卫星云水/冰路径的变分同化和微物理方案对降雨同化的敏感性外文翻译资料

 2022-11-15 15:07:33

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卫星云水/冰路径的变分同化和微物理方案对降雨同化的敏感性

陈耀登 张瑞智 孟德明 晋中民 张丽娜

教育部气象灾害重点实验室/气候与环境变化联合国际研究实验室/气象灾害预测与评估协同创新中心；南京信息工程大学，南京210044；中国气象培训中心，北京100081

（2016年1月5日接收；2016年6月22日修订；2016年6月22日接受）

摘要

本文将水汽变量（云水和云冰混合比）添加到WRF三维变分同化系统中作为附加控制变量，通过同化云观测资料直接分析水汽。此外，本文通过控制变量变换建模，对水汽的背景误差协方差矩阵的特性做出详细讨论。在使用和不使用同化卫星云液体/冰晶的水汽路径的条件下，采用四种微物理方案（LIN，SBU-YLIN，WDM6和WSM6）进行一系列实验，发现有云同化的水汽分析结果相比于无云同化得到了显著改善。水汽的增量和分布与背景误差协方差场的特征一致。分析结果表明，在前七小时预报降水的能力方面，有云同化的方案其预报能力得到显著提高。由于云的同化资料在WDM6方案中运行更久，在使用该方案的实验中实验结果得到最大改进。与之相反，在使用SBU-YLIN方案的实验中，实验结果的提高最小。

关键词：变分数据同化，云，微物理方案，卫星

引用：陈耀登，张瑞智，孟德明，晋中民，张丽娜。2016：卫星云水/冰不同路径的变分同化和微物理方案对降雨同化的敏感性。Adv. Atmos. Sci., 33(10), 1158–1170, doi: 10.1007/s00376-016-6004-3.

简介

多云地区往往对重要的天气系统很敏感。与此同时，云体的发展和分布也会对经过这些地区的天气系统产生重大影响。因此，这些多云地区云的观测资料与天气系统的分析和模拟直接相关（Errico等，2007）。

一些当前的云系分析方案为NWP模型提供了包括水汽的初始模态，以此减少云系资料的不确定性。目前主要使用的云系分析方案包括本地分析和预报系统（Albers等，1997），ARPS三维变分或ARPS数据分析系统（Hu等，2006a，2006b），以及NOAA的快速更新和快速更新循环模型（Benjamin等，2004）等。这种云系分析方案计算十分迅速，因此对临近预报系统非常有价值。然而，如果这些方案采用传统的客观分析方法，基于云信息对云水和云冰进行点对点调整，那么这些方案将无法使用物理平衡方程。因此，我们需要更多的研究来重新获得预报平衡模式中的水汽变量，同时需要使用更先进的同化技术，如三维同化技术或非绝热数字滤波技术（Benjamin等，2004; Auligne等，2011）。

云的观测资料主要通过雷达观测、卫星观测和一些地面观测获得。之前的研究（Sun和Crook，2010; Auligne等，2011; Sun和Wang，2013; Wang等，2013）表明，雷达观测资料的同化可以有效扩大分析范围并且提高数值模式的降水预报能力和相关云系特征的诊断分析能力。然而，常规雷达对非降水云不敏感。相比之下，卫星遥感不仅可以探测到可降水云，也对非降水云十分敏感。随着高分辨率的卫星遥感观测资料越来越容易获取（Jones等，2003; Minnis等，2012），卫星观测资料的同化已成为研究人员的热门话题（Jones等，2003 ; McNally，2009; Bauer等，2011; Pincus等，2011; Polkinghorne和Vukicevic，2011; Migliorini，2012; Okamoto等，2014）。

数值模式中的微物理方案模拟了水汽变量的相变和各种相态之间相互转换过程。这些过程通过显热通量、潜热通量和动量传递的反馈对环境背景场的影响随之而来。因此，微物理方案对于云中水汽的模拟和环境场的预报是十分重要的（Zhu等，2004; Zhu和Zhang，2006; Rao等，2007; Bukovsky和Karoly，2009）。然而，大多数先前的研究没有初始场（称为“冷启动”），或者以模式在某个启动时间之后所包含的模拟云场作为初始场（称为“热启动”）。

在本研究中，同化云的观测资料将使用三维通道的方法；同时，水汽变量（云水和云冰混合比）将作为附加控制变量添加到三维同化系统中，以此获取可以在数值模式中使用的初始场。

本文的结构如下：第2节给出同化方法的简要介绍、水汽变量背景误差协方差的建模和观测误差方差的计算方法；第3节叙述实验设计；第4节讨论水汽变量的背景误差协方差的特征；第5节比较和讨论在有或者没有云同化资料的情况下云的分布；第6节给出有和没有云同化资料的诊断分析结果；最后在第7节中进行总结和进一步讨论。

同化方法

变分数据同化方法

水汽变量（云水和云冰混合比）作为附加控制变量（分析变量）添加到WRF三维同化系统中; 为了同化云的观测资料，原始三维方程增加了以下附加项（Chen 等，2015）：

其中qice和qcloud分别代表大气中的云冰和云水混合比;Bice和Bicloud分别是云冰和云水混合比的背景误差协方差;Io和Lo是NASA的兰利云和辐射研究小组的全球地球静止网格云产品（G3C）的云冰路径（CIP）和云水路径（CLP）（Minnis，2007; Minnis等，2008）; Rice和Rcloud分别是CIP和CLP的观测误差方差; HI和HL分别是CIP和CLP的观测算子。

