高分辨率WRF快速循環(huán)同化預報系統(tǒng)對北京強降水個例的數(shù)值試驗

1、高分辨率WRF快速循環(huán)同化預報系統(tǒng)對北京強降水個例的數(shù)值試驗范水勇1郭永潤2王薇2陳敏1仲躋芹1黃向宇21，北京城市氣象研究所；2,美國國家大氣研究中心（NCAR）在高分辨率（3km甚至更高）模式區(qū)域里應用三維變分同化方法同化局地中小尺度觀測資料，如自動站（AWS）/GPS總水汽（GPSPW）等，目前來說還是一個挑戰(zhàn)。為迎接 2008年北京奧 運會，改進北京地區(qū)的天氣預報，一個基于 WRF三維變分同化（WRFVar ）和WRF模式的3km 分辨率3小時快速更新循環(huán)同化預報系統(tǒng)（ 3h rapid update cycle ）已經(jīng)被建立，并用于 06年8月1 日北京局地暴雨個例的研究。此外，1小

2、時周期的更新循環(huán)同化也進行了初步的試驗。1暴雨過程簡介06年8月 1日下午北京發(fā)生一場短時局地暴雨過程（圖1），海淀觀測站過程降雨 43.8mm，17至18時（BJT）1小時雨強達32.4mm，海淀箭亭橋自動站過程降雨55mm，主要集中在17至19時（BJT）。從北京南郊雷達反射率圖（圖 2）上可以看到這是一次明顯的颮線過程，午后2點生成于北京西北部河北境內(nèi)，在向東南方向快速移動中于下午5點影響北京城區(qū)，在城區(qū)形成短時強降水。圖2北京南郊雷達反射率圖（8月1日 08:58UTC ）2 Cycle系統(tǒng)介紹建立的3小時快速更新循環(huán)同化預報系統(tǒng)（簡稱cycle）設置如下：06年8月1日00Z冷啟動，

3、以后03Z/06Z/09Z每3小時進行暖啟動，采用前一時次的3h預報場為初猜場，同化包括 GTS全球觀測資料、自動站（AWS ）和地基GPS水汽（GPSPW）在內(nèi)的常規(guī)和非常規(guī)觀測資料，同化時 間窗土 1h，并進行12h預報。WRF模式采用三重嵌套（27-9-3km ），最內(nèi)區(qū)覆蓋北京、河北、天 津等省市，分辨率達到 3km，物理過程如下： WSM6或Thompson云物理方案，外兩層采用舊的KF對流方案，最內(nèi)層關閉對流方案，YSU PBL邊界層方案，5層土壤方案，RRTM長波和Dudhia短波輻射方案，關閉反饋作用。三維變分同化分析在3個區(qū)域中分別進行，各區(qū)域的背景場誤差協(xié)方差（BES）采用

4、NMC方法統(tǒng)計一段時間模式在同一時刻的12h和24h預報差得出。1小時的更新循環(huán)同化在0109Z每1小時進行暖啟動，采用前一時次的1h預報場為初猜場，同化時間窗± 0.5h，其余同化和模式設置與 3小時更新循環(huán)同化相同。3數(shù)值試驗設計為了得到更接近真實的背景場誤差BES，般采用一個月甚至一個季度的模式預報差計算BES。本文為節(jié)省計算資源，僅采用半個月的模式預報場差值計算變分同化所需要的背景場誤差，并在個例研究中嘗試通過調(diào)整背景場誤差來達到更好的預報效果。同時，對9km區(qū)域背景場誤差插值出3km區(qū)域背景場誤差的方法進行了嘗試。如果此方法可行，將不必積累高分辨率 的預報場去計算背景場誤差

5、，從而節(jié)省大量計算資源。調(diào)節(jié)觀測誤差是誤差調(diào)節(jié)的另一個重要方面，觀測誤差的自適應調(diào)整方法（Desroziers and Ivanov 2001 ）也在3km分辨率的 WRF三維變分同化中進行了試驗。為了評估同化GPSPW水汽觀測對局地短時暴雨的預報作用，需要試驗同化GPSPW資料前后模式的降水預報。同時，進行1小時cycle的初步試驗以了解其性能。針對以上目的，設計了 12個數(shù)值試驗，如表1所示。表1數(shù)值試驗列表exp53h cycle, 27-9-3km domains, AVN FCST as BC(3h interval), WSM6, var_scaling=1exp61h cycle

