华南前汛期区域集合预报的同化和预报方案初探

作     者：张凯锋 

作者单位：成都信息工程大学 

学位级别：硕士

导师姓名：李国平;王东海

授予年度：2020年

学科分类：07[理学] 0706[理学-大气科学] 

主      题：华南前汛期 资料同化 区域集合预报 动力降尺度 

摘      要：随着极端天气越来越频繁的发生,单一的确定性预报已经不能够满足华南地区中小尺度极端天气预报的需求,本文基于地面探空等常规观测资料、卫星观测资料和NCEP(The National Centers for Environmental Prediction)全球集合预报系统(Global Ensemble Forecast System,GEFS)资料,利用GSIV3.5(Gridpoint Statistical Interpolation Version 3.5)同化系统和WRFV4.0(Weather Research Forecast Version 4.0)中尺度数值模式,通过动力降尺度、不同同化方案和多物理过程参数化方案组合实现华南前汛期降水的区域集合预报。选取2019年5月15日-6月15日共32天的华南前汛期降水过程,开展区域集合预报的数值模拟批量敏感性试验:(1)不同区域集合预报方案的实现:直接动力降尺度(REFS＿SINGLE)、多物理过程参数化方案组合(REFS＿MULTI):(2)不同同化方案:混合同化试验(Hybrid)、三维变分同化试验(3DVar)、集合卡尔曼滤波同化试验(EnKF)和不进行同化的控制性试验(Ctrl)。试验结果表明:(1)通过动力降尺度和多物理过程参数化方案组合获取的区域集合预报降水评分和扰动能量发展均优于GEFS:REFS降水集合离散度与预报误差的对应关系好于GEFS。在积分48小时后,REFS＿MULTI和REFS＿SINGLE的扰动能量分别是GEFS的4.7倍和6.3倍。降水级别越大,REFS的TS评分效果就越好于GEFS;REFS＿MULTI好于REFS＿SINGLE。在32天的试验中,REFS的AUC值有28天大于GEFS,REFS＿MULTI有22天大于REFS＿SINGLE,可以看出REFS的预报技巧好于GEFS,且REFS＿MULTI的预报技巧好于REFS＿SINGLE。(2)Hybrid试验的分析场优于3DVar和EnKF试验的分析场。但在对风场、温度场和湿度场的预报中,前期预报时段Hybrid的预报误差小于3DVar和EnKF,而在后期,3DVar和EnKF的预报误差得到改善,且好于Ctrl和Hybrid。同样,集合扰动能量,Hybrid和Ctrl在前期预报发展好于3DVar和EnKF,而在中后期的预报3DVar和EnKF好于Hybrid和Ctrl。从24小时累积降水评分中,整体上同化试验好于Ctrl,3DVar和EnKF好于Hybrid,且3DVar对大中雨级别的降水评分较好,而EnKF对暴雨以上级别的降水评分较好。对于集合统计检验分析,同化试验的AUC值都大于Ctrl的AUC值,24小时累积降水量阈值在10mm～100mm范围3DVar的AUC值最大,其次是EnKF;而125mm阈值的AUC值,EnKF最好,其次是3DVar。而Hybrid的AUC值在各个降水阈值里都小于3DVar和EnKF。