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      FY-4A衛(wèi)星云導(dǎo)風(fēng)觀測誤差優(yōu)化及同化效果影響研究

      2021-08-04 23:51:22陳耀登沈潔范水勇王程
      大氣科學(xué)學(xué)報 2021年3期
      關(guān)鍵詞:風(fēng)場水汽臺風(fēng)

      陳耀登 沈潔 范水勇 王程

      摘要 為了推進FY-4A衛(wèi)星資料在數(shù)值模式中的實際應(yīng)用,本研究選擇云導(dǎo)風(fēng)產(chǎn)品作為研究對象,首先統(tǒng)計了FY-4A高層水汽通道和紅外通道云導(dǎo)風(fēng)的觀測誤差,進一步基于WRFDA(Weather Research and Forecasting model Data Assimilation system)系統(tǒng),利用默認觀測誤差和新觀測誤差進行了為期一個月的循環(huán)同化及預(yù)報試驗,并分析了試驗期間的臺風(fēng)預(yù)報效果。結(jié)果表明:相較于默認觀測誤差,F(xiàn)Y-4A云導(dǎo)風(fēng)產(chǎn)品的新觀測誤差垂直結(jié)構(gòu)特征更加明顯;采用本研究統(tǒng)計的FY-4A云導(dǎo)風(fēng)觀測誤差,能夠在默認觀測誤差的基礎(chǔ)上改善風(fēng)場的分析和預(yù)報效果;試驗期間的兩個臺風(fēng)個例分析表明,新觀測誤差也能夠減小臺風(fēng)路徑的預(yù)報誤差。

      關(guān)鍵詞資料同化;FY-4A;云導(dǎo)風(fēng);觀測誤差

      大氣運動矢量(Atmospheric Motion Vector,AMV),又稱云導(dǎo)風(fēng)或云跡風(fēng),是通過在連續(xù)的衛(wèi)星圖像中追蹤水汽梯度或者小的積云團等目標(biāo)物的運動軌跡反演得到的風(fēng)矢量信息,用來表征相應(yīng)匹配高度上的風(fēng)(Velden et al.,1997;許健民和張其松,2006)。云導(dǎo)風(fēng)產(chǎn)品的信息主要集中在中高對流層,諸多研究表明云導(dǎo)風(fēng)產(chǎn)品的同化對提高數(shù)值天氣預(yù)報準(zhǔn)確性有著重要的作用(周兵等,2002;黃彥彬等,2003;Wang et al.,2004;曹文博和沈桐立,2007;馮文等,2008;Berger et al.,2011;Wu et al.,2014)。

      同化系統(tǒng)中的觀測誤差與背景誤差共同決定著觀測資料和背景場信息的相對重要性,從而影響到分析場的質(zhì)量(陶士偉等,2008;陳浩等,2017)。云導(dǎo)風(fēng)產(chǎn)品在不同時刻對應(yīng)的格點和觀測數(shù)都不固定,一般通過在垂直方向進行分層統(tǒng)計,進而得到誤差的垂直廓線(Cordoba et al.,2017)。河惠卿等(2009)以400 hPa和700 hPa為界在垂直方向分為低、中、高三層,分別統(tǒng)計了FY-2C(Feng Yun-2C)和MTSAT(Multi-functional Transport SATellites)的云導(dǎo)風(fēng)產(chǎn)品在這三層上的風(fēng)速和風(fēng)向誤差,但是由于垂直分層較為粗糙,其統(tǒng)計結(jié)果無法很好體現(xiàn)誤差的垂直特征。而莊照榮和薛紀善(2004)參考了模式分層情況,統(tǒng)計了日本靜止氣象衛(wèi)星GMS-5(Geostationary Meteorological Satellite-5)的云導(dǎo)風(fēng)產(chǎn)品觀測誤差,其統(tǒng)計表明:該云導(dǎo)風(fēng)產(chǎn)品的誤差隨高度增加,并且水汽通道的風(fēng)速誤差小于紅外通道的誤差;同時該研究也證明了,針對不同資料進行誤差統(tǒng)計可以獲得更加合理的分析和預(yù)報結(jié)果。另外,Otsuka et al.(2018)統(tǒng)計了Himawari-8 衛(wèi)星快速更新的云導(dǎo)風(fēng)產(chǎn)品(Rapid Scan Atmospheric Motion Vector,RS-AMV)相對于JMA(Japan Meteorological Agency)的模式背景場的誤差特征,最終的結(jié)果也證實了不同通道之間的數(shù)據(jù)特征存在明顯的差別。因此,云導(dǎo)風(fēng)產(chǎn)品需要針對不同通道分別進行分層統(tǒng)計,以獲得具有垂直特征的不同通道觀測誤差。

