FY-3C MWHS-Ⅱ辐射率在RMAPS-CA中的同化

中亚地区常规气象观测站点稀疏,同化极轨卫星FY-3C上的Ⅱ型微波湿度探测器(MWHS-Ⅱ)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,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0.5 K。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%。

不同初始场条件对新疆区域数值模式预报性能的影响

基于GRAPES_GFS和NCEP_GFS两种初始场,详细比较了两者之间的差异,分别利用两种初始场驱动新疆区域数值模式(RMAPS-CA V1.0),对2021年4月的数值预报结果以及2021年4月21日一次暴雨过程模拟结果进行MET(Model Evaluation Tools)对比检验。结果表明:(1)两种资料的位势高度扰动场、温度扰动场、湿度扰动场存在明显差异,其相关系数分别为0.26~0.60、0.05~0.24和0.01~0.12,导致在次天气尺度上存在着较大差异,并由此造成了模拟结果之间的差异,反映了区域模式对初始场和边界条件的敏感性;(2)从高空位势高度、风速、温度的预报结果看,NCEP_GFS初始场在新疆区域模式中高空要素的预报效果均要优于GRAPES_GFS初始场,均方根误差分别降低35.5%~37.2%、7.6%~12.6%和6.0%~17.2%。从地面常规预报量的检验看,GRAPE_GFS初始场对2 m温度和10 m风速的预报效果优于NCEP_GFS初始场,均方根误差分别降低14.3%和6.8%;(3)从降水检验评分看,两种初始场的降水预报整体为漏报现象,NCEP_GFS初始场针对各降水阈值及不同时效的预报降水评分高于GRAPES_GFS,0.1、6.1和12.1 mm/6 h的TS评分分别提高22.5%、16.1%和150.8%;(4)从一次暴雨过程预报的检验结果看,GRAPES_GFS对于24 h为小量级降水预报效果优于NCEP_GFS,准确率分别为61.4%和40.0%;而NCEP_GFS对于大量级的降水预报则优于GRAPES_GFS,准确率分别为66.7%和33.3%。两种初始场对降水个例检验的偏差以空报现象为主,NCEP_GFS的TS评分整体高于GRAPES_GFS。

古尔班通古特沙漠及周边区域冬季大气边界层高度对地表积雪的响应

古尔班通古特沙漠是中国唯一冬季存在长期积雪的沙漠,在此特殊地理环境下,沙漠及周边区域冬季雪深和边界层高度的时空变化特征和相互关系尚未明确。本文利用1980—2019年SMMR(Scanning Multichannel Microwave Radiometer)、SSM/I(Special Sensor Microwave/Imager)、SSMI/S(Special Sensor Microwave Imager/Sounder)被动微波遥感雪深数据、古尔班通古特沙漠腹地雪深观测数据和ERA5再分析资料(the Fifth Generation ECMWF Reanalysis)边界层高度数据,分析了沙漠及周边区域冬季雪深和边界层高度的时空变化特征与相互关系。结果表明:古尔班通古特沙漠及周边区域冬季雪深年均值为8.45 cm,整体呈现东北部和南部积雪较深,其他区域积雪较浅并呈现出由沙漠中心区域向四周逐渐减少的特点,雪深在古尔班通古特沙漠及其东北、南边的邻近区域呈升高趋势,剩余地区呈下降趋势。古尔班通古特沙漠及周边区域冬季边界层高度年均值为105.54 m,呈现东南部和西北部高,中心沙漠区域、东北部、西南部较低的特点,边界层高度在沙漠及周边区域升高而其他区域降低。古尔班通古特沙漠的冬季雪深和大气边界层高度时空变化整体呈负相关,其中93.17%以上的沙漠区域呈负相关,平均相关系数为-0.32,最大相关系数绝对值为-0.58,空间相关系数为-0.42(P<0.05)。

基于QDM方法的江淮流域极端降水模拟能力评估

本文利用江淮流域1961—2005年76站夏季逐日降水观测资料和BCC-CSM1.1(m)模式模拟数据,构建基于经验和理论分布函数的分位数增量映射(Quantile Delta Mapping,QDM)偏差订正模型eQDM、dQDM,并评估其对江淮流域逐日降水及极端降水的订正效果。研究结果表明:相较于理论分布,基于经验分布的eQDM方法显著改善模式对观测降水的概率分布和空间分布特征的模拟能力;除连续干日订正效果欠佳外,其余四个极端降水指数的均方根误差明显降低,其气候态基本与观测一致,大部分站点的相对误差保持在-20%~20%。

新源县复杂地形下风电场的风场结构特征分析

利用新源县风电场周边气象站及测风塔观测资料、ERA5-Land再分析资料和数值模拟结果,分析了新源县风电场的风场结构特征。结果表明:(1)风电场周边气象站的逐小时10 m风速均呈现出早晚偏低、中午偏高的变化规律,且风向以东风和南风为主。测风塔的观测风向以南风和北风为主,随高度升高,南风呈现向西南偏转的趋势。(2)ERA5-Land资料与观测资料存在较大差异,不能很好地再现研究区域风场变化。(3)2022年7月23—24日风场的数值模拟结果与观测风场有较好的一致性,且模拟风场呈现出显著的山谷风特征。其中,研究区域夜间的风向以东南风为主,白天以东北风为主,傍晚以西北风为主。