FY-3C MWHS-Ⅱ辐射率在RMAPS-CA中的同化.pdf
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1、研究论文马玉芬,陈相,艾力亚尔艾海提,等.FY-3CMWHS-II辐射率在RMAPS-CA中的同化J.沙漠与绿洲气象,2 0 2 3,17(5):2 8-37doi:10.12057/j.issn.1002-0799.2023.05.004开放科学(资源服务)标识码(OSID):沙漠与绿洲气象Desert and Oasis Meteorology第17 卷第5期2023年10 月FY-3C MWHS-II辐射率在RMAPS-CA中的同化马玉芬1,2.34,陈相1,2.34,艾力亚尔艾海提1,2.34,刘军建1.2.34,买买提艾力买买提依明(1.中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所,新疆乌鲁木齐
2、8 30 0 0 2:2.新疆塔克拉玛干沙漠气象国家野外科学观测研究站,新疆乌鲁木齐8 30 0 0 2;中国气象局塔克拉玛干沙漠气象野外科学试验基地,新疆乌鲁木齐8 30 0 0 2;3.新疆塔克拉玛干沙漠气象国家野外科学观测研究站,新疆乌鲁木齐8 30 0 0 2;4.新疆沙漠气象与沙尘暴重点实验室,新疆乌鲁木齐8 30 0 0 2)摘要:中亚地区常规气象观测站点稀疏,同化极轨卫星FY-3C上的I型微波湿度探测器(M W H S-I)辐射率资料可有效减小该地区数值预报初始场的不确定性。本研究首次在中亚快速更新多尺度资料分析和预报系统RMAPS-CA中同化了FY-3C/MWHS-II辐射率,
3、评估了其同化效果。结果表明:(1)单个时次冷启动的同化时间窗口内,仅有56%的辐射率资料通过了质量控制并被RMAPS-CA同化。(2)偏差订正整体减小了各水汽通道的背景场辐射亮温偏差,最大减幅出现在通道14,达0.5K。通道14偏差订正前的观测辐射亮温和背景场辐射亮温间存在较大偏差,是其同化应用中需要特别注意的。(3)FY-3C/MWHS-II 辐射率同化整体提高了RMAPS-CA系统对高空温度、位势高度、高空风速等的中短期预报准确率。同时,使得2 m温度和10 m风速的预报准确率预报均方根误差分别平均减小了0.2 K和2 m/s。其同化有效降低了小雨预报的漏报率和空报率,小雨预报的TS评分提
4、升了16%降低了中雨和大雨预报的漏报率,3个量级降水预报的BIAS评分分别提升了18%、38%和36%关键词:FY-3C卫星;湿度传感器MWHS-I;质量控制;偏差订正;同化效果评估中图分类号:P456.7月1,2,3,4*文献标识码:A文章编号:10 0 2-0 7 99(2 0 2 3)0 5-0 0 2 8-10近年来,塔克拉玛干沙漠及其周围地区的暴雨变得比以往时期都频繁。由于特殊的地理位置、地表类型和土壤质地,几小时内降雨量达数十毫米的局部强降水可能会在塔克拉玛干沙漠周边的天山和收稿日期:2 0 2 3-0 3-2 2:修回日期:2 0 2 3-0 5-0 2基金项目:中央级公益性科研
5、院所基本科研业务费专项基金项目(ID M 2 0 2 10 0 3):新疆维吾尔自治区自然科学基金(2 0 2 2 D01A369);科技创新团队(天山创新团队)项目(2 0 2 2 TSYCTD0007);新疆气象局引导性项目(YD202302):数值预报一卫星先行计划项目(FY-APP);沙漠所科技发展基金(KJFZ202311)作者简介:马玉芬(198 1一),女(回族),副研究员,主要从事数值天气预报、中尺度数值模拟和资料同化工作。E-mail:ma y f i d m.c n通信作者:买买提艾力买买提依明(197 8 一),男,研究员,主要从事边界层气象研究。E-mail:28昆仑山
