中尺度龙卷风对流系统常规与雷达观测 多尺度集合卡尔曼滤波同化与集合预报外文翻译资料

 2022-11-20 16:50:16

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中尺度龙卷风对流系统常规与雷达观测 多尺度集合卡尔曼滤波同化与集合预报

摘要

在最近的研究当中，学者们成功地阐明了对于产生于2007年5月9日，俄克拉荷马与德克萨斯的的中尺度龙卷风对流系统，集合卡尔曼滤波比起真正的雷达观察结果，更能够产生一个更有技术含量的分析以及随后的基于集合的概率性预报。在这些先前的基础上，现有的研究则是运用多重网格模式下的涵盖了由初值和横向边界扰动构成的中尺度不稳定性的Enkf，通过推演和实验将之向更大领域推广。在这些新的实验中，常规观测资料（包括地面观测、风场、各层高空观测）来自于同化后的wsr-88d和CASA中过往研究的雷达资料，这些资料能更好的代表中尺度与对流性尺度的特征。常规与雷达观测数据的相关影响均经过测算，误差也在随后进行了讨论。

新的实验创造出了一种有实质性提升的预报方式，它能更好地表征中尺度对流系统的对流带。雷达资料的同化实质性地提升了集合降水预报精度。常规资料与雷达资料的同化则实质性地提升了对中尺度对流系统中近地面中尺度涡旋的预报，提升了地面温度、露点并且轻微而可见地提升了短时降水预报。除此之外，集合分析预报对于Enkf下常规观测资料的局地半径有很强的敏感性。

引言

最初由Evensen创立的集合卡尔曼滤波在茫茫多的平台观测资料中选用用真实与虚拟的资料，成功地适用于包括了从全球到对流风暴尺度模型下的大气资料同化。但是Enkf在运算中却十分复杂，由于需要集合预报（尤其要运用好多组数据），它会产生多元流场背景场的错误协方差，与此同时比它计算强度小的3D变分资料同化方法则不会。交叉处理这些Enkf产生的协方差可以说很有价值，尤其是对于对流尺度的资料同化，因为不能直接测得的状态变量是可以被追溯到的。在Tong和Xue的文章中对数据资料同化技术有了进一步的讨论，这种技术通常用于气象观测资料的同化，包括3DVAR、4DVAR方法和集合卡尔曼滤波。

广泛运用了同化分析Enkf，一般很适合作为对流尺度集合预报的初始条件。已证实，多普勒雷达数据的EnKF同化在对流尺度中反演风场、温度场和微观物理量场方面是有效的。此外，EnKF分析结果原则上也存在着分析的不确定性的特点；这是一种作为集合预报初始条件所需要的特性。经由Enkf产生集合初值的预报，相比传统的扰动初值方法，已经展示出了卓越的精确度。Enkf分析已然很适用于例如超级单体风暴和中尺度对流系统这样的对流系统的集合预报。随着计算机计算能力的逐渐增长，而今越来越有可能出现一种实时的对流尺度集合分析系统，就像国家天气服务中心所预想的“预警预报”一样。举个现实中的例子，风暴分析预测中心（CAPS）正积极研发一种准循环运行的Enkf资料同化和集合预报系统。

在SXJ11中，人们运用了集合卡尔曼滤波平方根（Ensrf）和高级局地预测系统（ARPS）的气象学模型，来同化2007.5.9德州和俄城的中尺度龙卷对流系统中用WSR-88D和CASA的X波段雷达所接收到的雷达回波强度与速度资料。SXJ11所用的40单体的集合预报方法模拟出了地理范围、对流模式与强度都与雷达观察结果相差无几的风暴的模型。除此之外，SXJ11还对CASA雷达的同化增强了其对近地面环流和冷池结构的表现力。SXJ11所用的集合预报初始条件随即就在SXJ12中得到了验证。SXJ12的集合预报产生了牛逼的0-3小时雷达回波概率预报以及2小时时效的，误差范围在几十公里内的，嵌入在中尺度对流系统中的龙卷中尺度涡度大值区的概率预报。关于Enkf的SXJ11和SXJ12实验没有同化任何的传统方法观测结果，并且在初始场合随后的边界值里都没有包含任何的中尺度扰动。SXJ12的集合预报在强降水方面表现出很大的偏差，同时在CASA雷达网络的预报阶段呈现出了虚假对流的增长。SXJ12同时指出在集合预报中靠近南部模型区域边界的中尺度对流系统的尾部对流带消失地过于迅速。

本次研究植根于SXJ11和SXJ12并加以延展，通过使用新的集合资料同化和预报框架，对上述研究中的不足进行了规避。新的实验使用了结合雷达资料与传统观测资料的同化结果，其中包括俄城地面的间隔5分钟的中网格观测结果。从别人进行的相同条件分析和预报的研究上看，Schenkeman发现通过3DVAR同化的俄城地面间隔5分钟的中网格观测结果，可以显著提升模型对近地面风场的模拟。此外，现有的研究使用着包括了外部网格中尺度扰动的侧边界条件，而内部网格的边界条件则由集合成分中的外网格条件进行插值决定。近期学界已经使用上述方法，对风暴尺度的资料同化的研究生成了令人信服的结果。内网格区域的地理范围比起SXJ12的时候长宽各增大了一倍，减少了边界条件潜在的的消极影响。