      靜止衛(wèi)星可以針對同一區(qū)域進行全天候、不間斷的高頻次觀測,與其他觀測資料相比,靜止衛(wèi)星的云導(dǎo)風(fēng)產(chǎn)品具有覆蓋范圍更廣、時空分辨率更高的特點,能夠有效彌補海洋和高原等常規(guī)觀測稀疏地區(qū)的信息不足(薛諶彬等,2013;任素玲等,2014;萬曉敏等,2018)。2016年發(fā)射的FY-4A試驗衛(wèi)星搭載的多通道掃描成像輻射計(Advanced Geosynchronous Radiation Imager,AGRI),與之前FY-2系列靜止氣象衛(wèi)星搭載的成像儀相比,增加了2個可見光通道和7個紅外通道,大大提高了探測的時空分辨率,全圓盤掃描耗時也縮短到了15 min,同時可以實現(xiàn)對中國區(qū)域的5 min成像(陸風(fēng)等,2017;張志清等,2017)。

      為進一步推進FY-4A資料在模式中的實際應(yīng)用,分析FY-4A星云導(dǎo)風(fēng)觀測誤差的優(yōu)化對資料同化和對數(shù)值預(yù)報的具體影響,本文在統(tǒng)計分析FY-4A星不同通道云導(dǎo)風(fēng)產(chǎn)品的觀測誤差的基礎(chǔ)上,開展了一系列同化和預(yù)報試驗研究。

      1 FY-4A云導(dǎo)風(fēng)觀測及觀測誤差統(tǒng)計

      1.1 FY-4A云導(dǎo)風(fēng)產(chǎn)品介紹

      AGRI有14個通道,可以反演出三種通道的云導(dǎo)風(fēng)產(chǎn)品,本文研究其中的高層水汽通道云導(dǎo)風(fēng)產(chǎn)品(WV)和紅外通道云導(dǎo)風(fēng)產(chǎn)品(IR),產(chǎn)品資料的空間分辨率為64 km。圖1a和1b分別為2017年8月21日12時(世界時,下同)的高層水汽通道和紅外通道云導(dǎo)風(fēng)產(chǎn)品的水平分布情況,數(shù)據(jù)覆蓋了星下點為(104.7°E,0°)的圓盤區(qū)域。可以看出,F(xiàn)Y-4A星的云導(dǎo)風(fēng)資料能夠補充常規(guī)探測稀疏地區(qū),尤其是在洋面上的觀測信息,同時兩個通道的產(chǎn)品數(shù)據(jù)的水平分布相差較為明顯。

      為了進一步分析兩個通道云導(dǎo)風(fēng)產(chǎn)品的數(shù)據(jù)量分布差異,利用2017年8月1—31日的數(shù)據(jù),統(tǒng)計了FY-4A高層水汽通道以及紅外通道云導(dǎo)風(fēng)產(chǎn)品總數(shù)據(jù)量的垂直分布(圖1c)。可以看出:高層水汽通道的云導(dǎo)風(fēng)基本分布在600 hPa以上的高度層,并主要集中在400~200 hPa,這是因為水汽通道位于吸收波段,水汽分布高度以下的輻射信息在傳輸時會被吸收,儀器只能探測到水汽吸收地表輻射后向外發(fā)射的輻射(Velden et al.,1997);而紅外通道由于位于大氣窗區(qū),可以接收到云和地表向外發(fā)射的長波輻射,因而紅外通道的導(dǎo)風(fēng)在低層也有數(shù)據(jù)分布(Yang et al.,2014)。

