分析和预测龙卷风的雷暴使用多个多普勒雷达数据,3 dvar, ARPS模式

文摘

三维变分同化技术(3 dvar)为convective-scale NWP model-advanced区域预测系统开发(ARPS)——用于分析2003年5月8日,摩尔/中西部城市,俄克拉何马州龙卷风的超级单体雷暴。先前的研究在这种情况下只使用一个或两个雷达非常接近这个风暴。然而,其他三个雷达观测到的上层部分风暴。因为这三个雷达都位于远离目标风暴,他们忽略了之前的研究。高频间歇3 dvar分析使用的数据执行五个雷达一起提供一个更完整的风暴。分析捕获一个定义良好的中气旋的中层,风循环钩子型回声。通过这种技术产生的分析作为初始条件为40分钟storm-scale预测。短期数值天气预报预测上的多个雷达的影响是最明显的预测相比,使用的数据只有一个和两个雷达。所有雷达的使用提供了最好的预测,一个强大的底层中气旋发展和追踪接近实际的龙卷风破坏路径。

1。介绍

多普勒雷达观测成为更广泛用作分析工具自1970年代以来,通过极坐标径向速度数据映射到一个笛卡儿网格空间。结果在Brandes [1]显示超晶胞包括强化中气旋的进化和发展的牙轮背面气流(RFD),由dual-Doppler分析观测到的。额外的研究是使用这种技术在Brandes [2),气流在旋风的雷暴与观察到的龙卷风破坏的道路。Brandes [2)还发现,刚开始的时候超级单体雷暴的龙卷风的阶段,增加径向流附近的龙卷风在雷达观测数据分析。这帮助确定有强烈收敛流动下的中气旋。另一个主要的开发中使用多普勒雷达的发现是一个独特的龙卷风涡签名(电视),与之相应的是低级的旋转和tornadogenesis发展1973联盟城市龙卷风3]。这个签名的发展是密切相关的中气旋结构模型中发现柠檬和Doswell [4]。

dual-Doppler频繁使用的分析和提高分辨率的风暴尺度模型、数据同化已经成为一个重要的研究领域,将观测到的数值天气预报(NWP)模型。变分资料同化技术的发展对多普勒分析表明比其他方法更好的结果分析(5]。几种方法来获得一个初始状态通过热力学检索使用观察最初提出的兹维(6由羽根)和测试等。7]对模拟数据和兹和Kropfli [8)的雷达观测行星边界层。

克鲁克(9)测试了一个变分技术,使热力学变量的检索使用雷达数据和背景声音。时间趋势项的估计使用的技术热力学变量,然后从背景中估计这些变量的偏差值。这种技术是测试使用观测数据从三个阵风锋例(10]。几个数据插值方法测试创建一个初始分析,其次是预测分析有助于准确预测是否传播的几个流出边界。这些实验的结果表明,分析和预测时大大提高表面数据使用除了雷达数据和高空试探。

Weygandt et al。11]测试单个多普勒速度检索技术与泰勒的使用超级单体雷暴冻结湍流假说作为一个弱约束。结果表明,有合理的协议分析除了垂直速度的大小。在一个额外的实验中由Weygandt et al。12),包括热力学检索使用三个不同的检索时间超级单体雷暴。这项研究的初步分析显示超晶胞表现出压力扰动符合Rotunno和Klemp13)线性理论。中尺度模式初始化时使用的检索字段设置为初始条件,风暴似乎相当不错的演变预测(12]。结果,从另一个实验中使用一个简化的版本只包括径向速度的分析技术,估计平均水平风,和微扰径向发散,很穷。本研究指出一个问题,是冷池的速度传播,这是比观察到的速度快。这可能是由于缺乏冰粒子物理学模型(12]。

一个四维变分(4 dvar)分析技术是由太阳和骗子14,15),其目标是准确获取风能和热力学领域通过最小化之间的差异的背景和定义的观察一个成本函数。通过应用这种技术,所有的模型变量同时决定的。最初,该方法测试与模拟观测热力学结构显示出良好的效果,并添加一个点球术语进一步增加模型状态的准确性(14]。后者的结果研究使用4 dvar分析的几个佛罗里达雷暴与观测数据(显示良好的协议15]。太阳和骗子16]使用4 dvar技术同化数据从一行强雷暴。他们的研究结果表明,惩罚项有助于分析和降低噪音背景项增加预测精度(前10分钟后)稀疏观测数据的领域。也发现,使用前一个分析的背景分析产生更好的结果比那些获得通过使用短期预测作为背景(16]。然而,4 dvar分析技术是计算昂贵。

高et al。17)进行低成本的计算技术,即三维变分(3 dvar)。在这种方法中,成本函数是由几个术语:一项观察项,背景,和几个处罚条款。模拟观测表明,这种分析方法比其他方法不太敏感的边界条件,使用质量连续性强约束,从而减轻通过显式集成误差积累的影响。使用递归滤波器与3 dvar技术提高测试的质量和效率分析(18]。每一次的递归滤波器雇佣了一个过滤器的使用两个不同的方向,向左移动的过滤器和向右移动的过滤器(19]。当应用使用dual-Doppler超级单体雷暴的数据,结果表明,使用递归滤波器产生的分析结果类似于高et al。17),但大大提高了3 dvar方法的效率。