6、, WSM6, var_scaling=1exp73h cycle, Thompson (mp=8), var_scaling=1exp8The same as exp7, except var_scaling=0.75exp9The same as exp7, except var_scaling=0.5exp10The same as exp7, except var_scaling=0.25exp11The same as exp7, except var_scaling=0exp121h cycle, Thompson, var_scaling=0.5exp131h cycle, WS

7、M6,var_scaling=0.5exp141h cycle, WSM6, var_scaling=1, OBS error tuningexp153h cycle, Thompson (mp=8), var_scaling=0.5, NOGPSexp163h cycle, Thompson (mp=8),Interpolated-BE ,var_scaling=0.5, len_scaling=1.732本文將著重對以下幾個試驗進行對比分析，它們是：（1）exp5 vs. exp6-3h cycle 和 1h cycle（2）exp7-11-3km分辨率的背景場誤差因子 var_scali

8、ng=1和0.5（3）exp9 vs. exp16-計算出的 3km BES 和插值生成的 3km BES（4）exp6 vs. exp14-觀測誤差調(diào)節(jié)（5）exp9 vs. exp15-有無 GPSPW資料同化其中，exp5和6討論cycle更新頻率的增加是否能在多大程度上提高預報。exp7-11通過改變3km分辨率的背景場誤差因子 var_scaling的值來調(diào)節(jié)背景場誤差，研究背景場誤差對模式預報的 影響。exp9和16比較采用直接計算的3km區(qū)背景場誤差和采用 9km區(qū)背景場誤差插值成3km區(qū)背 景場誤差的預報差別，exp6和14試驗觀測誤差的調(diào)節(jié)對分析和預報的影響。需要說明的，各試

9、 驗中27和9km兩區(qū)保持不變，所做的調(diào)整主要在3km區(qū)進行。4試驗結果分析（1）exp5 vs. exp6 : exp5的同化更新周期3h, exp6的同化更新周期提高到 1h,可以提供每小時滾動更新的預報，當然相應的資源花費也增加到3倍。圖3是03和06Z兩個試驗的06h預報累積降水量，對于北京城區(qū)的強降水，1h cycle并沒有表現(xiàn)出很大的優(yōu)勢，06Z的預報略好于3h cycle ,03Z的預報甚至差于3h cycle。從exp6每1hcycle的結果看，它從第5個cycle （ 05Z起始）起才很好 地預報出城區(qū)強降水（參見圖6），給出有效預報信息的時間較3hcycle滯后2小時。說明

10、在目前的系統(tǒng)配置和觀測數(shù)據(jù)環(huán)境以及計算資源條件下，3h cycle仍是一個合適的選擇。是否采用1h高頻次的cycle，我們將進行更多的試驗研究。Fm； $ 斡 b.K呷fl 3譏tJTC W Dl ScQ皿注fe. euo bTntd pa as fl 生MaI. |R 已刪_ Ito I bMeL Mm lire Tvh dL Jkiw 盤常 匸F圧屏益i*:SjIfel- fll河 m 1TC Hine IM氓他皿也M jto>OTC Tvr U： lie Cft 侶述皈生北 ： FeI 昂世上S* pa>4 fl * Tt*l 存奸上i T H iliMl- Win '

11、;TIP lur,加 m 厲Itix irKf- l| M 惶護：i m T-n，fi| g "Jtvlsla- BWh B 襯晳p. W審生1LX1圖303和06Z兩個時次exp5和exp6的0-6h降水預報(上：03Z，下：06Z，左:exp5，右：exp6)(2) exp7-11:背景場誤差調(diào)節(jié)因子var_scaling的作用是改變背景場誤差3b來調(diào)節(jié)同化分析接近背景場的程度，控制同化增量的大小。這4個試驗依次減小var_scaling的值從1至0，使背景場誤差也逐漸減小，同化分析更加靠近背景場。圖4是03Z和06Z 5個試驗的06h預報累積降水量,Wta WPLFClTl 0

12、即” IB fl tlFXdJ precip. Li p«B4 0 &硏旳 WE W. 3曲 TO tx (Ifoa UA*丄呻 C&l FljiL. e.3> tTtfUJ prEC>. Lb.fl Ei|.4fl4 <1 Brfc-Lijim? w凹需耳V&Xd; IS此 U1C 0亠<t 0L Ait 闿LH1' Tut Di Jl耳 Zfla曲WW/caL： ELM d1T«IjJ praciji- pael fl 比TtilJj |UE!EtL « Jjr*. 砂© EC TU&

