基于grapes—meso模式云的分析系统设计

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1、摘要对于中小尺度数值预报模式而言，湿物理过程即水成物之间的互相转化，成云致雨过程及其相应的动力、热力效应对降水的预报性能是相当重要的。为提升GRAPES—Meso(区域中尺度模式)模式云微物理分析功能，本文参照中尺度模式ARPS提供的资料分析系统ADAS中的综合云分析过程，开发了基于GRAPES-Meso的云分析系统，成功地把地面报文云观测资料、卫星云图资料和多普勒雷达反射率因子加入到数值模式中。本文首先介绍了中尺度数值预报模式中云分析的研究进展及原理，分析了将云分析系统引入GRAPES—Meso系统的技术可行性，在此基础上设计了基于GRAPES—Meso模式的云分析

2、系统。该系统包模块括观测资料预处理、三维云量场分析、湿度场与水成物调整等几个子模块，针对国内观测资料的特点，本文设计了专门的资料预处理流程。本文详尽分析了多种观测资料对GRAPES模式初始三维云覆盖、水凝结物含量以及初始场的调整。通过对一次暴雨强降水过程和一次台风登录过程的模拟试验，检验云分析系统的性能，模拟结果表明：(1)云分析能够反演出合理的三维云覆盖状况；(2)在三维云覆盖的基础上结合云底云项高度，进而反演出云水、云冰、雨水、雪、霰等云微物理量，并显著改善模式初始湿度场；(3)云分析系统能够显著缩短模式的积分调整时间，明显增大了开始几小时的降水量预报，对强降水与

3、台风登录过程模拟改进效果显著。通过本文的研究，验证了基于GRAPES-Meso模式的云分析系统的可行性与其对地面云观测资料、卫星云图以及多普勒雷达反射率数据的同化能力，该云分析系统模块计算成本小，可实现热拔插，是一种适合业务运行的方法。关键词：云分析，GRAPES-Meso，多普勒雷达反射率，同化，云量，水成物ABSTRACTThemoistphysicalprocesses(mutualtransformationofwatersubstance)，cloudandrainformation，andcorrespondingdynamicandthermaleffe

4、ctonprecipitationforecastisimportantforthemesoscaleandmicroscalenumericalweatherpredictionmodel．InordertoimprovethecloudmicrophysicalanalysisofGRAPES—Meso(Regionmesoscalemodel)，webulidedacloudanalysissystembasedonGRAPES—Mesomodelandsuccessfullyassimilatedclouddata，satellitedataandDopple

5、rradarreflectivityfactordataintothemodel．Thisarticlefirstdescribestheprogressandtheprincipleofcloudanalysisinmeso-scalenumericalweatherpredictionmodel，andthenthetechnicalfeasibilityofleadingthecloudanalysisintoGRAPES—MesomodelWasanalyzed，onthisbasisthecloudanalysismodulehasbeendesignedb

6、asedonGRAPES—Mesomodel．Thereareseveralmonomialsub-modulesintheGCAS(GRAPESCloudAnalysisSystem)suchastheobservationpre-treatmentsub-module，3DcloudCOVeranalysissubmodule，humidityandmoisturecontentsfiledanalysissubmodule．Thespecialpre-treatmentprocesshasbeendesignedfordomesticobservationdat

7、a．111eGRAPEScloudAnalysisSystemhasbeendevelopedforthefirsttimewhichbasedonLAPS(LocalAnalysisandPredictionSystem)cloudAnalysisprogramandreferringtoARPSmodel，ARPSDataAnalysisSystem(ADAS)．Theadjustmentofthe3DcloudCOverandinitialfieldandcloudwaterandhydrometeorshasbeenanalyzedwhent