      1.2 觀測誤差統(tǒng)計算法

      觀測誤差的統(tǒng)計一般選用探空或者模式格點場作為參考場,當(dāng)目標(biāo)觀測與參考場不相關(guān)且假設(shè)參考場近似于真實大氣值時,可以將目標(biāo)觀測相對于參考場的均方根誤差作為實際資料的觀測誤差值(Benjamin et al.,1999;莊照榮和薛紀善,2004;Gao et al.,2012)。由于探空觀測的水平分布密度小于云導(dǎo)風(fēng)產(chǎn)品,所以本研究分別選用1°×1°的FNL全球分析資料和0.75°×0.75°的ERA-interim資料作為參考場。借鑒Desroziers et al.(2005)和Cordoba et al.(2017)有關(guān)觀測誤差的統(tǒng)計方法,綜合考慮目標(biāo)觀測相對于模式背景場、同化觀測后的分析場的偏差情況,利用通過WRFDA同化系統(tǒng)質(zhì)量控制的云導(dǎo)風(fēng)資料統(tǒng)計FY-4A云導(dǎo)風(fēng)產(chǎn)品的觀測誤差。

      參考WRFDA的默認觀測誤差文件中的分層標(biāo)準(zhǔn),將模式層每隔50 hPa分為n層,記每一高度層上的觀測總數(shù)為mj(j=1,2,…,n)假設(shè)誤差統(tǒng)計在每一高度層上是均勻的,則第j(j=1,2,…,n)層資料對應(yīng)的觀測誤差記為:

      Rnew(j)=1mj∑i=mji=1(y-H(xa))(y-H(xb))12,j=1,2,…,n。

      其中:y、xa、xb分別表示云導(dǎo)風(fēng)產(chǎn)品、同化觀測后的分析場和參考背景場;H為觀測算子。

      1.3 FY-4A云導(dǎo)風(fēng)觀測誤差垂直分布

      基于FNL和ERA-interim兩種參考場統(tǒng)計了高層水汽通道和紅外通道云導(dǎo)風(fēng)產(chǎn)品的觀測誤差(圖2),統(tǒng)計時間段為2017年8月1—31日??梢钥闯?,使用ERA-interim和FNL兩種參考場得到的觀測誤差具有類似的垂直結(jié)構(gòu)特征,且誤差值相差不大。與WRFDA系統(tǒng)默認700 hPa以上一致的觀測誤差(4.5 m·s-1)相比,F(xiàn)Y-4A高層水汽通道的觀測誤差(圖2a)存在明顯的垂直結(jié)構(gòu)特征,其在700~200 hPa范圍內(nèi)誤差值隨著高度減小,且在600 hPa以上小于WRFDA默認數(shù)值。FY-4A紅外通道的觀測誤差(圖2b)在800 hPa以下較小,而700 hPa以上的觀測誤差明顯增大,這與WRFDA系統(tǒng)默認的云導(dǎo)風(fēng)觀測誤差特征類似,但在700 hPa以上誤差大于WRFDA的默認觀測誤差數(shù)值(4.5 m·s-1)。

      2 連續(xù)循環(huán)同化及預(yù)報試驗設(shè)置

      鑒于以FNL和ERA-interim為參考場得到的FY-4A云導(dǎo)風(fēng)觀測誤差垂直結(jié)構(gòu)特征相似且數(shù)值相近,本研究選用以ERA-interim為參考場統(tǒng)計得到的FY-4A云導(dǎo)風(fēng)觀測誤差進行為期一個月(2017年8月1—31日)的循環(huán)同化及預(yù)報試驗。

