论文总字数：17969字
目 录
1 引言……………………………………………………………………1
2 研究方法和资料………………………………………………………2
2.1 研究背景及同化资料说明……………………………………………………………2
2.2 同化和预报系统简介…………………………………………………………………3
2.2.1 GSI同化系统简介…………………………………………………………………3
2.2.2 WRF预报模式简介…………………………………………………………………3
2.3 实验设计方案……………………………………………………………………………3
3 结果与分析……………………………………………………………4
3.1 资料同化前后的WRF预报结果对比分析…………………………………………………4
3.1.1 湿度预报分析……………………………………………………………………4
3.1.2 降水预报分析……………………………………………………………………17
3.2 初始场分析………………………………………………………………………………19
4 结论与讨论…………………………………………………………27
参考文献………………………………………………………………28
致谢……………………………………………………………………30
青藏高原资料同化对下游地区一次降水过程预报的影响
魏琬晴
，China
Abstract：Qinghai-Tibet Plateau has an important influence on the precipitation of its lower reaches, but the lack of continuous and accurate routine data has a negative effect on the forecast about precipitation .Data from remote sensing has itself advantage and numerical prediction model which assimilates RS data will be better than other.We got the assimilation data of MHS and terrestrial and sounding from GSI,and introduced the result into WRF,then got the result of RH and precipitation forecast.We found that assimilating MHS and terrestrial and sounding made the forecast on precipitation ,area and the center of the precipitation more accurate by comparing the result of 1h,6h,12h and 24h.Analyzing the difference of the initial field ,we knew that the data assimilating about Qinghai-Tibet Plateau influence its lower reaches forecast by affecting on initial temperature and RH.
Key words：GSI；WRF；Qinghai-Tibet Plateau；precipitation；data assimilation
1 引言
随着科技不断发展，我国天气预报取得了长足的进步，其精细化程度和准确率都有很大的提高[[1]]。但现代天气预报在个别要素的预报准确性方面依旧存在许多问题，如降水预报素来是天气预报中的难点，由于缺乏连续而又精确的数据[[2]]，往往会有降水量的预报值大于真实值[[3]]等问题。
有“世界屋脊”和“第三极”之称的青藏高原面积近300万km2，平均海拔大于4km，其以独特的动力和热力作用影响着我国的天气气候。青藏高原的动力学作用主要体现为其高耸的地形对西风带的阻挡，影响移至附近的长波槽脊，使西风带在此出现分支，在青藏高原两侧形成正负不同的涡度带。其热力学作用是指青藏高原地区的非绝热加热对环流的影响，吴国雄[[4]]命名“感热驱动气泵(Sensible Heat driven Air Pump，SHAP)”来说明高原地表感热驱动青藏高原气泵影响季风。大量研究表明，青藏高原与其下游地区的降水关系极为密切。陈捷[[5]]指出了青藏高原冬季加热与次年长江下游秋雨降水量的正相关关系，这种正相关关系在某些地区十分显著。另有研究者也表明，青藏高原地区的水汽对我国降水，尤其是梅雨季节的降水有很大的影响[[6]]。
对于气象预报工作，虽然清楚青藏高原对其下游地区降水有影响，但在青藏高原地区因面积广阔、环境恶劣等自然因素的影响，通过常规的气象观测手段获得的资料极为有限。随着遥感技术的发展，其因具备无接触性的大面积同步观测优势和遥感资料具有高时间和空间分辨率等优势，越来越受到研究者的重视。已有相关研究表明，引入遥感资料的数值模式预报结果往往更接近真实值[[7]]。目前将这种引入各种观测资料，让数值模式状态更接近真实大气状况的过程成为资料同化。