该方法开发的高et al。18)也用于运行一个分析和数值预测周期的龙卷风的雷暴爆发在北德克萨斯20.,21]。两个云分析方案连同3 dvar技术进行测试,以确定这些方案的敏感性分析和后续的预测。利用径向速度分析发现发挥重要作用在涡度发展的预测。同时,反射率的作用产生重大影响的分析显示强烈对流的开发和维护。

最近,合奏卡尔曼滤波器(EnKF)技术,最初由Evensen开发(22),已被广泛用作同化观测到模型状态的新方法。EnKF技术试图准确地确定流依赖背景误差协方差,通过使用一个非线性预测。EnKF storm-scale数据同化方法的应用研究了斯奈德和张23),Zhang et al。24),通和雪25),和雪等。26使用模拟数据),并由道et al。27),斯努克et al。28,29日),其他作者使用雷达数据。尽管EnKF避免背景误差协方差的线性化,使用大型合奏计算昂贵。同时,降低成员的数量时,协方差可以成为低估了。

上述的研究大多采用观察严重的雷暴从只有一个或两个雷达位于靠近对流被研究,从而限制了信息提供一个完整的风暴,并没有充分利用wsr - 88 d雷达网络。只使用数据从一个或两个附近的雷达分析,很大一部分大气上方的雷达不能有效地观察到由于限制高度的雷达体积扫描,被称为“沉默的锥”。

2003年5月8日龙卷风在俄克拉荷马州中部已被广泛研究,因为高对社会的影响和高密度的天气观测。风暴引发了F4龙卷风跟踪通过俄克拉荷马城南部造成3.7亿美元的损失和134人受伤。位于该地区的四个wsr - 88 d雷达:KVNX,位于俄克拉何马州西北部万斯空军基地;塔尔萨KINX,位于东北;KFDR位于俄克拉荷马州西南部弗雷德里克镇附近;KTLX,位于俄克拉荷马城东南(图1)。两个额外的雷达也位于俄克拉荷马城附近:KOUN,研究双极化wsr - 88 d雷达位于诺曼和终端KOKC多普勒天气雷达(TDWR)所使用的在俄克拉荷马城联邦航空局将罗杰斯机场附近。因为这两个雷达太接近彼此,我们选择使用数据从一个人的KOKC TDWR雷达,在这项研究中。俄克拉荷马Mesonet还提供表面观察每五分钟119个网站在俄克拉何马州的77个县(30.]。加上四高空风分析器状态,允许高时间分辨率的大气现象。

已经有一些研究调查2003年5月8日俄克拉荷马城的发展超晶胞通过使用雷达数据,同化技术,数值模型(27,31日- - - - - -36]。在这些研究中,从只有一个或两个雷达观测接近风暴被同化,因此省略这个超晶胞的上层结构。

在这项研究中,多个雷达接近和远离风暴都是用来执行一个分析使用3 dvar技术。使用3 dvar技术来研究这种情况下选择EnKF或4 dvar技术,因为3 dvar技术并不计算成本和其他相关研究已经显示出良好的效果18,20.,21]。节2、先进的区域预测系统(ARPS)及其3 dvar技术简要讨论。部分2还描述了8龙卷风的风暴可能情况下,雷达数据的处理和实验配置。分析和预测实验结果提出了部分3。最后,结论部分中讨论4。

2。模型、方法和数据

2.1。ARPS模式ARPS 3 dvar,和云分析算法

先进的区域预测系统(ARPS)开发中心的分析和预测风暴(帽)在俄克拉荷马大学在过去的15年37- - - - - -39]。ARPS模式被设计作为一个系统适用于显式的对流风暴的预测。nonhydrostatic,它是一个三维可压缩模型制定在广义地形跟踪坐标系。模型采用先进的数字技术,包括单调平流方案标量运输和variance-conserving四阶平流对其他变量。该模型还包括先进的物理参数化方案,对显式对流风暴的预测很重要。系统被用于实时高分辨率预测实验对流尺度在过去几年在美国大陆(40,41]。

的详细描述为3 dvar系统可以在高et al。18]。在当前版本的ARPS 3 dvar系统,背景的空间协方差误差建模的递归滤波器(19),的平方根矩阵用于预处理[42]。对应的协方差矩阵是对角,其对角元素指定根据估计观察错误。

雷达数据可以很容易地纳入观察项的成本函数;观测值代表的径向分量风即使数据被映射到一个笛卡尔网格预处理。为3 dvar数据同化系统可以摄取数据从许多不同的来源包括表面空气观察,高空试探,分析器数据和飞机数据。执行质量控制为3 dvar通过确定如果一个创新向量小于一个阈值。一个创新的观察超过阈值被拒绝。质量控制指定背景误差的阈值是一个函数,在一个更大的背景误差值对应于一个较大的阈值。3 dvar分析,背景误差也会影响的相对重量观察和背景。观察也可以拒绝基于气候的误差统计观察。