      研究采用3.8.1版本的WRF(Weather Research and Forecasting Model)模式及WRFDA (Weather Research and Forecasting model Data Assimilation system)同化系統(tǒng),區(qū)域設(shè)置三層嵌套,分辨率分別為27 km、9 km和3 km(圖3),垂直分為41層,模式頂氣壓為50 hPa。研究采用三維變分的同化方法,利用D01區(qū)域一個月的12 h預(yù)報和24 h預(yù)報結(jié)果的偏差樣本計算得到背景誤差協(xié)方差。微物理過程采用WDM6方案,輻射過程選擇RRTMG長波和短波輻射方案,近地層方案為Monin-Obukhov,邊界層方案為YSU,另外還采用了Noah陸面過程方案和Kain-Fritsch積云參數(shù)化方案。試驗的初始條件和邊界條件都來自NCAR/NCEP的1°×1°的FNL資料,同化的觀測資料包括GTS (Global Telecommunications System) 觀測數(shù)據(jù)集中的地面站觀測(SYNOP)、自動站航空觀測(METAR)、船舶觀測(SHIP)、浮標(biāo)觀測(BUOY)、探空觀測(SOUND)、飛機報觀測(AIREP)以及FY-4A兩個通道的云導(dǎo)風(fēng)產(chǎn)品(圖3)。

      研究根據(jù)同化試驗使用的云導(dǎo)風(fēng)產(chǎn)品以及觀測誤差設(shè)計了四組對比試驗(表1),分別是使用WRFDA默認觀測誤差同化高層水汽通道云導(dǎo)風(fēng)的試驗(DEF-WV),使用WRFDA默認觀測誤差同化紅外通道云導(dǎo)風(fēng)的試驗(DEF-IR),使用新觀測誤差同化高層水汽通道云導(dǎo)風(fēng)的試驗(NEW-WV),以及使用新觀測誤差同化紅外通道云導(dǎo)風(fēng)的試驗(NEW-IR)。試驗期間,每天的18時設(shè)置冷啟動,不同化觀測,直接向后預(yù)報6 h,然后第二天的00時、06時、12時和18時都將前一個時刻的6 h預(yù)報場作為當(dāng)前時刻的背景場,加入觀測同化并向后預(yù)報24 h(臺風(fēng)期間則是向后預(yù)報48 h)。

      3 連續(xù)循環(huán)同化及預(yù)報試驗結(jié)果分析

      3.1 常規(guī)要素客觀檢驗

      為了比較默認觀測誤差和新觀測誤差對試驗影響的差異,將試驗的分析場和24 h預(yù)報場分別與ERA-interim資料進行了對比驗證。圖4為同化試驗的分析場相對于ERA-interim資料的均方根誤差(Root Mean Square Error,RMSE)垂直廓線。從圖中可以看出:使用新觀測誤差同化云導(dǎo)風(fēng),其改進主要體現(xiàn)在對風(fēng)場上;對于高層水汽通道,風(fēng)場的分析改進主要體現(xiàn)在400 hPa以上高度,并在300~200 hPa的改進效果最為明顯,這與圖1統(tǒng)計得到的水汽通道的云導(dǎo)風(fēng)主要分布在中高層的特征是相對應(yīng)的;而由于紅外通道云導(dǎo)風(fēng)產(chǎn)品在垂直方向上分布相對較為均勻,其改進效果在不同高度都有所體現(xiàn)。圖5為24 h預(yù)報場相對于ERA-interim資料的RMSE垂直廓線??梢钥闯觯掠^測誤差依舊可以改善風(fēng)場的預(yù)報結(jié)果,紅外通道改善的高度范圍依舊比高層水汽通道的大。另外,24 h預(yù)報場的RMSE相比分析場的RMSE都出現(xiàn)了一定幅度的增長,不同方案之間的RMSE更趨近。

      研究還將各組試驗結(jié)果與探空觀測進行了對比,得到的結(jié)果和上述類似:新觀測誤差對試驗的改進效果主要體現(xiàn)在風(fēng)場,紅外通道改善的高度范圍依舊比高層水汽通道的大。

      3.2 對臺風(fēng)預(yù)報的影響

      在試驗的一個月期間,D01區(qū)域出現(xiàn)了兩次比較完整的臺風(fēng)過程(圖6),為了進一步分析使用不同觀測誤差對試驗同化及預(yù)報產(chǎn)生的影響差異,本節(jié)對臺風(fēng)預(yù)報結(jié)果進行分析。兩次臺風(fēng)過程,一個是2017年8月20日06時在臺灣省偏南方向760 km的洋面上生成,23日04時50分前后發(fā)展成強臺風(fēng)級并在廣東珠海南部沿海登陸的臺風(fēng)“Hato”(張濤等,2019);另一個臺風(fēng)系統(tǒng)“Pakhar”于2017年8月24日06時生成,并在27日01時在廣東臺山東南部的沿海登陸。