6、山坡引发山洪或泥石流,造成严重的人员伤亡和经济损失,准确及时的天气预报至关重要。然而,由于塔克拉玛干沙漠乃至整个中亚常规观测相对稀疏,使得该地区数值天气预报的初始场具有极大的不确定性2-5,因此须借助高分辨率的数值模式和全球均一分布的极轨卫星探测资料6-7 1。资料同化是高分辨率的数值模式获得最优初始场的重要手段,除常规观测外,卫星观测是目前广泛使用2 个主要观测资料来源之一,卫星辐射亮温和衍生产品构成了大多数业务中的全球NWP模式所积极同化的90%以上的观测数据。微波相比红外、可见光等卫星探测方式有能够穿透薄云的优点,同化微波探测资料能明显改进数值预报模式初始场9。马玉芬等:FY-3CMWH
7、S-I辐射率在RMAPS-CA中的同化1998年第一个搭载先进微波湿度计AMSU-B的极轨卫星NOAA-15发射升空,微波湿度计资料开始应用于国内外的许多数值预报业务中心和研究机构。由于湿度变量是所有分析变量中具有最弱高斯型和最小均匀各向同性的背景误差分析变量,同时大气中的水汽对温度和湿度相当敏感,反馈过程的缓慢致使没有先进的分析方法能够提高处理湿度资料的能力,缺乏绝对校准的湿度资料给处理观测偏差和模式偏差带来很大的困难,这也成为确定全球的湿度分布和平衡水循环的主要问题之一。因此对水汽资料的分析和研究意义重大。一些研究表明,中层水汽初值的不确定性可造成数值模式预报场显著的不确定性,尤其是对短期
8、预报。Geerl2、Si n g h等13-14,Otkin15通过直接同化湿度探测通道数据,发现能改进全球模式对流层中高层水汽分布、温度场以及风场的分析和预报。中国学者也对微波湿度计辐射率资料的直接同化进行了大量研究工作16-2 0 1,进一步明确了同化微波湿度计资料对数值天气预报的积极作用。风云三号是我国第二代极轨气象卫星,FY-3C上所搭载的新型微波湿度仪MWHS-也广受关注。Lawrence等2 在ECMWF中对微波湿度计资料进行了质量评价,并试图将部分通道在ECMWF的系统中进行同化。然而,目前FY-3C/MWHS-I微波湿度计资料在中亚区域的气象预报业务中还没有得到广泛地使用。FY
9、-3C/MWHS-微波湿度计资料的有效利用对进一步改善中亚区域的数值预报效果具有重要意义。然而,怎样在数值天气预报中最有效地同化卫星微波湿度计的资料至今仍具有很大的挑战2 2 ,主要包括对云和降水资料的检测、偏差订正以及对地面发射率的修正等2 3。由于观测算子在云、降水粒子及性质复杂下垫面等因素影响下模拟辐射传输过程不准确,以及资料的观测误差较大等原因,实际同化应用时必须对微波探测资料加以认真筛选2 4。首先,卫星资料的同化要求利用RTTOV正演的辐射率和观测的残差满足均值为零的高斯分布。因此,卫星资料偏差分析尤为必要。随着大气辐射物理过程研究的不断深人,辐射传输模式考虑分物理过程越来越完善,
10、模拟精度也越来越高。Eyre 等2 5 提出利用辐射传输模式可以直接同化卫星辐射辐射亮温,并利用变分同化成功地将星载大气垂直探测资料进行直接同化,使卫星资料在数值模式中的应用进入一个新的阶段。为了实现卫星资料在数值模式中的直接同化,Weng等2 6 对辐射传输模式(VectorDiscrete-OrdinateRadiativeTransferModel,VDISORT)进行研究和改进,丁伟钰等2 7 利用快速辐射传输模式(RadiativeTransfer for TOVS,RTTOVS)模拟HIRS-3红外辐射亮温,发现不考虑有云的情况下模拟辐射亮温显著偏高。鉴于此,本研究首先分析FY-3