13、春L痕曲-環(huán) WHF-Uia L4K Irtc 虹 am：閔G 仏 ci 沖 l&iflsi.=Trial >wlp T4rt fl HTildJ： |iu4 n A.皿皿 OHfl >.7<- Tijf O|.馴島-HUl£ Twt 口丄丄1Ug, £H! *闆X 4曲 LI 屮 Z&l占5阿Ful. fl_CCi LTsgaILbfl tiFutdJ 嚴曬.Lb p«rt. fl fa¥齟血 ZEJ0L UtV Tu* DL匾壯 oiw irrc 刑節(jié)廿 i w. 'Hwv山4 U0 (17CQ LEt* t

14、Mi Cl 3 C3I Ftsl. O.Jt Lg購 0WO i.7C Tijf Cl 也口 « V&Xd： 詢C Ul£ 皿 口丄丄1y £H! *緜X HL曲 LI>:倒仙 ®HFr<3tL e.CO Lr*i HEifi. la 卩亦 電 tiWLdJ pnecip. 4 ptol (I &嗨 OM UK Tut J 勺也L ZBOC UtV Tur DL 沖.閉(1700 血 2 ClL 吟 M SMa WHf-Gft'l r«t. O.JH> £TdlldJ pSl 0 Tilfll

15、 preci m poM 15 商I*.-：i* 町j 斗礴 aVe-LiL 1 曲匚 tirc f-e >11 JLiy °t 4禺® 曲 ti*s 01 心£ CX3入5 <WFui. fl_CCi Lri irftp. int -a tiTLdJ pMEip. Ill p«0l ifl &IfcL- a»0 打U TM-t Jl 昨-H 3i；n 耐 YdJLL ；BOC UtV Tur DL 如# 閉(1700 LEt' Cl 山耳 G3I |raL： r M a.T«tiJ»pt-riD

16、ip. IM3皿皿2 flt 4躅曲疇護圖4 03和06Z兩個時次exp711的0-6h降水預報（從上往下依次是：exp711,左：03Z，右：06Z）通過比較，明顯看出當 var_scaling=0.5時北京城區(qū)暴雨的6小時累積降水預報達到 53.8mm，降水 中心僅比實況略偏南，得到了最好的預報效果。var_scaling=0.75時預報效果次之，也預報出40mm 以上的降水。表明通過調(diào)整計算出的3km分辨率區(qū)域背景場誤差的調(diào)節(jié)因子var_scali ng可以提高模式降水預報，當調(diào)整到0.5即減少背景場誤差標準差3b為一半，預報效果最好。另一方面也說明在高分辨率區(qū)域里過分地引入中小尺度觀測

17、信息反而會增加模式初始場的噪聲，破壞模式初 始場的平衡，導致預報變差。必須進行適當?shù)恼{(diào)節(jié)，在引進氣象要素變化信息的同時又能保留 模式初猜場的動力平衡，反而有利于模式的預報。當然0.5并不一定是最優(yōu)的參數(shù)，需要進行更多的試驗來確定。當var_scaling=0時，同化增量減為0,其實際效果相當于不同化任何觀測資料， 模式預報對城區(qū)的降水沒有反映，預報失敗。說明在觀測信息缺乏的情況下，僅僅依靠背景場 的信息是無法對這種尺度小、變化快的中尺度系統(tǒng)作出準確預報的。(3) exp9 vs. exp16: WRF三維變分系統(tǒng)提供插值背景場誤差的開關，在沒有與模式區(qū)域相匹 配的BES的情況下打開此開關，通過

18、插值另一區(qū)域甚至全球的BES至本區(qū)域，進行三維變分分析。其基本做法是在水平方向特征尺度直接除以BES分辨率的倍數(shù)關系，回歸系數(shù)是根據(jù)模式的緯向格點數(shù)進行線性插值，垂直方向的特征模根據(jù)模式垂直層進行線性插值。本文exp16利用9km分辨率的BES插值成3km分辨率BES，水平特征尺度直接除以 3,水平回歸系數(shù)線性插值， 垂直模不插值(垂直層數(shù)相同)，根據(jù)單點觀測試驗，我們發(fā)現(xiàn)水平特征尺度除以3導致觀測的影響范圍過小，因此調(diào)整特征尺度因子len_scaling為J3，使插值后特征尺度與計算出的3km分辨率特征尺度基本相同。圖5是03和06Z兩個試驗的06h預報累積降水量。兩個試驗預報的雨區(qū)位置基本