      3.2.1 臺風(fēng)路徑及強度預(yù)報誤差

      圖7、圖8分別統(tǒng)計了臺風(fēng)期間的八次路徑預(yù)報及強度預(yù)報的平均誤差隨預(yù)報時長的變化,統(tǒng)計使用的預(yù)報結(jié)果來自8月21日12時—22日06時期間的4次預(yù)報,和24日12時—25日06時期間的4次預(yù)報。

      從路徑預(yù)報的平均誤差(圖7)來看,高層水汽通道的新觀測誤差Rwv能夠有效減小預(yù)報18 h后的平均路徑預(yù)報誤差,紅外通道的新觀測誤差Rir能夠減小前10 h以及預(yù)報24 h后的平均路徑預(yù)報誤差。

      對于臺風(fēng)的強度預(yù)報(圖8),高層水汽通道的新觀測誤差Rwv能夠略微減小18 h預(yù)報后的最大風(fēng)速(Maximum Wind Speed,MWP)的預(yù)報誤差,紅外通道的新觀測誤差Rir則是能夠稍微改善中心海平面最低氣壓(Minimum Sea Level Pressure,MSLP)的預(yù)報效果??傮w來說,新觀測誤差對臺風(fēng)的強度預(yù)報存在微弱的改善,但作用不如路徑預(yù)報明顯。

      3.2.2 風(fēng)場物理量診斷

      云導(dǎo)風(fēng)是利用衛(wèi)星圖像信息反演得到的大氣運動矢量,主要體現(xiàn)的是中高對流層的氣流運動,所以本節(jié)主要從可以表征風(fēng)場的物理量出發(fā),進行進一步討論。

      圖9為22日00時的四個試驗,24 h預(yù)報場沿臺風(fēng)中心得到的經(jīng)向風(fēng)剖面以及同一通道兩種觀測誤差對應(yīng)試驗結(jié)果的剖面差異場。該時刻的實況系統(tǒng)中心位于(114.5°E,21.15°N),最低海平面氣壓為950 hPa,最大風(fēng)速為42 m·s-1,系統(tǒng)強度已經(jīng)達到強臺風(fēng)級別。從圖中可以看出,使用新觀測誤差的試驗風(fēng)場24 h預(yù)報結(jié)果的強度均比使用默認觀測誤差得到的預(yù)報場強度大,這說明使用新觀測誤差可以更為準(zhǔn)確地利用云導(dǎo)風(fēng)資料描述不同層次的風(fēng)場信息,從而有效改善經(jīng)向風(fēng)預(yù)報。

      4 結(jié)語

      為了進一步推進FY-4A衛(wèi)星資料在模式中的實際應(yīng)用,本研究選擇云導(dǎo)風(fēng)作為研究對象,探究觀測誤差的優(yōu)化對同化效果的影響。研究統(tǒng)計了FY-4A高層水汽通道和紅外通道反演得到的云導(dǎo)風(fēng)產(chǎn)品的觀測誤差,并基于WRF及其同化系統(tǒng)WRFDA開展了一系列同化和預(yù)報試驗。結(jié)果表明:

      1)FY-4A云導(dǎo)風(fēng)產(chǎn)品的觀測誤差存在明顯的垂直結(jié)構(gòu)特征,其中高層水汽通道的觀測誤差在700~200 hPa之間隨高度減小,并且在600 hPa以上小于默認誤差(4.5 m·s-1);而紅外通道的新觀測誤差在800 hPa以下較小,700 hPa以上明顯變大且大于默認誤差(4.5 m·s-1)。