资料同化的基本概念初步形成于20世纪60年代末，至今先后出现了最优插值（OI）[[8]]和NMI（nomalmode-initialization）等分析方法。在现代资料同化理论中，以变分法和滤波法最具代表性。目前，不少国家和地区已将变分法应用于业务运行，而滤波法因计算量大和一些技术问题，尚未业务化运行。在20世纪90年代，美国和欧洲等发达国家首先在数值预报业务中实现了三维变分同化系统的应用[[9]]，近年来，欧洲中心、法国和日本等少数国家实现了四维变分同化系统在全球和区域天气预报的业务应用；丹麦和美国等业务部门，也正在发展自己的四维变分同化业务系统。国外在应用变分同化技术通过大气监测系统数值试验（OSEs），对已有大气监测网中各种类型的气象资料进行影响评估方面的研究已有较大的发展[[10]]，为开展大气监测网络建设提供了非常有实际意义的科学参考。
在中国，张朝林等人[[11]]曾开展过利用美国PSU/NCAR的MM5V2中尺度非静力模式，评估北京地区风廓线仪观测网布设方案的数值研究，其通过多个个例数值对比试验，分析北京地区重要天气系统发展对站点大气风场垂直分布特征的敏感度。张朝林等人[[12]]通过MM5/WRF三维变分同化系统引入GPS资料，发现GPS大气柱水汽含量监测资料与常规资料结合后可以为预报提供更为准确的初始水汽场、温度场和风场，加之观测范围更广泛的优点，加入GPS同化资料后的预报结果的TS评分值有所提高。除了对MM5-3DVAR三维变分同化系统的研究外，我国还开发了GRAPES（Global and Regional Assimilation and Prediction Enhanced System，全球/区域同化预报系统）三维变分同化系统[[13]]。丁伟钰等[[14]]利用GRAPES系统，同化雨量资料，并且与同化探空资料进行了比较发现：在雨带有明显改进的区域，分别同化这两种资料都可以调整大气低层水汽辐合增加(或辐散)，对流层中下层增暖增湿(或变冷变干)，从而增加(或减少)降水，表明降水的同化方案对初始场的调整在一定程度上符合探空观测。进一步讨论同时同化这两种资料对暴雨预报的影响，结果表明同化自动站降水资料对暴雨系统短时预报有正面影响，同时同化这两种资料，可以弥补资料的不足，改进雨带位置和结构的预报。王雨等[[15]]应用国家气象中心模式检验方法对GRAPES_Meso V3。0模式2008年2月-2009年3月的试验预报产品，如降水、中低层高度、温度和风场预报进行统计检验。检验结果表明：V3。0模式降水预报性能得到明显改善，年及四季平均的各级降水TS评分显著提高，V3。0模式对500hPa高度和风场及48h预报的850hPa风场和温度场改进显著，对于850hPa高度和温度的24h预报，除夏季外，其他季节预报效果优于业务模式。
2 研究方法和资料
2.1 研究背景及同化资料说明
2014年7月11-13日，西南至长江中下游地区出现强降雨过程，云南、贵州北部和东南部、重庆东部、湖北西部、湖南中北部、江西北部以及河南南部、安徽中南部、江苏沿江地区、浙江西部和东部沿海等地累计降雨量有100~220毫米，湖北恩施、江西婺源、安徽安庆等局地250~317毫米。其中13日的24小时降水实况见图1，由图可知本次13日一天的降水中心主要是在浙江、江西一带，在云南南部，广西，湖南，东北等地也有零星的日降水量大于100毫米的中心存在。
图1 2014年7月13日24小时降水实况
本研究选取75°E～125°E，20°N～40°N区域13日的降水预报进行分析。探讨同化青藏高原地区NOAA19上的微波湿度计数据地面和探空数据对下游地区降水预报结果的影响。文中选用GSI同化系统进行资料同化，并将同化结果导入WRF模式。
2.2 同化和预报系统简介
2.2.1 GSI同化系统简介
GSI（Gridpoint Statistical Interpolation）系统，即美国格点统计分析差值系统，是基于递归滤波原理，在物理网格空间采用三维变分同化法的同化系统。它通过给定目标函数的极小化，调整背景场与初始场的权重，使其达到最佳拟合状态，从而得到分析场。目前GSI主要用到流函数、速度势的非平衡部分、虚温的非平衡部分、地面气压的非平衡部分、伪相对湿度或归一化的相对湿度、臭氧混合比、云凝结混合比、卫星辐射率偏差订正系数等其中分析变量。GSI在同化卫星等资料时优势明显，提供的初始场更接近真实情况，且已能很好地与WRF相连[[16]]。近几年GSI系统得到进一步发展，2010年起增加了同化NOAA-19 HIRS/4和AMSU-A亮温资料、NOAA-18 SBUV/2和AURA OMI臭氧等非常规资料的能力，并改善了同化GPS掩星观测资料的性能等[[17]]--------[[18]]。
2.2.2 WRF预报模式简介
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