辛 渝，李 曼，杜 娟，劉軍建，楊支中，袁 炳，王云峰

（1.中國(guó)氣象局烏魯木齊沙漠氣象研究所，新疆 烏魯木齊800002）2.北京航天宏圖信息技術(shù)股份有限公司，北京 100081）

新疆氣象9 km水平分辨率的區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)系統(tǒng)從考核期“準(zhǔn)業(yè)務(wù)”試運(yùn)行到2015年12月初，經(jīng)過(guò)專(zhuān)家對(duì)系統(tǒng)的完整性與預(yù)報(bào)性能等多項(xiàng)指標(biāo)考核評(píng)估，同意作為區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)系統(tǒng)以來(lái)，數(shù)值預(yù)報(bào)研發(fā)大多停留在了3 km水平分辨率的業(yè)務(wù)運(yùn)行流程的部署和物理參數(shù)化方案組合評(píng)估上。一部分基于過(guò)去的資料同化種類(lèi)[1，2]、業(yè)務(wù)解碼軟件和資料質(zhì)控方式，對(duì)資料質(zhì)控軟件進(jìn)行了升級(jí)。一部分按中國(guó)氣象局每年的目標(biāo)任務(wù)要求，推動(dòng)著業(yè)務(wù)研發(fā)進(jìn)程：（1）2016年新疆在國(guó)內(nèi)率先利用FSO、OSSE、OSE技術(shù)進(jìn)行區(qū)域站遴選。（2）2017—2018年開(kāi)展FY-4A云導(dǎo)風(fēng)和溫濕廓線產(chǎn)品對(duì)新疆區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)影響評(píng)估。（3）2017年年底面向數(shù)值預(yù)報(bào)對(duì)象的新疆氣象雷達(dá)專(zhuān)項(xiàng)中建設(shè)內(nèi)容的確立。研發(fā)人員2018年聯(lián)合NCAR/MMM衛(wèi)星資料同化技術(shù)專(zhuān)家，對(duì)衛(wèi)星微波探測(cè)和圖像資料在陸面上的同化技術(shù)研發(fā)開(kāi)展了一些前瞻性工作，對(duì)雷達(dá)資料觀測(cè)誤差的初值定義以及基于個(gè)例對(duì)氣候態(tài)的背景協(xié)方差誤差的影響尺度也開(kāi)展了一些探索性工作。同時(shí)，結(jié)合WSM6云微物理過(guò)程的linearization和相應(yīng)的adjoint模式的研發(fā)，以及將其集成到WRFDA-4DVAR中所開(kāi)展的檢驗(yàn)，對(duì)WRFDA-3DVAR和WRFDA-4DVAR的技術(shù)特性與業(yè)務(wù)中的應(yīng)用局限性等有了更新的認(rèn)識(shí)。本文從新疆近年圍繞資料同化所開(kāi)展的多項(xiàng)技術(shù)研究中，摘取幾個(gè)與當(dāng)前業(yè)務(wù)應(yīng)用結(jié)合比較緊密的技術(shù)開(kāi)發(fā)進(jìn)行應(yīng)用效果評(píng)估，為今后通過(guò)更多的試驗(yàn)與更完備的論證手段，使新疆氣象業(yè)務(wù)同化系統(tǒng)更加成熟奠定基礎(chǔ)。

1 業(yè)務(wù)流程設(shè)計(jì)

先前的同化系統(tǒng)建立時(shí)，同化資料主要為來(lái)自WMO GTS系統(tǒng)稀疏的in-situ常規(guī)觀測(cè)資料[1]。在增加雷達(dá)資料徑向風(fēng)資料同化時(shí)，是按10 km分辨率進(jìn)行平滑稀疏且雷達(dá)站附近10 km的資料也是剔除的，因此能夠被同化的雷達(dá)徑向風(fēng)資料也是較少的。系統(tǒng)采取了簡(jiǎn)單的1日兩次冷啟、兩次暖啟的循環(huán)方式，常規(guī)觀測(cè)資料與雷達(dá)徑向風(fēng)資料是一次性進(jìn)入同化系統(tǒng)，沒(méi)有調(diào)整極小化過(guò)程中的背景協(xié)方差誤差和影響尺度及對(duì)預(yù)報(bào)初值場(chǎng)的平衡性影響。對(duì)雷達(dá)資料同化前的質(zhì)控技術(shù)和觀測(cè)誤差估計(jì)均缺乏定量評(píng)估。

而未來(lái)的業(yè)務(wù)同化系統(tǒng)，重在對(duì)各種資料進(jìn)行同化前的質(zhì)控方法或觀測(cè)誤差估計(jì)方法的業(yè)務(wù)實(shí)用性研發(fā)。對(duì)甚高分辨率預(yù)報(bào)系統(tǒng)的spin-up時(shí)間進(jìn)行了初步評(píng)估，建立了如圖1、2所示的以雷達(dá)資料同化為核心的逐3 h循環(huán)更新同化的新業(yè)務(wù)系統(tǒng)布局方案。即前兩次循環(huán)時(shí)間間隔6 h，僅在9 km分辨率區(qū)域同化微波探測(cè)資料、云導(dǎo)風(fēng)資料、FY-4A溫濕廓線資料、常規(guī)GTS資料，預(yù)報(bào)時(shí)長(zhǎng)6 h，將第3次起報(bào)時(shí)刻作為業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)的起始時(shí)間，在高分辨率區(qū)域（3 km）增加雷達(dá)徑向風(fēng)與反射率因子的同化，之后采取逐3 h循環(huán)更新。

2 資料應(yīng)用軟件升級(jí)