本次研究将会通过对2007.5.9的中尺度对流系统使用Enkf同化进行集合分析以及随后的集合预报，验证雷达与常规观测资料的相互关联及共同影响。本文余下的内容将如下安排：第二部分讨论资料同化，集合资料同化和预报实验与方法；第三部分讨论实验结果，主要关注雷达与常规观测资料同化的单独与共同影响，以及对集合预报的核实。对于雷达回波的分析与预报（作为降水预报的替代指标），中尺度涡度（龙卷风形成潜力的指示器），地表温度和地面露点都会与俄城中网格观测结果一一核对，预报对于常规观察结果同化结构的敏感程度也都考虑在内。最后，第四部分汇总了所有结论。

  1. 实验的设立与研究方法的检验

与SXJ11和SXJ12相似，这些生成的EnKF分析结果和3h风暴尺度集合预报是用于2007年5月8-9日发生在Oklahoma州和Texas州的龙卷风中尺度对流系统的。在本次天气过程中，在中尺度对流系统尾端北侧附近的一个线尾涡旋得到发展。这个涡旋穿过Oklahoma州的中部和南部，在世界时0354和0443与Oklahoma州中部分别生成2个稳定的EF-1龙卷和1个稳定的EF-0龙卷。关于2007年5月8-9日该种尺度对流系统的结构、演变发展和时间的更多细节，我们来为读者介绍SXJ11。

SXJ11和SXJ12要求估算对它们集合分析和预报产生影响的2个因子：1）对CASA X-band雷达观测资料的同化；和2）对一种混合的微观物理集合的应用，即一种缓解EnKF集合离散度不足问题的方法。虽然仅仅靠同化WSR-88D数据已经能得到对流系统的一个合理的分析，SXJ11还是发现了除WSR-88D数据之外，同化CASA X波段雷达数据能够改善结果分析，特别是对于近地面环流的表示（表达式？）上。由于混合的微观物理集合的运用能够增加集合的离散度，故其被用来缓解离散度不足的问题。SXJ12实现了SXJ11中EnKF同化后的分析的集合预报的初始化。SXJ12发现无论是对CASA数据同化还是混合的微观物理集合的运用 都改善了在中尺度对流系统中的嵌入龙卷的中涡旋的2h预报。

SXJ11和SXJ12用了单个的资料同化，预报区域为2km水平网格距；仅有雷达数据被同化。侧边界条件由NCEP（美国国家环境预报中心）北美中尺度模式每6h进行的分析和（intervening？介于，干涉？）3h预报。将6h空间去相关尺度（？）的随机扰动加在美国国家环境预报中心 北美中尺度模式 2007年5月9日0000世界时的分析2km网格初始化后的1h上升预报（？）中，构成了初始集合成员。 尽管SXJ11和SXJ12得到了不错的分析和预报，但在它们的设置中仍存在一些缺陷。只有风暴尺度扰动被利用了，而中尺度扰动则未被利用起来。以往的风暴尺度资料同化研究表明，中尺度中适当结构的不确定性对得到好的分析和预报很重要。此外，单个资料同化的区域对所有成员使用了相同的侧边界条件，减小了上升气流区域侧边界附近的散度，且有利于改善集合分析与预报的离散度不足的问题。SXJ11和SXJ12区域的地理范围也很有限，这便导致了在模拟的中尺度对流系统和南部边界之间不利的相互干扰。 SXJ11和SXJ12也都没有同化地面观测资料；SXJ12发现在模式中的近地面辐合流出有利于预报集合成员中干扰对流的发展。

为了提高上述SXJ11和SXJ12的结果精确性，本次研究中还进行了一些改变。最明显的就是运用了两种网格：一种6km水平空间的300*300*40外部网格和一种2km水平空间的512*512*40内部网格。这相比SXJ11和SXJ12实质上增加了2km范围。（FIG.1）内网格的资料同化包含了雷达与常规观测结果，包含了由俄城中网格观测到的间隔5公里的地面数据。

FIG.1 模式外侧区域地理范围（6km水平网格间距）和嵌套的内部区域（2km水平网格间距）。地面海拔高度（在meters above mean sea level 一栏）绘制出来以供参考。在SXJ11和SXJ12中使用的小一点的2km区域也被画出来以供参考。 在俄城西部和中部的三个黑点表示 在俄城中尺度网格站点 MARE（Marena）、NRMN（Norman）、GRA2（Grandfield）的定位，这三个位置用于在FIG15 16的对时间系列的证明中。

