三维变分多普勒雷达资料直接同化试验.研究

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1、第一章绪论1．1雷达资料同化的研究意义和必要性中尺度对流系统如暴雨、雷暴、冰雹、龙卷、下击暴流、台风暴雨等往往造成严重的自然灾害，给人民的人身安全和经济财产带来的重大影响。如1998年发生的我国大面积洪涝灾害，其影响范围广、持续时问长，造成了严重的损失。分析表明，此次洪灾对1998年的中国经济影响在0．5～1．0个百分点之间，．引起世界瞩目(孙淑清等，2007)。因此，中尺度暴雨的影响一直是气象学家及气象业务工作者最关注的问题之一，也是政府和气象部门的高度重视的问题。我国针对暴雨和强对流天气的预报和研究已组织了专门的暴

2、雨研究协作组(如华北、长江中下游、华南前汛期等)和几次规模较大的野外观测实验(如华南前汛期实验、“973”长江中游外场实验、长江中下游暴雨野外科学实验等)。由于暴雨的局地性、突发性和暴发性、强度强等特点，对于暴雨的准确预报(包括暴雨的落区、暴发时间、暴雨强度等)非常困难且一直是个难点。随着数值模式物理过程的改进和大型计算机的计算能力大幅度提高，使得业务大气模式中可以达到更精细的分辨率和更少的近似表达，数值天气预报技巧飞速提高，其在天气预报中的地位变得越来越重要。事实上，数值大气预报可以归结为一个初／边值问题，即给出对当

3、前大气状态的估计(初值)和合适的边界条件，模式将能模拟(预报)出大气的演变结果(Kalnay，2005)。但是数值预报模式的预报准确性主要取决于模式物理过程的完善程度及模式初边值的准确程度。目前数值模式物理过程已日臻完善，模式误差得到了有效抑制，而数值模式存在对初值极其敏感的问题(丑纪范，2002)，因此模式初值场的精度就成了现代数值天气预报成功与否的关键，特别是对中小尺度系统的预报就更加重要。近年来，中小尺度数值天气预报已经有了很大的进展，模式中的物理过程更加合理，分辨率逐步提高，有的已经达至lJlkm以下。而当前中

4、小尺度数值模式的初始场主要依赖于常规观测资料和大尺度模式提供的背景场，对于如此高分辨率的中小尺度数值预报模式，在初始时刻很难获取准确的中小尺度天气系统信息，冈而对中小尺度天气系统做出准确的预报也是困难的。多普勒天气雷达是观测风暴尺度气流四维涡动结构的有效探测工具(顾剑锋，2008)，其探测资料有很高的时间分辨率(5’6分钟)和空间分辨率(250。1000In)，可以有效地探测中小尺度系统结构，从而为我们提供了丰富的观测数据。因而如何有效地利用多普勒雷达资料来改进数值模式的初始场，以提高数值天气预报水平变得十分重要。多普

5、勒雷达(DopplerRadar)自从20世纪40年代开始设计与发展起，有关多普勒雷达在气象中的应用也就随之展开。60年代和70年代初期的应用与研究表明：多普勒天气雷达(WeatherDopplerRadar)非常有效地改进了灾害性风暴和龙卷的警报(Browningetal，1968)，主要用于警戒强对流灾害性天气，同时它也被当作大气物理研究的重要手段(张晖等，2001)。在20世纪80年代美国建成了覆盖其大陆本土的新一代天气雷达(NEXRAI)，Next-(；enerationWeatherRadars)WSR一88

6、D(WeatherSurveillanceRadar-1988Doppler)观测网，在90年代投入业务运行，多普勒天气雷达的观测资料成为美国短期和临近预报的主要资源。90年代，欧洲一些国家也建立了COST-717多普勒雷达观测网。在中国，多普勒雷达也参与了如南中国海季风试验、淮河流域能量与水分循环试验(叫BEX)、黄河淮河流域暴雨洪水监测预报系统试验、华南暴雨试验、“973中国暴雨外场试验”等大气科学研究(杨洪平等，2007)，加深了对暴雨结构的理解，增强了暴雨预报技巧。雷达探测开始，科学家就敏锐地意识到中小尺度数值

7、天气预报的时代即将来临，并开始致力于研究多普勒雷达资料的同化技术。通过近20年的研究，雷达资料在中尺度数值预报中的应用已经表现出了令人鼓舞的潜力。我国82000年起开始布设的新一代天气雷达的业务探测网(158部)已基本完成布设，这为我国的天气预报，特别是短时预报和邻近预报提供了强有力的保障。然而，我国的雷达资料的应用水平与发达国家相比还存在一定的差距，在业务数值模式中使用多普勒雷达资料的潜力有待进一步地发挥。因此，迫切需要加强我国新一代天气雷达资料同化技术的研究工作和业务化应用工作，提高对暴雨等灾害性天气的预报能力。1

8、．2资料同化基本概念和变分同化研究进展1．2．1资料同化的基本概念和方法自从20世纪20年代Richardson(1922)开创性的数值天气预报试验以来，数值天气预报(NWP)作为～种预报手段已经在天气预报中扮演着越来越重要的角色。简单的说，利用2各种资料为数值天气预报模式提供初边值问题，就是资料同化(Assimilation)。