2.1 升級(jí)了gts_decoder常規(guī)觀測(cè)資料解碼模塊

針對(duì)FSO檢測(cè)出的GTS常規(guī)觀測(cè)中的GEOAMV（衛(wèi)星云導(dǎo)風(fēng)）、airep（飛機(jī)觀測(cè)）和SATEM（大氣厚度）資料對(duì)數(shù)值預(yù)報(bào)均是負(fù)貢獻(xiàn)的結(jié)論，對(duì)這些資料質(zhì)量進(jìn)行了分析。發(fā)現(xiàn)GTS中的GEO-AMV資料多來(lái)自日本衛(wèi)星紅外水汽圖像的反演，定標(biāo)位置遠(yuǎn)離新疆及其上游區(qū)域，導(dǎo)致預(yù)報(bào)區(qū)域反演的衛(wèi)星云導(dǎo)風(fēng)風(fēng)速的精度以及測(cè)風(fēng)點(diǎn)的高度偏差較大，影響同化效果是一方面原因，另一方面原因是這類(lèi)資料未做面向數(shù)值預(yù)報(bào)對(duì)象的觀測(cè)誤差分析，還存在有些航空公司上的飛機(jī)觀測(cè)測(cè)風(fēng)單位是英里的現(xiàn)象。自2009年以來(lái)，中國(guó)地面氣象臺(tái)站遷站頗多，觀測(cè)地理信息也確有必要更新，2017年對(duì)解碼軟件進(jìn)行了升級(jí)。升級(jí)后的解碼程序剔除了GTS中的GEO-AMV和SATEM資料，將飛機(jī)報(bào)文中的單位進(jìn)行了一致性更換。雖然自2019年11月起，這類(lèi)格式數(shù)據(jù)的下發(fā)已經(jīng)退出歷史舞臺(tái)，改由從CIMISS數(shù)據(jù)庫(kù)獲取，但是對(duì)歷史回算和研究還是有價(jià)值的。

圖1 新同化系統(tǒng)暫定運(yùn)行流程

圖2 不同區(qū)域同化的資料類(lèi)型與預(yù)報(bào)方式

2.2 雷達(dá)徑向風(fēng)資料的質(zhì)控算法升級(jí)

在過(guò)去對(duì)徑向速度所做的去雜點(diǎn)、中通濾波平滑、去折疊、用譜寬進(jìn)行質(zhì)控等常用方法基礎(chǔ)上[3-7]，采用“局地標(biāo)準(zhǔn)偏差”法對(duì)一個(gè)體掃再做最后一次質(zhì)控。局地標(biāo)準(zhǔn)偏差的計(jì)算，暫時(shí)以伊寧雷達(dá)站的信號(hào)處理器指標(biāo)為例，以1.5°仰角為基準(zhǔn)，仰角5.4°以下，按每2 km范圍內(nèi)的值計(jì)算。然后根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)偏差的PDF分布中的各峰值“中心值”確定信號(hào)與噪音，同時(shí)去除了邊界層內(nèi)0.5 m/s以下的晴空散射回波。按Keeler and Passarelli[8]的方法重新估算了徑向風(fēng)和反射率資料的觀測(cè)誤差（用方差表示），以此作為觀測(cè)誤差的最小閾值參考。

對(duì)一個(gè)小譜寬、高信噪比的接收器而言，在忽略噪音功率假設(shè)下，反射率平均功率（Pr）的方差估計(jì)可近似用式（1）表示，徑向風(fēng)速（Vr）方差可近似用式（2）表示：

式（1）～（2）中，Ps代表反射率的信號(hào)功率，λ 為波長(zhǎng)，W為譜寬，TS為脈沖重復(fù)周期，M為停留時(shí)間的樣本總數(shù)。Mi是獨(dú)立的信號(hào)樣本數(shù)。對(duì)一個(gè)滿(mǎn)足平方律和小譜寬的探測(cè)器而言，Mi按（3）式計(jì)算：

鑒于需要考慮觀測(cè)的代表性誤差，在式（2）估算的徑向風(fēng)觀測(cè)誤差的基礎(chǔ)上，預(yù)定義值比（2）式略大0.3 m/s。而反射率因子的觀測(cè)誤差則在式（1）基礎(chǔ)上，還需通過(guò)個(gè)例試驗(yàn)進(jìn)一步放大調(diào)整。

3 雷達(dá)資料同化策略

3.1 增加雷達(dá)反射率因子的同化，且同化技術(shù)不同

老系統(tǒng)在粗細(xì)分辨率嵌套區(qū)域中僅同化雷達(dá)資料徑向風(fēng)，資料的稀疏距離一致。新系統(tǒng)在高分辨率中增加了反射率因子的同化，資料暫時(shí)按3 km水平距離進(jìn)行稀疏，增加了cloud與w控制變量，采取兩次outer-loop。鑒于反射率因子在轉(zhuǎn)換成水物質(zhì)及水汽廓線所帶來(lái)的不確定性較大，特別是有強(qiáng)對(duì)流天氣發(fā)生時(shí)，云中的雪花、冰/雹粒子、霰粒子在融化層融化時(shí)，會(huì)使水汽的轉(zhuǎn)換誤差更大。再次，距離雷達(dá)越遠(yuǎn)，仰角越高，徑向風(fēng)和反射率因子探測(cè)的誤差也會(huì)越大[7]，因此選擇了5.4°以下低仰角資料進(jìn)行同化，近似按水平風(fēng)對(duì)待。

3.2 雷達(dá)探測(cè)“非降水區(qū)”與var_scaling和length_scaling的確定

基于上述同化流程和同化策略，用雷達(dá)資料對(duì)2016年6月16—19日發(fā)生在新疆的對(duì)流天氣的雨帶預(yù)報(bào)強(qiáng)度和持續(xù)期預(yù)報(bào)能力進(jìn)行了性能檢驗(yàn)。開(kāi)展的組合試驗(yàn)有：（1）鑒于NMC方法計(jì)算模式背景場(chǎng)誤差協(xié)方差的時(shí)間間隔是12 h，開(kāi)展調(diào)整徑向風(fēng)和反射率因子同化時(shí)的var_scaling和length_scaling試驗(yàn)。（2）開(kāi)展云內(nèi)反射率因子同化的“非降水回波閾值”定義和觀測(cè)誤差的確定對(duì)雨帶預(yù)報(bào)強(qiáng)度和持續(xù)期的多次試驗(yàn)，并以此更新了雷達(dá)前處理軟件中的反射率因子的觀測(cè)誤差定義（10 dBZ），比估算值明顯偏大。同時(shí)，為保障與wrfda內(nèi)部對(duì)無(wú)降水區(qū)定義值的一致性，更新了相應(yīng)的輸入輸出接口。

