同化效果的差异。结果表明：2种同化方法都能改善模式初始场，使模式模拟的24 h降水更合理。“视风速”联合雷达径向风同化比背景切向风联合雷达径向风同化所获得的同化风场风速增量更大，而且“视风速”联合雷达径向风同化所获得的降水强度也更大。

关键词 雷达资料同化；背景切向风；径向风；视风速

中图分类号：P412 文献标识码：B 文章编号：2095–3305（2023）06–0116-03

针对中尺度天气系统，多普勒天气雷达成为有效监测预警的手段之一，这主要是因为其具有高时空探测分辨率的优点[1-2]。多普勒雷达的高时空分辨率观测可以由资料同化系统融合到数值预报初始场，提高初始场多尺度天气结构的准确性，从而提高灾害天气预报的性能。因此，雷达资料同化对数值预报具有重要意义。

分别将“背景切向风联合雷达径向风”和“‘视风速联合雷达径向风”同化，针对2006年7月15日发生在广东、湖南、江西、福建等地的台风“碧利斯”进行了雷达风资料同化个例试验，对比2种不同雷达风资料同化方法的效果、特点差异，分析它们分别同化后对降水预报效果的影响，对增强雷达资料同化效果、提高台风降水预报水平具有重要意义。

1 2006年7月15日台风“碧利斯”天气概况

2006年，台风“碧利斯”对我国广东省、湖南省、江西省、福建省多个地区造成严重破坏，导致672人死亡。暴雨是此次灾害的主要成因。

台风“碧利斯”导致的降雨量极为可观。就广东省而言，该台风和西南季风为广东省带来了百年一遇的暴雨。珠江三角洲、粤北及粤东地区普遍观测到200～400 mm的降雨，超过暴雨的市县占75％，部分地区有特大暴雨。

2 模式系统和同化系统

以Grapes模式和三维变分数据同化系统（Grapes-3DVar）作为案例分析平台[3]。Grapes-3DVar是一个在垂直和水平方向均可调整的研究体系，其水平面为Arakawa A格点，采用模块化结构，整体采用增量方式的同化系统。参数化方案采用Simple Ice微物理方案、Monin-Obukhov近地层方案、Thermal Diffusion陆面方案、MRF行星边界层方案、Betts-Miller-Janjic积云参数化方案、RRTM长波辐射方案、Dudhia短波辐射方案。试验模拟系统采用12 km网格距的Grapes模式系统运转。

3 资料和同化处理

将2006年7月15—16日广州雷达站多普勒雷达监测到的雷达径向风等资料放入Grapes循环同化系统，从15日20：00（北京时间，下同）开始进行每个小时的循环同化处理，至16日08：00同化结束，开始模式，直接进行预报，预报至17日08：00。需要说明的是，此处所使用的雷达资料已进行了去噪声、退模糊等质量控制。

3.1 同化试验方案说明

为了考察“背景切向风联合雷达径向风”和“‘视风速联合雷达径向风”同化的效果特点差异，设计如下试验。

敏感试验1：同化背景切向风（见后述）联合雷达径向风，同化了13个时次的资料。为了突出选用资料的作用，此试验未加入其他探测资料进行同化。同化结束，模式开始模拟预报。

敏感试验2：同化“视风速”（见后述）联合雷达径向风，同化了13个时次的资料。为了突出选用资料的作用，此试验也未加入其他探测资料进行同化。同化结束，模式开始模拟预报。

控制试验：与敏感试驗一样，从15日20：00开始进行每小时的循环同化处理，但不放入同化资料，至16日08：00同化结束，开始模式预报，预报至17日08：00。控制试验操作方式与敏感试验保持一致，以保证对比测试的有效性和准确度。

需要说明的是，敏感试验1和敏感试验2如此设计是考虑到用风矢2个分量的同化比单一径向风更能准确描述风矢的同化作用，降低了单一径向风同化带来的不确定性。

3.2 背景切向风和“视风速”说明

背景切向风的计算：参考LAPS风场分析方法，在雷达每一个有径向风的观测点上，用模式背景气象场分解计算出背景风场相对于雷达径向风切向上的风矢量分量。计算出的背景切向风与雷达探测的径向风即可构成雷达风矢，其关系如图1所示。

具体计算方法是将雷达径向风的方向视为一个坐标轴，其垂直方向视为另一个坐标轴，在有径向风的观测点上将背景气象场的风场放入该坐标系，求出其在垂直方向上的分量。

此处采取的“视风速”数据是万齐林等[4]多普勒雷达风数据直接同化方法得到的。视风速体现了雷达回波块随风移动的速度[5-10]。

4 同化模拟分析

4.1 不同方案同化后风场u、v增量分别对比分析

控制试验由于同化时未放入雷达资料，所以增量场为零场。

本研究考察的降水时段主要在16日08：00—17日08：00，这段时间不再同化雷达资料，而直接进行预报积分。因此，主要查看循环同化12 h后的16日08：00的同化场增量（图2）。

敏感试验1和敏感试验2相对于控制实验，均产生明显增量，反映出在雷达风资料同化后，模式均获得了丰富的中小尺度风场增加信息。对比敏感试验1和敏感试验2，从u风来看，敏感试验2东风增量中心相对敏感试验1较大，中心达3.5 m/s以上。从v风来看，敏感试验1北风增量中心相对敏感试验2较大，中心达4 m/s以上。敏感试验2的v风增量场相对平滑。2个敏感试验增量分布有所不同，敏感试验1负增量区范围较小，广东区域正、负增量呈西北—东南向间隔分布，粤西、粤东分别为u风、v风正增量区，敏感试验2负增量区范围较大，覆盖广东大部分区域。

