第七届青年地学论坛

       初始误差是影响数值预报不确定性的重要来源之一，增加观测资料改善模式初值对于提升数值预报技巧具有重要的意义。初始场中的不确定性的分布具有空间差异性，在关键天气系统或观测敏感区位置的初始不确定性一般较大，在集合预报中表现为集合离散度较高。由于影响某种天气类型的关键系统在特定地区的时空分布特征常常具有一定的规律性，对应的初始不确定分布亦可能存在一定规律。如果可以得到某一地区针对某一天气类型数值预报中的初始不确定性的分布规律，对于该地区的观测站网布局优化无疑具有重要的指示意义。
      2019年5月14日00时至2019年5月17日12时（世界时）在福建三明、龙岩和泉州地区出现了一次特大暴雨过程，其中5月16日三明市出现单日300 mm以上降水，破当地1961年以来日降水量记录。回顾本次天气过程的数值预报，各家模式的预报评分均较差，没有形成对预报员主观预报的有力支撑。后续评估表明，本次过程中模式初始场中的不确定性较大，这可能是导致本次降水过程失败的主要原因。鉴于此，选取本次暴雨过程作为个例，评估初始不确定性对于数值预报效果的影响。基于本次过程，开展风廓线雷达资料同化试验，目的是（1）分析本次天气过程模式预报较差的原因；（2）研究初始不确定性和站点分布对于数值预报的影响，为暴雨监测站点的观测布局提供指导意见。
      本工作基于WRF-3DVar系统，首先搭建了循环同化平台，每12小时基于NCEP-GFS作为初始场冷启动1次，冷启动后每3小时热启动1次并做同化，每次预报3小时，至第4次热启动并做同化后，预报12小时，以期减小Spin-up过程对于试验结果的影响。以第4次热启动预报结果进行检验，一个天气过程共计8个预报个例。模式采用两层嵌套网格，外层27Km，内层9Km，应用自动站点观测资料对降水进行检验。
      经过研究可知，（1）业务模式中初始不确定性较大是导致本次降水过程预报较差的一个可能原因，在同化了风廓线雷达资料后，初始场中风场的初始误差明显减小；（2）从个例平均的结果来看，初始不确定性较大（Hspd）区域的观测资料对于模式改善作用更大。同化了Hspd区域的观测资料，u、v初始场和预报场、降水预报效果明显好于同化了初始不确定性较小（Lspd）区域资料的预报；（3）风廓线资料对于数值模式的改善作用一般体现在前12小时的预报，12小时后初始信息消失；（4）500m—6KM之间的观测和背景场之差（OMB）较小，对于模式的改进作用较大；(5)从2019051512时的预报个例来看，观测上在我省北侧交界处850hPa存在一个风切变带，同化Hspd区域的资料后，分析场和背景场的增量主要位于该风切变带附近，说明Hspd区域的资料可以订正初始场中该切变带附近的初始误差；（6）对于观测到的两个降水中心，Hspd资料对于北侧中心的模拟与实况最为接近；对于南侧中心，Hspd和Lspd的模拟效果均与实况存在一定差异，但是Hspd模拟依然优于Lspd；（7）经过初步分析发现，南侧降水机制可能与北侧中心不同，北侧是切变影响，南侧则发现与风速辐合有关，可能与武夷山地形作用相联系，因此除了考虑初始不确定性对于降水的影响，还应考虑地形等因素的影响。



 

初始不确定性,观测布局