4 探空濕度資料觀測(cè)誤差重置

結(jié)合本地FSO試驗(yàn)對(duì)探空濕度不同高度資料對(duì)預(yù)報(bào)的影響評(píng)估，以及ECMWF對(duì)不同類(lèi)型探空濕度資料的不確定性評(píng)估[9]，依然通過(guò)對(duì)上述個(gè)例試驗(yàn)的同化診斷評(píng)估，重置了探空濕度資料的觀測(cè)誤差，不再使用obsproc模塊自帶的觀測(cè)誤差定義。重置后，高層濕度資料的O-B已呈正態(tài)分布。

5 新技術(shù)的引進(jìn)、研發(fā)與應(yīng)用

5.1 有約束的云導(dǎo)風(fēng)高度變分偏差的應(yīng)用

衛(wèi)星云導(dǎo)風(fēng)，國(guó)際上通常稱(chēng)為大氣運(yùn)動(dòng)矢量（Atmosphere Motive Vector，簡(jiǎn)稱(chēng)AMV，下同），國(guó)內(nèi)通常稱(chēng)為云導(dǎo)風(fēng)、云跡風(fēng)或?qū)эL(fēng)。衛(wèi)星云導(dǎo)風(fēng)最顯著的問(wèn)題是在反演示蹤物時(shí)的定高不確定性，特別是對(duì)半透明云（薄卷云）的高度指定比較困難，需要根據(jù)數(shù)值預(yù)報(bào)場(chǎng)的溫度和水汽垂直廓線，計(jì)算來(lái)自不同高度密實(shí)云的輻射曲線才能得到。當(dāng)數(shù)值預(yù)報(bào)場(chǎng)存在較大誤差時(shí)，根據(jù)數(shù)值預(yù)報(bào)計(jì)算得到的密實(shí)云輻射值與衛(wèi)星實(shí)際觀測(cè)到的輻射不匹配，此時(shí)計(jì)算得到的云導(dǎo)風(fēng)高度就不準(zhǔn)確。這是目前云導(dǎo)風(fēng)產(chǎn)品定高存在誤差的主要來(lái)源之一。為此各業(yè)務(wù)中心在云導(dǎo)風(fēng)資料同化前，均要根據(jù)反演時(shí)的誤差來(lái)源及其偏差特征進(jìn)行重新定高[10-13]。目前，新疆氣象數(shù)值預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)同化系統(tǒng)對(duì)不同衛(wèi)星反演的導(dǎo)風(fēng)資料高度重定義的技術(shù)，參考的是中國(guó)氣象局研發(fā)的GRAPES同化系統(tǒng)在同化云導(dǎo)風(fēng)前的高度偏差一維變分偏差訂正算法[13]，制作了相應(yīng)的軟件。與它不同的是，新疆在構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)時(shí)，略去了反演模式對(duì)“風(fēng)點(diǎn)”環(huán)境溫度的估計(jì)誤差。主要是因?yàn)?，資料分析時(shí)段（2018年6月）反演的FY-4A云導(dǎo)風(fēng)產(chǎn)品上負(fù)載的溫度資料隨高度的變化遞減不合理。隨著反演算法的升級(jí)，此目標(biāo)函數(shù)還需相應(yīng)調(diào)整。

氣壓高度調(diào)整厚度的最大閾值則根據(jù)試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果，也以經(jīng)驗(yàn)的方式確定。不采用目標(biāo)函數(shù)最小值限制，對(duì)氣壓調(diào)整幅度（調(diào)整厚度）從小到大逐漸放寬，但控制在一定厚度內(nèi)，避免出現(xiàn)高低層遙匹配現(xiàn)象，然后對(duì)所有被調(diào)整資料的氣壓調(diào)整量的RMSE進(jìn)行考察。當(dāng)最大允許厚度大于某一高度，調(diào)整量的整體RMSE不再發(fā)生明顯變化時(shí)，則為經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)的最大調(diào)整厚度及其調(diào)整量的RMSE。以此作為實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)中氣壓調(diào)整的約束范圍。

5.2 云導(dǎo)風(fēng)與FY-4A溫濕廓線觀測(cè)誤差預(yù)定義方法

新疆以WRFDA作為業(yè)務(wù)同化系統(tǒng)。雖然該軟件有同化云導(dǎo)風(fēng)的觀測(cè)算子，F(xiàn)Y-4A溫濕廓線產(chǎn)品本身可直接當(dāng)作常規(guī)探空觀測(cè)資料進(jìn)行同化，但由于一直缺乏對(duì)我國(guó)衛(wèi)星云導(dǎo)風(fēng)資料在新疆及其上游區(qū)域的質(zhì)量評(píng)估，以及不了解FY-4A溫濕廓線產(chǎn)品反演的質(zhì)量，故不能直接在業(yè)務(wù)中應(yīng)用。比如，WRFDA中云導(dǎo)風(fēng)的觀測(cè)誤差采用的是美國(guó)空軍業(yè)務(wù)系統(tǒng)對(duì)其它衛(wèi)星云導(dǎo)風(fēng)統(tǒng)計(jì)得到的，不一定適合中國(guó)風(fēng)云系列云導(dǎo)風(fēng)。同理，由衛(wèi)星反演的溫濕廓線產(chǎn)品的觀測(cè)誤差也不能直接用該軟件內(nèi)置的參數(shù)替代，有必要采用合理的方法優(yōu)化同化系統(tǒng)模塊中的各項(xiàng)參數(shù)等基礎(chǔ)性工作。

