云尺度雷达资料的混合同化对台风“桑美”的数值模拟研究

本文采用基于WRFDA的集合-变分混合同化系统(En3DVAR)在云尺度分辨率下同化了雷达观测资料考察其对登陆台风"桑美"的影响。高时空分辨率的雷达径向风资料在台风登陆前的3h同化窗内以每30min的频率同化进WRF模式(Weather Research and Forecasting)。研究结果表明:En3DVAR试验在3h同化窗内的均方根误差相比3DVAR试验改进显著,这可能得益于混合同化系统中提供的"流依赖"的集合协方差信息。系统性的诊断分析表明En3DVAR试验在台风内核区产生了较为明显正温度增量,对台风内核区的热力和动力结构均有较好调整,而3DVAR则在台风内核区产生了负温度增量;相比3DAVR试验,En3DVAR在采用了"流依赖"的集合协方差信息后还可以对背景场上的台风的位置进行系统性的偏差订正。总体而言,En3DVAR试验预报的台风路径和强度相比3DVAR改进显著,其正效果主要来源于混合背景误差协方差中的"流依赖"集合协方差信息。

多普勒雷达资料同化在台风“桑美”预报中的应用研究

本文以2006年超强台风"桑美"为个例,考察了同化雷达径向风观测资料对台风初始场和预报场的改进作用。首先对沿海新一代多普勒天气雷达的径向风观测资料进行了去噪音、退模糊等一系列的质量控制,进一步利用美国国家大气研究中心开发的中尺度数值模式WRFV3.5及其三维变分同化系统WRF-3DVAR,每30min循环同化雷达径向风观测资料。结果表明:同化多普勒雷达径向风观测资料后,对台风在模式中的初始位置进行了很好的修正,同时对台风区的动力和热力结构均有较好的调整。两组同化试验对于台风的路径、强度、降水等预报要优于控制试验,并且对背景误差协方差尺度化因子优化调整可以更有效地吸收雷达观测资料并提供更多的中小尺度信息。

多普勒雷达资料同化在台风“灿都”(2010)预报中的应用研究

文章基于中尺度天气预报模式(WRF)及其三维变分同化系统(WRF-3DVAR),采用了两部雷达径向风资料,进行单一时间分析以初始化台风"灿都"(Chanthu),比较研究了同化雷达径向速度(Vr)对台风"灿都"分析和预报的影响。结果表明:同化雷达径向风的作用主要体现在台风强度和环流结构的调整,且在同化达到一定时长后,对改进同化后的预报分析有积极效应。同化试验改进台风的初始风场以及台风环流中心的热力和动力结构、强度和位置,进而提高18h预报的台风结构、路径、强度。