19、一致，都預報出城區(qū)的降水，但采用插值BES后降雨量級明顯變小(僅 20mm左右)，雨區(qū)的范圍也明顯縮小，預報效果差于采用直接計算的BES。因此建議在計算資源允許的條件下，應計算適合高分辨率的背景場誤差。加mUJV Tiifr QI 3 (1(fort; $ 曲 bVsld &K»：! HTX g 忙 佃 |1TIh> 11J Tw ClIvtsl mm L3- WVk c 鼻la jTL C »$ 40 fa.tnisl Vtwerp, is- BWi B -V Wj*J pfBf|i. f.ri |*wl R 生槍a jto>OTC r«膽A

20、w S 鑫* 盤標占；i? ：ft. 電枷.血M. BWI 5 M W.jiI pC""j'- b fT fl hImi- HWi F iif ：）1 .魅飼 v<a iso- utr 2 上 g 儲 圏磁10 T* ei g 卍引圖503和06Z兩個時次exp9和exp16的0-6h降水預報(上：03Z,下：06Z，左：exp9，右：exp16)(4) exp6 vs. exp14: Desroziers and Ivanov于2001年提出一種觀測誤差自適應調(diào)節(jié)方法，基于目標函數(shù)觀測部分的實際值和期望值來計算觀測誤差調(diào)整參數(shù)(Factor = (actua

21、l Jo / expectedJo)1/2),參加統(tǒng)計的樣本數(shù)越多， 得出的誤差調(diào)整參數(shù)就越可信。 本文exp13采用了 8月1日 01 09Z共9次cycle (1h cycle)的樣本計算出觀測誤差調(diào)整參數(shù) 1.26，即增大觀測誤差標準差3 。為 原來的1.26倍，WRFvar自動讀取該參數(shù)在同化中使用，作用類似于減少背景場誤差。圖6是05和06Z兩次cycle兩個試驗的06h預報累積降水量。與實況相比，05Z的預報exp16要略差，06Z的預報exp16明顯較優(yōu)。從逐小時累積降水預報看(圖略)，調(diào)整觀測誤差后很好地改善了降水 時間的預報，預報降雨的時段與實況非常地吻合，而觀測誤差調(diào)整之前

22、的預報降水比實況提前 了 2個小時。從表2的05Z cycle的3h累積降水預報檢驗 TS評分看(降水觀測來源于北京地區(qū)自動 站逐小時觀測降水)，exp16的得分大大超過了 exp13，這應該完全歸功于其對降水時段的準確 預報。但我們也注意到調(diào)整觀測誤差后的降雨范圍變大了，出現(xiàn)了許多強的降水中心，尤其是 在河北境內(nèi)。由于目前無法取得相應的觀測降水加以驗證，無法判斷其是否是虛假降水。airm i»sF- VSHC- 33- 4 VImlng" VJ 4KF£-貫m 7方第筈>£嵐 <更；IE 03-孑落帛耳呂W t *<£*Tm

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25、06h 預報累積降水量，可以看出，同化 PW資料之前，預報的城區(qū)降水不到 15mm，且范圍很小，同雨量和雨區(qū)都非常接近實況。同化以后明顯增加了?；疓PSPW資料后，降水中心大值達到53.8mm，雨區(qū)范圍明顯增大， 說明高頻次的GPS水汽觀測能迅速反映降水發(fā)生前大氣中水汽的累積, 式含水量，使模式能夠預報出城區(qū)的強降水。ii4>* nr nr lie' iiohnarh 1婦右rot： TouJ114* life* 710*11F11flB IX!8圖7北京及周邊地區(qū)地基GPS站分布（顏色點代表站的位置）Ini dWi HTC Tun 01 z A6附 HtT Z 忙 J.險燒 L1.W 中 J * Cl 5 't4j、他wv FlsL. C.Jt L血11 也Ul£ 皿 >JJL JLifm ¥RF FE； 卓利fa.plgja- nvrt> 9 M1M*1 聲呷】 gT fl a譏iM ja»OTC Ikr D L圖8 03和06Z兩個時次exp9