對(duì)于中國(guó)FY系列云導(dǎo)風(fēng)和溫濕廓線反演產(chǎn)品的觀測(cè)誤差估計(jì)，在假設(shè)無(wú)系統(tǒng)性誤差情況下，參照一天兩次的探空資料和4次高分辨率再分析資料，也制作了觀測(cè)誤差統(tǒng)計(jì)軟件，能夠提供這些反演產(chǎn)品與緯度和高度有關(guān)的偏差訂正。其中，F(xiàn)Y-4A大氣溫度、濕度廓線與探空資料進(jìn)行對(duì)比時(shí)，在水平方向上限定了距離探空站距離的水平閾值（16 km），以探空站點(diǎn)為中心，將其空間閾值范圍內(nèi)的FY-4A溫度、濕度廓線所有像元點(diǎn)產(chǎn)品進(jìn)行加權(quán)平均，與對(duì)應(yīng)站點(diǎn)做水平空間匹配。與再分析資料進(jìn)行對(duì)比時(shí)，水平方向上以30 km的距離為閾值。垂直方向上都限定在距離探空最近的氣壓層上進(jìn)行匹配。時(shí)間匹配的窗口均定在探空觀測(cè)的±30 min。FY系列云導(dǎo)風(fēng)資料觀測(cè)誤差的統(tǒng)計(jì)原理與此相似，僅不同衛(wèi)星反演產(chǎn)品像元取的圖像塊不同而已。

5.3 云導(dǎo)風(fēng)資料質(zhì)控技術(shù)不依賴(lài)于WRFDA的obsproc模塊，質(zhì)控后的數(shù)據(jù)接口直接接WRFDA

obsproc模塊對(duì)云導(dǎo)風(fēng)資料沒(méi)有質(zhì)控功能，稀疏化功能不完善。另外，由于obsproc模塊對(duì)云導(dǎo)風(fēng)資料的讀入，需要的是導(dǎo)風(fēng)點(diǎn)所在的絕對(duì)高度，內(nèi)部通過(guò)簡(jiǎn)化的壓高公式轉(zhuǎn)換成氣壓“高度”，轉(zhuǎn)換成WRFDA接口格式。而導(dǎo)風(fēng)產(chǎn)品提供的是反演風(fēng)點(diǎn)處的氣壓高度，無(wú)需單位轉(zhuǎn)換。因此云導(dǎo)風(fēng)資料不必依賴(lài)obsproc模塊，直接輸出成WRFDA接口格式，避免多次“高度換算”帶來(lái)的誤差。

同時(shí)，基于統(tǒng)計(jì)的FY-4A產(chǎn)品偏差的緯度和高度依賴(lài)性，以及基于2018年1月第46次

EUMETSAT/ECMWF Fellowship Programme Research Report中對(duì)中國(guó)由紅外云圖反演的云導(dǎo)風(fēng)算法所引起的系統(tǒng)性偏差的定量評(píng)估和確定的“黑名單”，在資料處理端以“保守”的方式加入了緯度和高度依賴(lài)性的資料使用控制[14]，即僅應(yīng)用質(zhì)控標(biāo)識(shí)碼在85以上、緯度高于25°、高度在400 hPa以上的資料，以及緯度低于25°的區(qū)域，質(zhì)控標(biāo)識(shí)碼需達(dá)90以上的資料。

5.4 擴(kuò)展了WRFDA同化荷載向量，增加了FY-4A/FY-2H產(chǎn)品的標(biāo)識(shí)碼

為了今后利用FSO技術(shù)定量區(qū)別FY系列產(chǎn)品對(duì)數(shù)值預(yù)報(bào)貢獻(xiàn)的相對(duì)影響，以及便于WRFDA內(nèi)部的不同資料的同化診斷分析，基于其它同類(lèi)型資料的同化方法，對(duì)其賦予新的編碼，擴(kuò)展了同化資料類(lèi)型的荷載向量，便于業(yè)務(wù)上區(qū)分哪類(lèi)資料的相對(duì)貢獻(xiàn)，以及對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的監(jiān)測(cè)應(yīng)用評(píng)估和后續(xù)的質(zhì)量控制研發(fā)。

5.5 Suomi_NPP_ATMS/NOAA-AMSU-A/METOP-1/2-AMSUA在陸面上的云雨檢測(cè)和觀測(cè)誤差的預(yù)定義

參照NCEP和ECMWF兩大業(yè)務(wù)中心對(duì)Suomi_NPP_ATMS（以下簡(jiǎn)稱(chēng)ATMS，包括圖1、2所示）、NOAA -15/18/19 -AMSU -A、METOP -1/2 -AMSU-A這類(lèi)微波溫度資料應(yīng)用的監(jiān)測(cè)結(jié)果和觀測(cè)誤差評(píng)估結(jié)果[15-20]，以及陸面模式對(duì)發(fā)射率估計(jì)的不確定性來(lái)源[20-21]，同時(shí)考慮近些年來(lái)業(yè)務(wù)模式系統(tǒng)對(duì)干旱區(qū)溫度預(yù)報(bào)的均方根誤差偏大[22，23]，從而會(huì)導(dǎo)致用預(yù)報(bào)偏差較大的地表溫度和因復(fù)雜下墊面發(fā)射率估算不確定性較大而使輻射傳輸模式誤差更大等因素，除了按保守方式，選用較高頻率通道的資料外，還替換了官方版本中關(guān)于上述資料應(yīng)用方法[15，17，18]與同化條件[16，19，20]。

資料同化選取的通道如下：NOAA-15-AMSUA選取5～10通道；NOAA-18-AMSU-A選取6～8和10～11通道；NOAA-19-AMSU-A選取6～7和9～11通道；METOP-1-AMSU-A選取6～11通道；METOP-2-AMSU-A選取6和9～11通道；ATMS選取7～12通道。其中AMSU-A的5～14通道與ATMS上的6～15通道的微波溫度探測(cè)的頻率相似（表1），僅是掃描寬度不同。各探測(cè)儀器的觀測(cè)誤差及各探測(cè)通道權(quán)重函數(shù)峰值所對(duì)應(yīng)的高度表1所示，略去了區(qū)域模式10 hPa以上對(duì)應(yīng)的探測(cè)通道。表2為clear-sky條件下，基于上述通道選擇的微波溫度探測(cè)資料在新疆區(qū)域業(yè)務(wù)同化系統(tǒng)中目前尚不被應(yīng)用的限制性標(biāo)準(zhǔn)。