11、CMWHS-观测辐射亮温偏差分布特征,为下一步的业务同化工作做好准备。其次,为使卫星探测器观测到的辐射率和辐射亮温能够直接应用于数值天气预报模式中并且获得正效应,需要将卫星观测和模拟辐射亮温偏差进行订正。Eyre28在McMillin等2 9 的研究基础上,对模拟的TIROS大气垂直探测仪(TOVS)资料进行偏差订正研究。由于受到卫星扫描角和气团的影响,将卫星资料的偏差订正分为两步进行:扫描偏差和气团偏差订正,但是在提出的方案中没有考虑扫描偏差随纬度带的变化,具有纬度依赖性。Harris和Kelly30改进Eyre的订正方案2 8 ,研究扫描偏差订正需要考虑纬度变化,将地球进行纬度带划分,并用
12、模式背景场参数作为气团预报因子,以消除辐射传输模式模拟的不准确所带来的系统偏差。之后,Harris 和Kelly31提出的静态离线偏差订正方法广泛地应用于卫星资料的偏差订正。本研究拟采用变分偏差订正方法对FY-3CMWHS-I 辐射率资料进行偏差订正,分析偏差订正前后各通道观测残差的概率密度分布变化。针对FY-3C/MWHS-2的观测性能及其在不同NWP系统中的影响,国内外学者已经开展了许多研究工作。Lu等32 指出,FY-3C/MWHS-2仪器总体上表现出良好的数据质量,可以与其他具有18 3GHz信道类似能力的仪器相媲美。Lawrence等3 评估了FY-3C/MWHS-2的数据质量,发现
13、同化118 和18 3GHz通道的数据可以提高ECMWF系统中12 h短程预报和 2 4d 风力预报的准确性。Carminati 等34发现英国气象局全球数值天气预报系统中FY-3C/MWHS-2的全天辐射数据同化显著改善了短期预报效果。Lindskog等35 提出,FY-3C/3DMWHS-2填补了午夜和清晨北欧地区微波辐射数据的不足,对预报质量产生了积极影响。本研究在质量控制和偏差订正的基础上,在RMAPS-CA3中同化了FY-3C/MWHS-I水汽通道辐射率资料,并客观评估其同化对地面和高空多要素预报效果的影响。1资料和方法1.1 RMAPS-CA 系统29研究论文琚陈相等37 已具体介
14、绍了RMAPS-CA的开发历程及预报性能评估结果,本研究所用RMAPS-CA的基本配置见表1。RMAPS-CA中使用的WRFDAV4.1.2同化系统采用了三维变分同化。表1本研究所用RMAPS-CA参数配置名称已选方案模式ARWv4.1.3初始和边界条件GRAPES-CFS,0.5x0.5模拟时段2022年5月131日初始时刻每日0 0.0 6、12、18 时UTC中心点43.55N,87.85E格点数712532格距9km垂直层50顶层压力10 hPa时间步长10s云微物理参数化方案Thompson长波辐射参数化方案RRTMG scheme短波辐射参数化方案RRTMG scheme积云对流参
15、数化方案Kain-Fritsch陆面过程参数化方案NoahLandSurfaceModel1.2FY-3C/MWHS-II辐射率FY-3C/MWHS-包含了15个不同频率的通道,其中通道11 15主要探测对流层30 0 7 0 0 hPa的大气湿度信息,是本研究中分析和同化时所选择的通道。各水汽通道的中心频率、极化方式和水平分辨率见表2。表2 FY-3CIMWHS-II各水汽通道窗区信息通道号中心频率/GHz11183.311.012183.311.813183.313.014183.314.515183.317.01.3同同化实验1.3.1实验设计对FY-3C/MWHS-的同化应用试验均在R