水汽变量的背景误差协方差

与NWP模式建立的中心思想一致，水汽变量（qice和qcloud）的背景误差协方差矩阵B也通过控制变量变换（CVT）建模：dx = Uv（3） ，其中，是dx是分析增量，v是控制变量；同时，U= UpUvUh（4）和UUT = B是一系列变化。控制变量变换（U）由包括水平变换（Uh）、垂直变换（Uv）和物理变换（Up）的一系列变换组成。

Uh变换是一个递归滤波变换，用于强制水平相关; Uh变换的期望长度标度用于估计每个分析控制变量的长度。 对于二维变量，Uh输入的分析控制变量是Up的输出变量。对于三维变量，Uh输入的控制变量讲过分析是Uv的输出变量; 因此，对于三维变量，存在本征模依赖性（Chen等，2013）。注意，在此过程中，所有分析控制变量的长度标度不发生水平变化。

Uv变换通过应用EOF分析获得控制变量的垂直相关性。本实验将对垂直误差协方差矩阵进行特征分解，以获得特征向量和特征值。这些特征值和特征向量是Uv变换的基础。

Up变换利用统计平衡关系将控制变量推导为模式变量。那么数据同化系统中的控制变量（v）则变成：（5），其中psi;是流函数，chi;u是不平衡速度势，Tu是不平衡温度，psu是不平衡地面气压，RHu是不平衡假相对湿度，qice-u是不平衡冰混合比，qcloud-u 是不平衡云水混合比。不平衡变量定义为完全变量和平衡变量之差。水汽（q）的平衡部分可以描述为：

（3）其中，q表示水汽（qice和qcloud）; 指数i和j在地球坐标的水平维度上使用; k和l在Nk个垂直的sigma;平面上使用; 同时a表示变量之间的回归系数，这是Up变换的基础。

观测误差方差和观测算子

本文将使用Desroziers等人（2005）的方法估计CIP和CLP的观测误差。观测误差方差是观测值的期望减去背景场，再乘以观测值减去分析值。首先，利用减掉于波值得观测值来估计减去背景场的观测值，这是GFS分析的6小时WRF原始冷预报。第二部，利用观察值减去背景值来计算观测误差，并作为观测误差的第一个假设输入WRFDA（WRF模型数据同化系统）中，然后将云的产品同化到6小时WRF预报模式中，并以此获得分析。第三步，计算观测值减去分析值。在本研究中，CIP和CLP观测误差分别为常数350g /m-2和70g/m-2。

HI和HL是CIP和CLP的观测算子，由如下公式定义：

其中g是重力加速度，pcb和pct分别是观测出的云底气压和云顶气压。从G3C产品（Minnis等人，2008）获得的pcb和pct用于约束云体内部的分析增量。

实验设计

2014年6月25日0时（世界时）到2014年6月26日12时（世界时）长江、淮河流域发生了大规模降水过程。如图1a所示，降水发生在从安徽南部到江苏南部和上海（图1a中的红框表示）。雨带呈东西向，24小时累积降水量达到暴雨水平（gt;=50毫米）。最大降雨量发生在世界时6月26日0时和06时之间。图1b为850 hPa的风场和散度场，清楚地表明此次降水过程由低层切变线造成。在切变线南部存在一支强大的西南低空急流。如图1c所示，低空急流为降水地区带来充足的水汽。在急流轴的左前方存在明显的低层辐合，这对强降水的发展十分有利。

Fig. 1. The (a) 24-h accumulated precipitation from 0600 UTC 25 to 0600 UTC 26 June 2014 (units: mm), and the (b) wind (vectors; units: m sminus;1) and divergence fields (color-shaded; units: 10minus;5 sminus;1) and (c) water vapor mixing ratio (units: g kgminus;1) at 850 hPa at 0600 UTC 25 June 2014. Red box in (a) is the rainfall area which will be analyzed in section 6.

在实验中使用12km / 4km的双向嵌套配置，在垂直方向上有41层。模式顶层为50 hPa，时间步长为30 s；并使用兰伯特地图投影。物理参数化方案包括Kain-Fritsch积云参数化方案，RRTM长波辐射方案，Dudhia短波辐射方案和YSU（延世大学）边界层方案。请注意，积云方案在内部域中停止使用，除此以外，所有其他方案都内外相同。初始条件和边界条件来自GFS分析。模式从世界时2014年6月24日18时初始化，使用LIN（Lin等，1983）微物理方案，每12小时输出一次。数据同化在世界时2014年6月25日06时开始进行，此时模式的第一次输出完成，其结果将作为数据同化的背景场。 在接下来的24小时内继续数据同化，并在世界时2014年6月26日06时停止。在此条件下进行两组实验（表1）。在对照实验（EXP CON）中，只有WMO的全球电信系统（GTS）的观测资料被同化。在云同化实验（EXP CWP）中，来自于G3C卫星遥感的常规GTS和CLP / CIP资料都被同化（Minnis等，2011）。请注意，在EXP CON / EXP CWP中，分别使用不同微物理方案的引申出四组实验；且不管是否使用云同化资料，该四组实验分析范围相同。卫星云图数据的质量控制，使用与Chen等人相同的方法。（2015年）。

微物理方案对云和降水模拟具有重要影响。为了分别研究在有和没有云资料同化的情况下，云中对其变量对分析范围的影响，选用四种混合相微物理方案——LIN

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