表1 區(qū)域模式應(yīng)用的AMSU-A與ATMS溫度探測(cè)儀觀測(cè)誤差與權(quán)重函數(shù)峰值高度

表2中云中液態(tài)水CLW的計(jì)算，采用Weng F算法[24]，但該算法只適于預(yù)報(bào)區(qū)域內(nèi)海上的云檢測(cè)。C的計(jì)算：則在Weng F[24]算法基礎(chǔ)上，利用NOAA系列以及METOP系列通道4上觀測(cè)的亮溫與CRTM方案模擬的亮溫差經(jīng)驗(yàn)公式對(duì)海洋與陸地上的云分別進(jìn)行判識(shí)[17]。當(dāng)C>0.5時(shí)，表明受云污染，云區(qū)資料不用。P的計(jì)算，即降水檢測(cè)，則利用通道6上觀測(cè)的亮溫與CRTM方案模擬的亮溫差的經(jīng)驗(yàn)公式對(duì)陸地上和洋面上的降水分別進(jìn)行判識(shí)[17，25]。當(dāng)P＞1時(shí)，表明AMSU-A/METOP-A受降水污染，降水區(qū)資料不用。上述資料的選用并不在官方版本中，均為本地新增的應(yīng)用控制。

表2 基于通道選擇的溫度探測(cè)儀尚不被新疆氣象局業(yè)務(wù)同化系統(tǒng)同化的判識(shí)標(biāo)準(zhǔn)

輻射率觀測(cè)值與模擬值的差（OMB）大于預(yù)定義觀測(cè)誤差的上限[15]或＞3倍的觀測(cè)誤差，相應(yīng)的通道也不同化。

6 新技術(shù)或新資料應(yīng)用檢驗(yàn)評(píng)估結(jié)論

文中用到的檢驗(yàn)站點(diǎn)均指新疆區(qū)域內(nèi)的104站，而非以往的模式劃分所在區(qū)域內(nèi)的所有站點(diǎn)用來(lái)檢驗(yàn)[2，21-22]。

6.1 同化FY-4A反演產(chǎn)品對(duì)老預(yù)報(bào)系統(tǒng)的影響

2018年委托北京航天宏圖信息技術(shù)股份有限公司，基于老系統(tǒng)的同化流程，在不做雷達(dá)資料同化情況下，對(duì)2018年6月1—30日進(jìn)行了如表3所示的對(duì)比試驗(yàn)，并重點(diǎn)分析了FY4A產(chǎn)品對(duì)2018年6月4—6日、2018年6月14—18日、2018年6月27—29日的降水天氣過(guò)程的影響。預(yù)報(bào)場(chǎng)為同期的FNL資料。由于試驗(yàn)期FY-4A云導(dǎo)風(fēng)資料質(zhì)量標(biāo)識(shí)碼高于WMO業(yè)務(wù)規(guī)范的80才能使用的數(shù)量極少，在此降低了資料應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)，質(zhì)量標(biāo)識(shí)碼>70的即用于評(píng)估。此試驗(yàn)組檢驗(yàn)24 h降水的預(yù)報(bào)能力。為便于24 h累積降水量評(píng)分的比較，00UTC與12UTC冷啟動(dòng)的預(yù)報(bào)時(shí)長(zhǎng)為24 h，06UTC與18UTC暖啟動(dòng)的預(yù)報(bào)時(shí)長(zhǎng)為30 h，積分時(shí)步30 s。粗細(xì)分辨率嵌套同時(shí)運(yùn)行，防止細(xì)分辨率的傾向變化自由度太大。

表3 基于FY-4A產(chǎn)品對(duì)預(yù)報(bào)影響的評(píng)估試驗(yàn)名稱(chēng)及同化資料

從對(duì)這3場(chǎng)連續(xù)幾天降水天氣過(guò)程預(yù)報(bào)效果的定性評(píng)估來(lái)看，濕度廓線資料的同化對(duì)降水預(yù)報(bào)強(qiáng)度的增加起到主要貢獻(xiàn)作用。在常規(guī)觀測(cè)偏少的暖啟動(dòng)時(shí)次，增加FY-4A濕度資料同化后，降水預(yù)報(bào)效果有較大程度的正效果。

從批量對(duì)比試驗(yàn)來(lái)看：

（1）冷啟時(shí)，在弱降水及強(qiáng)降水等級(jí)中，同化濕度廓線資料和同時(shí)同化風(fēng)溫濕廓線資料，均有正效果。但各方案對(duì)降水空、漏報(bào)和降水落區(qū)方面仍然都不夠理想。暖啟時(shí)，有FY-4A資料的同化，微量、小量、大量等級(jí)評(píng)分高于僅有GTS資料的同化，中量及暴量降水沒(méi)有明顯正效果。

（2）對(duì)于24 h累積降水量為6 mm以下的降水過(guò)程，同時(shí)同化FY4-A風(fēng)溫濕資料或僅同化FY4濕度廓線資料時(shí)，呈現(xiàn)較明顯正效果，其中，僅同化FY4濕度廓線資料時(shí)效果最優(yōu)。

（3）對(duì)于24 h累積降水量為12～24 mm和>24 mm的降水，同時(shí)同化FY4風(fēng)溫濕資料時(shí)，有明顯正效果，或相對(duì)于僅同化GTS資料而言，至少呈現(xiàn)中性。

（4）對(duì)于24 h累積降水量在6～12 mm的降水而言，F(xiàn)Y4-A風(fēng)溫濕資料任何一種或組合同化皆不能產(chǎn)生正效果，但呈中性。

6.2 新技術(shù)新資料對(duì)高分辨率業(yè)務(wù)系統(tǒng)的預(yù)報(bào)能力評(píng)估

新系統(tǒng)模式物理的主要配置方案暫定為：垂直50層，按WRF/REAL內(nèi)部的缺省插值算法設(shè)置，頂高10 hPa，兩層區(qū)域按9 km與3 km嵌套進(jìn)行。其中，3 km水平分辨率涵蓋全疆，且包含了新疆西部的所有山區(qū)，考慮了地形對(duì)新疆西邊界的完整影響。最外層積云對(duì)流方案為Kain-Fritsch，內(nèi)層無(wú)。內(nèi)外層的云微物理為WSM6，邊界層為ACM2，陸面為Noah方案，地表采用USGS24類(lèi)分類(lèi)，長(zhǎng)、短波輻射均為RRTMG。

