常规观测同化对吉林一次短时强降水过程数值预报的影响

基于WRF(Weather Research Forecast)模式及其3D-Var(Three-Dimensional Variational assimilation)变分同化系统,对2017年7月13日吉林省一次短时强降水过程进行飞机报、自动站、常规探空和GPS水汽资料的数值预报试验,开展了不同常规观测同化对模式初始场和预报场的影响研究。结果表明:常规观测的同化能改善初始湿度场、温度场,使初始时刻吉林省中部湿度增加、实况雨带南北两侧温差增强,能更好地预报物理量的演变过程。不同常规观测资料同化对湿度场、垂直速度、风场和对流有效位能的预报影响有差异。同化飞机报资料增加了降水落区的水汽含量、相对湿度,风切变与强垂直运动区域重叠,有利于冷暖气流交汇和输送。同化自动站资料能增加降水中心及吉林东南区域的水汽含量,而温度场以减弱为主。同化GPS水汽资料对降水中心风切变预报的影响最显著,对温度场调整不明显。同化探空资料,垂直速度和风场的预报发生偏移。24 h累积降水TS评分、漏报率、空报率大多优于未同化,小雨、中雨、大暴雨量级的站点TS评分显著提高。整体来看同化飞机报资料对降水的预报与实况最接近,尤其是大于100 mm的降水落区、强度,大雨及以上量级降水TS评分更高。