总体来看，敏感试验2获得的纬向风u增量比敏感试验1大，敏感试验1获得的经向风v增量比敏感试验2整体偏大。

4.2 不同方案同化后风场增量对比分析

敏感试验2比敏感试验1同化后获得的风场增量风速更大。敏感试验2相对于敏感试验1而言，在广东沿海低空有一条明显的辐合带风速增量，敏感试验1只有较弱的东风。2个方案虽然都在广东以南洋面模拟出了气旋性辐合增量，但敏感试验2的风增量更圆滑，曲率更强。

4.3 不同方案同化后同化分析场风场对比分析

广东以北区域的台风中心风速都不大，外围的气旋式环流风速也不大。这可能与台风登陆时间较长有所减弱有关。敏感试验2和敏感试验1在广东、福建一带的西南风风速比控制试验都有所减小，但敏感试验2的风速减小更多。这与敏感试验2比敏感试验1同化后获得的风场增量风速更大，在广东沿海低空有一条较强的东北风辐合风速增量带，而敏感试验1只与较弱的东风有关。

敏感试验1和敏感试验2模拟出的广东、福建一带的西南风较控制试验小的情形，有利于广西、广东、福建一带台风外围以南区域降水云团在原地的维持停留，最终导致当地的大降水。

4.4 不同方案模拟降水对比分析

控制试验、敏感试验1、敏感试验2都在广东、广西、湖南、福建、江西等地模拟出40 mm以上的大片降水区域。不同的是，敏感试验1和敏感试验2在广西北部模拟出3个100 mm以上的大降水中心，这是控制试验没有的。虽然控制试验在福建南部模拟出2个100 mm以上的降水中心，但敏感试验1和敏感试验2在这2个降水中心的东侧还模拟出1个100 mm以上的降水中心。

综合来看，敏感试验1比控制试验降水模拟更强，敏感试验2又比敏感试验1模拟的降水强。观察降水实况图可以发现，在福建省内南部沿海有1条100 mm以上的大暴雨雨带，敏感试验1和敏感试验2与之符合得更好。

控制试验、敏感试验1、敏感试验2均未能模拟出广东和广西两地100 mm以上大暴雨降水带，这可能是同化资料太少造成的。

5 结论

（1）背景切向风联合雷达径向风同化和“视风速”联合雷达径向风同化都可加强模式对中小尺度风场信息的收集，从而实现对模式初始场的改进。

（2）“视风速”联合雷达径向风同化比背景切向风联合雷达径向风同化所获得的风场增量风速更大。

（3）“视风速”联合雷达径向风同化比背景切向风联合雷达径向风同化所获得的风场分析场风速更小（这是因为风场增量风向与背景场风向相反的缘故），更有利于降水云团在南方沿海一带的滞留，产生大降水。

（4）背景切向风联合雷达径向风同化和“视风速”联合雷达径向风同化都能使模式模拟的24 h降水更大，更合理。比较而言，“视风速”联合雷达径向风同化比背景切向风联合雷达径向风同化所获得的降水强度更大，更接近实况。这可能是由于“视风速”联合雷达径向风同化比背景切向风联合雷达径向风同化所获得的风场增量风速更大的缘故。

（5）背景切向风联合雷达径向风同化和“视风速”联合雷达径向风同化均未能模拟出广东和广西两地100 mm以上的大暴雨降水带，这可能是同化资料太少造成的，进行进一步研究是后续要做的工作。

参考文献

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[4] 万齐林，薛纪善，庄世宇.多普勒雷达风场信息变分同化的试验研究[J].气象学报，2005，63（2）：129-145.

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[10] 王遂缠，胡向军，张新荣等.雷达资料同化在甘肃局地暴雨天气个例中的应用[J].高原气象，2011，30（3）：711-718.

责任编辑：黄艳飞

Comparison of Assimilation Effects of Two Doppler Radar Wind Data

Hu Xiang-jun et al（Lanzhou Central Meteorological Observatory， Lanzhou， Gansu 730020）

Abstract Based on the Grapes model and its three-dimensional variational assimilation system （Grapes－3DVar）， two different methods of assimilating background tangential wind combined with radar radial velocity and “seeable velocity” combined with radar radial velocity were used to conduct numerical experiments on landing typhoon Bilis in 2006 to study the difference of assimilation effect. The assimilation of the wind field and forecast of precipitation are discussed. The results showed that both assimilation methods can improve the initial field of the model， and then make the 24-hour precipitation simulated by the model bigger and more reasonable. The wind speed increment of the assimilation wind field obtained by "seeable velocity" combined with radar radial velocity assimilation was larger than that of background tangential wind combined with radar radial velocity assimilation， and the precipitation intensity obtained by “seeable velocity” combined with radar radial velocity assimilation was also larger.

Key words Doppler radar data assimilation; Background tangential wind; Radar radial velocity; Seeable velocity

基金项目 国家自然科学基金（41675099）。

作者简介 胡向军（1978—），男，宁夏固原人，高级工程师，主要从事数值预报、天气预报研究。*通信作者：万齐林（1965—），男，研究员，主要从事数值天气预报研究，E-mail：qlwan@gd121.cn。

收稿日期 2023-04-09