基于圖1、2所示的同化與預(yù)報(bào)流程（試驗(yàn)時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)長(zhǎng)取30 h），針對(duì)新疆2016年6月16—6月19日和2016年7月5—10日的歷史罕見(jiàn)強(qiáng)降水天氣過(guò)程開(kāi)展的對(duì)比試驗(yàn)及所用到的資料如表4所示。背景場(chǎng)為0.25° NCEP預(yù)報(bào)場(chǎng)（注：非“零”時(shí)刻分析場(chǎng)）。上述微波溫度探測(cè)資料同化前，均按120 km稀疏，U、V、T的方差加倍，P、Q的方差不變，各控制變量的長(zhǎng)度均為0.25。雷達(dá)資料同化時(shí)，U、V的方差加倍，T、P、Q的方差是原統(tǒng)計(jì)的1.5倍，各控制變量的長(zhǎng)度均為0.15。微波溫度偏差訂正系數(shù)由內(nèi)部變分同化和大氣模式狀態(tài)估計(jì)，即VarBC[21-22]。將當(dāng)前循環(huán)同化中估計(jì)的偏差訂正系數(shù)作為下一次同化循環(huán)的背景場(chǎng)。FY-2E云導(dǎo)風(fēng)只用產(chǎn)品標(biāo)識(shí)碼＞85的資料。圖3給出了以12UTC啟報(bào)為例，上述微波溫度資料經(jīng)過(guò)前述質(zhì)控后的空間分布?？梢?jiàn)，除了天山山區(qū)、青藏高原、內(nèi)陸復(fù)雜下墊面外，資料應(yīng)用量遠(yuǎn)高于常規(guī)觀測(cè)資料的分布。

此試驗(yàn)檢驗(yàn)?zāi)Ｊ綄?duì)逐6 h累積降水量的預(yù)報(bào)能力，采用的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)是從新疆氣象局12 h累積降水量標(biāo)準(zhǔn)衍生出來(lái)的[27]。用NCAR/RAL和NOAA共同研發(fā)的MET 8.1進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)的等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)如下：≥0.1 mm，≥1.5 mm，≥2.5 mm，≥3.8 mm，≥5.0 mm，≥7.5 mm，≥10.0 mm，≥20.0 mm，≥40.0 mm。這也是新系統(tǒng)相對(duì)于老系統(tǒng)的檢驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與檢驗(yàn)對(duì)象的明顯不同之處，以便突出模式對(duì)新疆本地降水影響的客觀評(píng)估。

表4 多源資料同化對(duì)預(yù)報(bào)影響的評(píng)估試驗(yàn)名稱(chēng)及所同化的資料

圖3 以12UTC預(yù)報(bào)時(shí)刻為例，400 hPa高度上微波溫度探測(cè)資料的應(yīng)用分布

由于粗細(xì)分辨率同化的資料類(lèi)型與同化量顯著不同，造成兩種分辨率的降水預(yù)報(bào)效果差異極大。特別是在循環(huán)同化中，細(xì)分辨率可用到的資料僅為稀疏的地面站點(diǎn)和雷達(dá)站附近的資料。每次起報(bào)的循環(huán)同化，除前6～9 h，細(xì)分辨率小量級(jí)的降水優(yōu)于粗分辨率外，其余都表現(xiàn)為粗分辨率降水預(yù)報(bào)效果明顯優(yōu)于細(xì)分辨率。兩種分辨率的降水預(yù)報(bào)性能在時(shí)效上剛好形成互補(bǔ)。上述2個(gè)試驗(yàn)階段以12時(shí)UTC為有效起報(bào)時(shí)次的不同方案同化效果降水評(píng)分對(duì)比見(jiàn)圖4。15、18、21時(shí)UTC循環(huán)同化降水預(yù)報(bào)效果歸納如下：

（1）甚高分辨率區(qū)域中的雷達(dá)資料同化能改進(jìn)0～9 h預(yù)報(bào)降水，且3 h循環(huán)更新同化大多數(shù)情況下能改進(jìn)降水預(yù)報(bào)效果或呈中性。圖5為有、無(wú)資料同化對(duì)模式積分過(guò)程中變壓傾向變化的影響對(duì)比?？梢?jiàn)，無(wú)論是在粗分辨中增加常規(guī)觀測(cè)資料，還是在細(xì)分辨率中增加常規(guī)觀測(cè)與雷達(dá)資料的連續(xù)同化，有資料同化都會(huì)延長(zhǎng)模式積分過(guò)程中變壓變率的穩(wěn)定時(shí)間，大約需6 h，氣壓變率才相對(duì)穩(wěn)定，這也是為什么在增加資料同化時(shí)的前幾個(gè)小時(shí)，預(yù)報(bào)效果難以提高的原因之一。從與粗分辨率中僅同化常規(guī)觀測(cè)資料的一次同化時(shí)的氣壓變率相比來(lái)看，細(xì)分辨率采用雷達(dá)資料的連續(xù)同化，可以有效地降低噪音，剔除一些“壞”資料，系統(tǒng)能較快地穩(wěn)定下來(lái)。業(yè)務(wù)中今后可嘗試采用更多的連續(xù)同化，相當(dāng)于在同化系統(tǒng)內(nèi)部進(jìn)行連續(xù)質(zhì)控來(lái)提高資料應(yīng)用率，同時(shí)也可降低模式的spin up時(shí)間。

（2）clear-sky條件下的微波溫度資料同化能改進(jìn)起報(bào)時(shí)刻起6～18 h以?xún)?nèi)的降水預(yù)報(bào)水平，且更有利于強(qiáng)降水的落區(qū)預(yù)報(bào)。

（3）有約束的FY2E導(dǎo)風(fēng)資料的同化，能明顯改進(jìn)降水預(yù)報(bào)效果，至少呈中性，連續(xù)試驗(yàn)中未發(fā)現(xiàn)負(fù)效果。