16、MAPS-CA框架下开展,并在RMAPS-CA的同化模块WRFDA(V 4.0)中使用了快速辐射传输模型30沙漠与绿洲气象Desert and Oasis MeteorologyRTTOVS(v 13.1)38)。同化实验仅在9km分辨率的母网格区域内开展,同化试验生成的初始场为RMAPS-CA子网格提供边界条件。所有同化效果评估针对子网格区域展开。为评估RMAPS-CA中同化FY-3C/MWHS-I 辐射率的影响,进行了两组平行的数据同化和预报实验。第一组(命名为RMAPS)为RMAPS-CA业务运行的结果。第二组(命名为FY3C)实验在第一组实验中增加了FY-3C/MWHS-辐射率数据的同
17、化,以产生可能优化的分析场和在时间维上积分后得到的预报场。同化实验时间段为2 0 2 2 年5月131日,于每日0:0 0、6 0 0 12:0 0和18:0 0 UTC冷启动。使用三维变分同化技术,同化时间窗口为3h。1.3.2辐射率资料预处理在MWHS-I辐射率同化实验中,仅选择了各水汽通道的晴空辐射数据进行同化。由于各种误差,需要对辐射观测进行一系列的质量控制。质量控制后保留了37 7 6 个观测值中的2 12 0 个,总观测量的约56%用于数据同化。极轨卫星通常每天两次经过特定区域37,但由于FY-3C/MWHS-II每次扫过同一地理位置的时间并不是固定的,且RMAPS-CA系统覆盖整
18、个中亚,范围较大,所以在每天4次的冷启动分析时间窗口内,FY-3C卫星可以每天超过2次为RMAPS-CA系统提供相对丰富的观测数据。在质量控制后的卫星辐射观测中,偏差仍然不可避免,包括与同化系统相关的系统误差和与空气质量相关的误差。这些误差可能会因卫星仪器的扫描位置、地理参数、时间和空气质量而有所变化35。它们通常是同化系统中的误差源。因此,应订正首次猜测的模拟亮温和卫星测量的亮温之间的偏差。本研究使用了变分偏差校正(VarBC)方案39)。相应的预极化方式水平分辨率/km水平16水平16水平16水平16水平16第17 卷第5期2023年10 月测系数可以根据循环运行中的统计信息进行自适应更新
19、和优化。在大多数全球模型中,变分方案首先用于直接同化卫星辐射。对于区域模型,由于在有限的时间和空间范围内数据覆盖不均匀,极轨卫星观测的数量在不同周期之间变化很大。在本研究中,通过开展为期一个月(31d)的偏差订正实验以获得统计上更可靠的所有MWHS-II辐射率的预测系数。这些初始偏差系数在同化MWHS-I的下一个实验中通过循环分析进行动态调整。根据三维变分同化方法的公式,假设观测和背景中的系统误差是无偏的39,观测减去背景的辐射亮温偏差(OMB)应符合高斯分布。图1是偏差订正前后FY-3C/MWHS-I所有水汽通道进行偏差订正(虚线)和无偏差订正马玉芬等:FY-3CMWHS-II辐射率在RMA
20、PS-CA中的同化(实线)的偏差分布概率密度图。与无偏差校正的分析增量相比,有偏差校正的辐射亮温偏差概率密度呈现近似高斯分布,辐射亮温偏差概率密度平均值更接近于零。结果表明,通过偏差订正可以获得更好的偏差性能。6005004003002001000L-8图1偏差订正前后各水汽通道的偏差概率密度(图中NB和WB分别表示无偏差订正和有偏差订正;实线为偏差订正前的偏差概率密度,虚线为偏差订正后的偏差概率密度,不同颜色代表不同FY-3C/MWHS-II的不同微波通道;灰色点线为x=0的参考线)1.4客观检验为评估FY-3C/MWHS-II辐射率同化对RMAPS-CA系统预报效果的影响,比较了有无同化分