      2)與使用系統(tǒng)的默認觀測誤差值相比,采用本研究統(tǒng)計的FY-4A云導(dǎo)風(fēng)產(chǎn)品觀測誤差,能夠改善風(fēng)場的分析和預(yù)報效果,其中水汽通道對風(fēng)場的分析改進主要體現(xiàn)在400 hPa以上高度,并在300~200 hPa的改進效果最為明顯;而紅外通道云導(dǎo)風(fēng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)在垂直方向上分布相對較為均勻,其改進效果在不同高度都有所體現(xiàn)。

      3)采用本研究統(tǒng)計的FY-4A云導(dǎo)風(fēng)產(chǎn)品觀測誤差,能夠通過調(diào)整背景場和觀測信息在分析場中的相對權(quán)重,減小臺風(fēng)路徑的預(yù)報誤差,并在一定程度上改進強度預(yù)報。

      本研究是對FY-4A云導(dǎo)風(fēng)產(chǎn)品在同化應(yīng)用中的初步探索,鑒于云導(dǎo)風(fēng)產(chǎn)品主要提供的是風(fēng)場信息,在驗證觀測誤差的修正可以對試驗產(chǎn)生積極影響后,如何正確地選擇風(fēng)場同化方案(Huang et al.,2013;Sun et al.,2016;盧長浩等,2019)是必不可少的研究內(nèi)容。此外,云導(dǎo)風(fēng)產(chǎn)品不僅可以用于數(shù)值預(yù)報研究,還可以用于風(fēng)場的分析(Oyama et al.,2018;李澤椿等,2020),通過結(jié)合日本新一代的Himawari-8反演得到的云導(dǎo)風(fēng)產(chǎn)品,可以實現(xiàn)對FY-4A的云導(dǎo)風(fēng)產(chǎn)品更加深入細致的質(zhì)量研究。

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      A study of the observational error statistics and assimilation applications of the FY-4A satellite atmospheric motion vector

      CHEN Yaodeng1,SHEN Jie1,F(xiàn)AN Shuiyong2,WANG Cheng1

      1Key Laboratory of Meteorological Disaster,Ministry of Education(KLME)/Joint International Research Laboratory of Climate and Environment Change(ILCEC)/Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disaster(CIC-FEMD),Nanjing University of Information Science & Technology,Nanjing 210044,China;

      2Institute of Urban Meteorology,CMA,Beijing 10089,China

      The data from the FY-4A satellite have a higher temporal and spatial resolution when compared with the data obtained from the FY-2 satellites.This indicates the recent development of Chinas geostationary meteorological satellites.In order to promote the practical applications of the FY-4A satellite data in a model and investigate the impacts of observational errors on the assimilation and forecasting accuracy of the atmospheric motion vector (AMV) of the FY-4A satellite,this study carried out in-depth research experiments.The observational errors of the AMVs derived from the high-level water vapor channels and infrared channels of the FY-4A were first calculated and analyzed.The vertical profiles revealed that when compared with the default observational errors of the assimilation system,the new observational errors of the high-level water vapor channel had decreased with height between 700 hPa and 200 hPa.In addition,the new observational errors of the infrared channels were smaller below 800 hPa than above 700 hPa,where the vertical structural features were more pronounced.A series of assimilation and forecasting experiments were carried out using the default observational errors and the new observational errors.It was determined that according to the average RMSE profiles,the results using the new errors were significantly improved in the wind field when compared with results using the default errors.At the same time,the heights at which the RMSE of the wind field had displayed maximum improvement corresponded to the heights at which the number of observations were the largest.Also,the new observational errors of the infrared channels were observed to more widely influence the wind field than that of the high-level water vapor channels since the data from the infrared channels were distributed on almost every layer.Furthermore,the track and intensity forecasting results of the “Hato” and “Pakhar” typhoon systems were discussed in this study in order to further examine the impacts of observational errors on the accuracy of the forecasting results.The results of the typhoon forecasting results indicated that the new observational errors could significantly improve the track forecasting,as well as increase the accuracy of the intensity predictions to some extent.

      data assimilation;FY-4A satellite;atmospheric motion vector;observation error

      doi:10.13878/j.cnki.dqkxxb.20190921001

      (責(zé)任編輯:劉菲)

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