（4）從逐個(gè)個(gè)例3 h間隔的暖啟循環(huán)時(shí)刻對(duì)9 km與3 km預(yù)報(bào)能力的對(duì)比來(lái)看，前兩次的循環(huán)同化，3 km水平分辨率的降水優(yōu)于9 km水平分辨率，之后變?yōu)橹行?，?次轉(zhuǎn)為負(fù)效果。這主要與雷達(dá)資料反映的局地性天氣過(guò)強(qiáng)，相對(duì)于給定的中尺度邊界條件而言，也是“噪音”有關(guān)。同時(shí)，連續(xù)循環(huán)，累積的誤差也會(huì)增大，致使破壞原有平衡性，使其偏離背景場(chǎng)越來(lái)越大。

（5）當(dāng)降水區(qū)域相對(duì)較小時(shí)，9 km水平分辨率與3 km預(yù)報(bào)性能多差異不大，甚高水平分辨率循環(huán)同化的優(yōu)越性并沒(méi)有足以體現(xiàn)。既與雷達(dá)資料在局地小尺度系統(tǒng)中未充分發(fā)揮出作用有關(guān)，也與發(fā)生局地強(qiáng)降水前，同化時(shí)刻，天氣系統(tǒng)在測(cè)站移動(dòng)前方并沒(méi)有雷達(dá)資料覆蓋有關(guān)，更與物理過(guò)程是否能正確描述甚高分辨率有關(guān)。這是因?yàn)? km水平分辨率位于中尺度模式1～4 km的灰色尺度帶上，目前的中尺度水平還難以很好地處理濕對(duì)流過(guò)程。采取簡(jiǎn)單地關(guān)閉積云對(duì)流參數(shù)化方案，忽視次網(wǎng)格對(duì)流過(guò)程，完全采用顯示云微物理方案描述是欠妥的。在甚高分辨率上開(kāi)展這種允許對(duì)流（convectionpermitting）機(jī)制的科學(xué)研究，是一項(xiàng)長(zhǎng)期的國(guó)際難點(diǎn)和熱點(diǎn)問(wèn)題。

圖4 以12UTC啟報(bào)為例，不同方案對(duì)2016年6月16—6月19日及2016年7月5日—7月10日期間發(fā)生在新疆的極端降水天氣過(guò)程的預(yù)報(bào)降水性能TS評(píng)分對(duì)比

圖5 9 km區(qū)域有無(wú)資料同化（a）與3 km區(qū)域有無(wú)資料同化（b）時(shí)的變壓對(duì)比

7 業(yè)務(wù)系統(tǒng)建設(shè)中的不足

上述技術(shù)研發(fā)，主要是從資料應(yīng)用方面開(kāi)展了一些工作，改進(jìn)了預(yù)報(bào)能力，但還比較落后，特別是在同化技術(shù)方面。

7.1 常規(guī)探測(cè)資料應(yīng)用水平不高

長(zhǎng)期以來(lái)，新疆對(duì)常規(guī)資料的應(yīng)用挖掘不夠。比如，在WMO-GTS常規(guī)觀測(cè)資料的應(yīng)用中，對(duì)各類(lèi)型觀測(cè)資料的觀測(cè)誤差一直采用WRFDA自帶的美國(guó)空軍業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)系統(tǒng)預(yù)定義的觀測(cè)誤差，沒(méi)有按歐美、法國(guó)、日本等業(yè)務(wù)中心的做法對(duì)預(yù)定義的觀測(cè)誤差進(jìn)行評(píng)估，也沒(méi)有參照業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)系統(tǒng)進(jìn)行本地化的inflation訂正[9，28]。另外，探空濕度資料的觀測(cè)偏差并未按源由進(jìn)行分類(lèi)，增加到質(zhì)控系統(tǒng)中，前處理還需要綜合國(guó)際國(guó)內(nèi)業(yè)務(wù)中心的做法進(jìn)行升級(jí)[9]。

7.2 雷達(dá)資料前處理依舊是弱項(xiàng)，缺乏反射率因子同化的前沿性開(kāi)發(fā)

截至目前，對(duì)雷達(dá)資料面向數(shù)值預(yù)報(bào)對(duì)象的觀測(cè)誤差統(tǒng)計(jì)結(jié)果及觀測(cè)誤差的預(yù)定義等前處理，僅按伊寧站雷達(dá)資料為參考，而應(yīng)用在所有雷達(dá)上的，嚴(yán)格來(lái)講，需要根據(jù)硬件水平區(qū)分定義，且每一個(gè)高度角的觀測(cè)誤差的定義以及距離雷達(dá)站的誤差均應(yīng)分別按維數(shù)統(tǒng)計(jì)[7]。再次，在數(shù)值預(yù)報(bào)應(yīng)用中，至少還需要參考背景場(chǎng)采取連續(xù)訂正技術(shù)[29]，提高資料利用率。

在同化技術(shù)方面，還需研發(fā)非對(duì)角觀測(cè)誤差協(xié)方差矩陣，既要從稠密觀測(cè)資料中提取小尺度信息，又要保障不損失天氣尺度信息，或者在資料的薄化方面，進(jìn)一步開(kāi)展觀測(cè)資料代表性、觀測(cè)算子優(yōu)化和儀器誤差的研究，估計(jì)出最佳的觀測(cè)誤差協(xié)方差[30，31]。

雷達(dá)資料高頻循環(huán)同化易引入“噪音”，造成累積誤差增大，不僅造成初值場(chǎng)越來(lái)越偏離背景場(chǎng)，而且還會(huì)延長(zhǎng)模式的spin-up時(shí)間。因此，還需在大尺度動(dòng)力約束或多種背景場(chǎng)的融合方面開(kāi)展相應(yīng)的應(yīng)對(duì)策略研發(fā)。在反射率因子的間接同化方面，仍以科研為主，大尺度凝結(jié)和對(duì)流過(guò)程還需在濕度相關(guān)變量的切線和伴隨以及濕度控制變量方面開(kāi)展大量探索工作。在業(yè)務(wù)中，也可采用中國(guó)氣象局?jǐn)?shù)值預(yù)報(bào)中心研發(fā)的、由反射率反演成相對(duì)濕度，然后再同化的相對(duì)成熟做法進(jìn)行替代。

