面向空投的青藏高原风场大涡模拟研究

青藏高原地形复杂且气候恶劣,对高原空投伞降和航空安全是巨大的挑战;本文基于数值模拟方法,研究一套适用于高原复杂地形的风场精确模拟方法。本研究首先基于WRF(Weather Research and Forecasting)模式的大涡模拟LES(Large Eddy Simulation)方案,研究青藏高原大涡模拟方法,构建一套降尺度至40 m水平分辨率的WRF-LES系统。然后,基于青藏高原大风个例,通过敏感性试验研究,评估LES方案和地形高程数据对风场模拟影响。其外,对LES方案的标准亚格子湍流应力模型中参数进行分析,得到青藏高原风场模拟的最优方案组。最后,进行批量试验,检验该方案对高原风场模拟的适用性。试验结果表明:(1)40 m分辨率的WRF-LES系统可模拟得到更精细和准确的风场信息,模拟风速平均绝对误差MAE(Mean Absolute Error)较ACM2方案减小1.4 m·s^(-1)且均方根误差RMSE(Root Mean Square Error)减小1.81 m·s^(-1);(2)高精度地形资料ASTER的接入可以改善模式对风场模拟的效果,各项误差较模式默认地形模拟结果均存在约0.2 m·s^(-1)的改善;(3)LES方案采用基于1.5阶湍流动能方案且常数项系数为0.1时模拟效果最佳,MAE为1.56 m·s^(-1)且RMSE为2.06 m·s^(-1)。批量试验验证了大涡模拟方案对于青藏高原边界层风场模拟具有较强的适用性,40 m分辨率区域风场模拟效果明显优于中尺度模拟效果,可为高原空投伞降提供准确的风场信息。

基于FY-4A卫星数据的强对流云团识别与监测

为解决强对流监测问题,克服地区亮温特征对卫星监测的影响,利用FY-4A卫星L1数据,结合滑动窗口方法和多通道动态阈值自动识别法,对典型强对流云团进行识别与监测。结果表明:1)多通道动态阈值自动识别方法结合滑动窗口方法,可避免人为设置阈值的主观性,整合强对流的区域识别结果,实现全国强对流云团监测。2)此方法具有良好的强对流云团识别效果,识别正确率达到89%;3)FY-4A卫星识别结果与雷达反射率高值区基本一致,能够准确监测强对流云团发生发展和移动的过程,具有较高的识别精度。

星载毫米波雷达衰减估计仿真及敏感性分析

星载毫米波雷达衰减严重,而不同云降水类型中所包含的云雨粒子微物理特性差异较大,其所造成的衰减影响差异也很明显。基于WRF模式模拟的不同云降水场景,利用星载毫米波雷达模拟器仿真得到衰减后的回波,并对云中粒子的衰减特性进行敏感性分析,说明引起衰减不确定性的重要影响因素。结果表明,仿真得到的衰减后回波与云廓线雷达(CPR)实测回波一致性较好,回波结构和强度近似,平均反射率因子廓线差异均在20%以内,衰减估计结果可靠有效。通过对衰减系数(K)进行敏感性分析发现,云雨粒子均对粒子谱分布中的含水量(W)最为敏感,中值体积直径(D_(0))的影响也较大,其变化可能引起雨滴衰减系数的平均相对误差达25%左右;雪和霰受密度参数(a、b)的影响大于斜率参数(Λ),a引起的不确定性在25%以内。在相同滴谱参数的情况下,冰态和液态造成衰减系数的差异达90%左右。考虑到衰减对相态的高度敏感性,将基于相态分类的K-W关系应用于CPR实测个例衰减订正中,订正后的回波与波段校正后的星载双频测雨雷达(DPR)Ka波段探测回波强度接近,衰减订正的不确定性主要来自于液水含量反演结果与实际情况的差异。

Aeolus水平径向风速产品资料同化在台风预报中的应用研究

为评价星载激光测风雷达产品资料同化对台风预报的影响,以2020年台风“黑格比”和2019年台风“利奇马”为例,选用Aeolus卫星的水平径向风速产品,开展星载激光测风雷达资料同化及其对台风预报影响研究。首先基于ERA5再分析资料对Aeolus产品进行统计检验和偏差订正,并统计各高度层观测背景差的均方差作为观测误差用于同化试验。然后通过WRFDA(Weather Research and Forecast Model Data Assimilation)模式同化Aeolus产品并利用WRF(Weather Research and Forecast Model)模式开展预报试验。试验结果表明,Aeolus产品精度较高,统计所得各层观测误差在3~5 m s^(-1)范围且随高度的升高而增大,订正后资料满足三维变分同化无偏假设;在台风“黑格比”和“利奇马”期间同化该产品能使模式具备更加合理的环流形势,能够有效提高对台风“黑格比”和“利奇马”路径及强度的预报效果。