通过使用集合网格法，风暴环境下的不稳定因子被纳入了考量。扰动适用于初始外部环境的集合。这种方法将在本文下一段进行详细讨论。逐个单项的网格化方法在内部和外部区域都适用——它们都集合了多达40个单体预报。无论内外部区域，都用到了一种基于Lin发现的冰晶微观物理学方案，这种方案的降水截断参数为8.0 3 105m24；Snook和Xue的发现显示真实值会比默认值要小。其他参数模型都与SXJ12选用的一致，如NASA的戈达德宇宙飞船中心长短波辐射参数化，还有一种双层土壤模型也用了，地面通量经参数化后也被用于预测地表温度和降水量，通过次网格参数化测得的1.5级的湍流不稳定能量（TKE）也被考虑在内，地形模型则是由全球数据以30°的分辨率进行差值而得到的。

在SXJ11中我们使用了ARPS EnSRF资料同化系统。在2007年五月8日1800世界时的外网格预报的初值，由国家环境预报中心同时刻的分析值以及一个初始环境下孤立的三小时临近预报得来。随后的外网格边界条件由NAM分析和介于五月八日1800世界时和五月9日0600世界时之间的三小时预报提供。（fig2）

Fig2：预报实验的流程图。07年5月8日1800世界时的外网格预报通过对应时刻的NAM分析插值得到初始条件；6小时NAM分析和3小时间隔预报被用作外网格预报的边界条件。07年5月9日0100世界时的内网格预报使用了外网格的集合预报作为初值和边界条件。

在世界时2100，我们建立了超过40组子预报的，加入了平滑、随机、高斯分布和中尺度扰动的集合预报，在横纵分别为36km和7.2km的去相关尺度确定性预报上广泛运用了循环滤波，这是Tong和Xue发现的方法。扰动被加入到水平风场（u，v）中，其假定的误差精度为2m/s，对潜热的误差精度为1K，对水汽混合比（qv），格点上的误差精度为qv值的10%。

在外部区域，常规观测资料包括地面自动站系统、自动天气观测系统、俄城中网格观测、风廓线资料和五月9日0000世界时的探空数据都经过了同化。这些数据在五月八日2200世界时和九日0100世界时之间每隔一小时就同化一次。假定的观测误差根据其观测类型在表格1中一一对应。为了保持在6km资料同化范围的集合展开，我们对整个集合预报区域引入累乘的协方差增幅，其增幅系数为1.03。此外，我们还引入了系数为0.5的Zhang松弛法。最后，4小时集合预报从0100世界时开始进行外网格集合分析，生成预报产品直到0500世界时；这些预报被用于为内网格预报提供集合侧边界条件。

2km范围的内网格Enkf资料同化操作是由0100世界时的外网格集合分析通过空间插值来进行初始化的。内网格集合成分的侧边界条件则是由相应的外网格成分进行间隔15分钟的预报得到的。内网格实验操作中在世界时0105和0200间每隔5分钟就进行一次资料同化；同化内容包括之前提到的常规资料，还有从WSR-88D和CASA上接收到的雷达反射率以及雷达回波速度。对于雷达的数据，观察误差精度设定对于速度是2m/s，对于反射率则是3dBZ，这些值比起SXJ12的时候分别增加了1m/s和2dBZ。 这些观测的操作者们过去通过雷达的反射率和随后的速度图来绘制模型区域。而由于Xue的研究，植根于Wood和Brown的研究成果的一种高斯放大系数函数，正被当前的操作者们用来从雷达仰角上取样雷达数据。雷达数据的水平与垂直协方差分布半径设定为6km。对常规资料来讲，与之前的实验设置一样，垂直分布半径为6km，地面观测的水平半径为300km，风廓线与高空观测半径为800km；在内网格敏感性实验中，我们也用到了更小的分布半径。同化常规观测资料的位置与雷达位置具体在Fig3中呈现。

FIG 3:在内部网格点（2km格距）运用EnKF法进行观测资料同化。虚线的圆和大的实线的圆分别表示以50km和150km为半径的圆，各自被WSR-88D站点所用。小的、细的圆表示30km半径范围的圆圈，为CASA X波段雷达站点所用。黑色小三角表示ASOS（自动地面观测系统）和AWOS（自动气象观测系统）地面观测站。小方块表示俄城中尺度气象站，菱形表示风测站。红色大方框表示俄城检验子区域。

在内网格上已经进行了四次前置实验来验证雷达观测与常规观测资料，进行了单个与组合的同化，运用在了同化分析和预报中。这四次实验在表格2中进行了总结。在“RADCONV”实验中，WSR-88D和CASA的资料以及常规观测的资料都经过了同化。在RAD实验里，只有雷达资料进行了同化；同样的，在CONV实验里，雷达资料被省略掉了，只有常规观测资料进行了同化。最后我们还进行了一组控制实验（对照组），在内部区域内，无论雷达还是常规我们都没有同化。这个控制实验集合预报从01

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