7.3 FY產(chǎn)品的同化技術(shù)仍需開(kāi)發(fā)

中國(guó)在FY系列導(dǎo)風(fēng)反演算法方面，業(yè)務(wù)上相對(duì)成熟，應(yīng)及時(shí)納入業(yè)務(wù)系統(tǒng)中。隨著業(yè)務(wù)中反演算法的升級(jí)，本地應(yīng)及時(shí)利用已開(kāi)發(fā)的業(yè)務(wù)軟件，更新導(dǎo)風(fēng)的觀測(cè)誤差，將現(xiàn)行技術(shù)應(yīng)用在業(yè)務(wù)中。目前，F(xiàn)Y-4A溫濕廓線產(chǎn)品的制作還在業(yè)務(wù)升級(jí)中，需與產(chǎn)品研發(fā)單位保持溝通，利用已開(kāi)發(fā)的資料前處理軟件，及時(shí)開(kāi)展業(yè)務(wù)應(yīng)用試驗(yàn)或同化方法探索。目前在同化前尚缺乏這類(lèi)資料水平與垂直方向的觀測(cè)誤差不相關(guān)的研究。由于產(chǎn)品反演算法的精度主要受陸地與水面地表發(fā)射率的影響，可以利用這一特性，設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)出資料在陸面與水域上的觀測(cè)誤差統(tǒng)計(jì)軟件或給出其特征，便于今后在業(yè)務(wù)應(yīng)用時(shí)，精準(zhǔn)化調(diào)整相關(guān)誤差。

7.4 微波資料同化技術(shù)在陸面上的應(yīng)用研發(fā)

目前，在區(qū)域模式中，all-sky下微波溫度資料同化對(duì)數(shù)值預(yù)報(bào)的影響優(yōu)于clear-sky下的同化的結(jié)論還具有不確定性[32]。因此，當(dāng)前業(yè)務(wù)中提高clear-sky下的微波溫度探測(cè)資料的應(yīng)用水平還是首要的。對(duì)于這些資料的使用，除仍需實(shí)時(shí)關(guān)注全球的監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)，保持基本信息的更新外，云雨區(qū)的檢測(cè)技術(shù)最好還能結(jié)合MODIS和VIIR產(chǎn)品[33]或FY監(jiān)測(cè)資料進(jìn)行研發(fā)，進(jìn)一步防止同化前微波溫度資料被云雨區(qū)污染。同時(shí)，現(xiàn)在開(kāi)發(fā)的微波資料應(yīng)用是否適于中國(guó)的微波資料，還有待驗(yàn)證。

與雷達(dá)資料同化類(lèi)似，觀測(cè)誤差相關(guān)性及模式與觀測(cè)值間偏差的非高斯分布方面的問(wèn)題還沒(méi)有量化開(kāi)展[34]，僅通過(guò)薄化處理人為丟棄資料，而不區(qū)分好壞。另外，目前的試驗(yàn)是基于鋒面強(qiáng)降水過(guò)程進(jìn)行的，對(duì)12 h以上的降水過(guò)程的預(yù)報(bào)有正效應(yīng)。但并未對(duì)冬季長(zhǎng)期受高壓控制的冷空氣爆發(fā)的天氣過(guò)程進(jìn)行敏感性試驗(yàn)，業(yè)務(wù)研發(fā)仍需考慮季節(jié)的適用性。再次，由于輻射傳輸模式對(duì)干旱區(qū)的發(fā)射率計(jì)算不準(zhǔn)和模式對(duì)干旱區(qū)地表溫度預(yù)報(bào)偏差大，造成該類(lèi)型在對(duì)流層中層以下的資料并沒(méi)有得到充分應(yīng)用，今后需在提供物理模式預(yù)報(bào)準(zhǔn)確的前提下，開(kāi)發(fā)低頻率資料的利用率。

在區(qū)域模式中進(jìn)行微波資料同化，還面對(duì)著適應(yīng)于區(qū)域模式同化系統(tǒng)的觀測(cè)偏差訂正（Bias correction）方法并沒(méi)有建立起來(lái)的國(guó)際挑戰(zhàn)，盡管VarBC（Variational bias correction，變分偏差訂正）方法在全球資料同化系統(tǒng)能夠廣泛應(yīng)用。這主要是因?yàn)閰^(qū)域模式中反映的氣象特征不足以代表輻射率偏差的空間變化趨勢(shì)。極軌衛(wèi)星覆蓋不均勻，受衛(wèi)星過(guò)境時(shí)間的影響，對(duì)特定預(yù)報(bào)區(qū)域而言，同化窗口內(nèi)資料量變率大。因此僅僅靠區(qū)域模式有限的樣本估計(jì)的偏差訂正系數(shù)不可能像全球模式那樣合理。區(qū)域模式通常關(guān)注對(duì)流層以下的天氣事件，為節(jié)省計(jì)算成本，模式頂高通常低于全球模式，也使高層的衛(wèi)星資料不像全球模式那樣得到應(yīng)用。在區(qū)域模式中模擬輻射率時(shí)，這些限制也都會(huì)引起額外偏差。目前日本和美國(guó)的區(qū)域業(yè)務(wù)模式中，偏差訂正系數(shù)是根據(jù)全球模式的估計(jì)值外插推算出來(lái)的，取得了很好的效果[18，35]，可以借鑒引用。

7.5 模式檢驗(yàn)技術(shù)還不完善

目前，預(yù)報(bào)檢驗(yàn)還是僅限于利用常規(guī)要素，采用傳統(tǒng)方法進(jìn)行的，缺乏物理診斷，不利于高分辨率模式物理不確定性、觀測(cè)不確定性和同化效果等的診斷分析。同時(shí)，當(dāng)前的預(yù)報(bào)檢驗(yàn)也僅針對(duì)區(qū)域模式的預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行的，缺乏對(duì)自身依賴(lài)的預(yù)報(bào)背景場(chǎng)的檢驗(yàn)評(píng)估。無(wú)法定量回答區(qū)域模式是否優(yōu)于全球背景場(chǎng)的預(yù)報(bào)；其次，檢驗(yàn)的時(shí)間分辨率也低，還不能滿(mǎn)足短臨預(yù)報(bào)系統(tǒng)的檢驗(yàn)需要。