21、析初始化的预报相对于观测的异同。在本研究中,用于验证的观测值主要来自国家地面自动气象站和探空廓线,这些数据首先通过一系列质量控制程序进行处理2 9。超过150 0 个地面站可以提供2 m高度的表面温度、湿度和10 m的风速及每小时的降雨量。对于相同时间点网格点中的值将与最近的观测值相匹配以进行比较。上层大气温度、湿度和风廓线观测值每天在世界时0:0 0.6:0 0、12:0 0 和18:0 0可用。本文涉及到的检验的量包括大气温度、高空温度、位势高度、2 m温度、10 m风速和降水。其中,平均误差(MB)和均方根误差(RMSE)可根据预报和观测值之间的差异计算。它们用于评估由于MWHS-辐射数
22、据的同化而导致的温度、湿度和风场的预报改善。降水预报性能检验主要计算其TS评分及BIAS评分。此客观检验中计算平均偏差(公式1)均方根误差(公式2)、TS评分(公式3)及BIAS评分(公式4)公式如下:NERMSE=N其中:r和n分别表示预报和观测时间,f和r,分别表示预报和观测值。NSIS通道1L_wbN.+N.+N.通道1l_nbny通道12 _wbN.+N通道12 _nbSBIAS=N.+N.通道13_wb通道13_nb通道14_wb通道14_nb通道15_wb通道15_nb-6-4(2)(3)(4)Yn其中:N为预报正确站(次)数,N.为空报站(次)数,N为漏报站(次)数。2结果分析2
23、.1分析增量统计为了验证偏差校正的有效性,首先对比分析有-202468亮温偏养/K(1)无偏差订正背景场辐射亮温和分析场辐射亮温相对于分析场辐射亮温、观测辐射亮温的偏差。图2 给出了2 0 2 2 年5月2 9日0 0 时FY-3C/MWHS各水汽通道探测的背景场辐射亮温和分析场辐射亮温的偏差分布情况。无偏差订正时,FY-3C/MWHSI通道11和通道12 的背景场辐射亮温平均偏差在1 2 K,但在通道13和通道14,辐射亮温偏差较大,均 4K。有偏差订正时,各水汽通道的背景场辐射亮温偏差和分析场辐射亮温偏差均在1K以内。偏差订正后,各水汽通道的分析场辐射亮温偏差整体 0.3K。均6.0OMB
24、_NB4.0OMB_WBOMA0.0113.0b2.00.0图2 2 0 2 2 年5月2 9 日0 0 时FY-3C/MWHS-I各通道背景场增量和分析场增量a为平均偏差,b为均方根误差:黑色实心正方形表示偏差订正前观测亮温减去背景场亮温的偏差,即图中的OMB_NB;红色实心圆形为偏差订正后观测亮温减去背景场亮温的偏差,即图中的OMB_WB:蓝色实心三角形表示观测亮温减去分析场亮温的偏差,即图中的OMA)12111213通道13通道1414151531研究论文方根误差在订正前后分别在2.2 2.3和2.2 2.7 K,在通道14减幅最大,约为0.3K。偏差订正后,分析场辐射亮温均方根误差在0
25、.6 1.4K,均方根误差在11通道最小,15通道最大。偏差订正对背景场辐射亮温偏差影响明显。偏差订正前,RMAPS-CA背景场亮温在通道11 14均整体高于FY-3C/MWHS-II观测亮温,在通道15前者略低。偏差订正后,RMAPS-CA背景场亮温在通道11 13、15均整体高于FY-3C/MWHS-I 观测亮温,在通道14前者略低。偏差订正显著减小了FY-3C/MWHSI各水汽通道的背景场辐射亮温平均偏差的绝对值,在通道14的减小幅度最大,从6.8 3K减小到了2.30 K。偏差订正也减小了各通道均方根误差,在通道13的减小幅度最大,平均偏差绝对值从4.13K减小到了0.14K。偏差订正
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