ARPS 3 dvar系统的一个独特的特性是可以用于多个分析通过分析不同数据类型与不同尺度空间相关性占观测密度的变化在不同的数据源。高空探空数据和雷达观测的例子是两个截然不同的空间密度观测系统。初步分析可以执行通过只使用高空观测,使用大型规模相关。然后,第二轮与雷达数据进行规模较小的相关性。这样一个过程中包含允许保留多尺度信息的观察截然不同的空间密度。大量散度约束也是3 dvar成本函数中使用帮助两三个风组件。这个约束允许检索主要是水平风的垂直速度分量作为衡量雷达,也有助于观测信息传播到附近的网格点分析(21]。

3 dvar分析完成后,执行分析。从当地的过程是基于分析和预测系统(43),包括修改从Zhang et al。44和布儒斯特45]。云中水汽混合比率分析包估计,雨水,水和云基于反射率测量。云分析还可以调整在云温度根据反射率(20.]。

2.2。8可能风暴环境

第十天的2003年5月,有434个龙卷风,超过一个月在美国历史上(尽管2008年的纪录被打破)。在三个十天,俄克拉荷马州中部和东部受到巨大的龙卷风爆发。1200 UTC高空观测2003年5月8日上午有显著积极倾斜槽在太平洋西北地区的特点是500 mb山庄540点附近十米(没有显示)。这个槽展出两个地区的双筒结构最小高度,在阿尔伯塔省和中部一个第二个接近华盛顿州海岸。几个short-waves绕着大槽和下游传播。其中最著名的短电波(在红色阴影图2(一个))提供增强的涡度平流在俄克拉何马州0000 UTC时间之前5月9日,诱导midtropospheric上升运动和压力落在表面。这些压力下降增强与李电缆走线架的下游落基山脉,在强大的上层飞机存在。向子午流那么发达的东部发展低流水大量不稳定从墨西哥湾的温暖潮湿的空气在大气的较低水平(图2 (b))。这个动态设置的一个重要方面的继续存在槽前一周期间在美国西北部8可能事件和随后的李槽和南风的强化。这连续的潮湿的空气从墨西哥湾流帮助加强热力学不稳定在中部平原整个星期。

在表面,几个流出边界存在夜间暖区由一个复杂的龙卷风的雷暴。这些外流边界作为焦点和随后的对流起始那天下午晚些时候,收敛性。的对流前一天晚上搬东沿红河和消散,俄克拉何马州上空散去,导致白天强烈的表面加热。底层环境通过8的上午晚些时候可能是附近的特点是温度28°C和露点22°C左右。诺曼的测深,俄克拉何马州(OUN)在2003年5月0000 UTC 9显示一个极端暖区(图内不稳定的水平3)。表面对流可用势能(CAPE)达到J值近5000公斤⁻¹最初,但对流抑制限制反演。OUN测深还展示了一个明确的“季度圈”相关的强大的方向和速度剪切速度图代表风暴相对螺旋性环境(SREH)的值317²年代⁻²在最低的1公里。这种强烈剪切环境与大角的值是有利于形成强大的龙卷风。

当地时间下午3点(LDT)或2000 UTC,卫星数据显示,上层短波东搬到俄克拉何马州西部。观察从俄克拉荷马州Mesonet表明dryline位于OUN西部,在俄克拉荷马州中部。沿着这个边界从西方p pmlains聚合干燥的空气潮湿的空气从海湾(没有显示)。LDT的下午四点,高耸的积云已经渗透进限制反演和发起强有力的基于表面对流雷雨dryline沿着隆起。下午4点后形成的风暴,沿着dryline成为严重Grady县,下午4点30分到达俄克拉荷马城西南和LDT最突出的对流细胞分裂和倾斜的风暴运动大约9度的权利意味着运动。这个时候都在中层细胞表现出温和的旋转。下午5点LDT, right-split风暴进入俄克拉何马州县和雷达探测到强大的低级收敛和旋转。这个时候,零星的风力造成的损坏是RFD前进。分钟后,晚上11点LDT (2211 UTC)龙卷风被确认在南边的摩尔,俄克拉何马州。龙卷风在强度增加跟踪的东北偏东240号州际公路以南、到俄克拉荷马城。 At 5:38 pm LDT, after traveling 30 km, the tornado dissipated 4 km south-southeast of Choctaw, Oklahoma.

2.3。雷达数据摄取和预处理

雷达数据之前必须经历几个过程被用于分析。在这项研究中雷达数据在几个格式被吸收到ARPS 3 dvar系统。II级数据来自美国国家气候数据中心(NCDC)的二进制格式包括全容积扫描每5到6分钟。数据从TDWR摄取网络常见的数据形式(NetCDF)格式全容积扫描是使用每个倾斜在预处理过程重构。TDWR数据包括9海拔,而wsr - 88 d雷达有13个高程水平。体积扫描读入程序后,程序检查的质量速度和反射率数据,使得数据如果需要修正。对于原始速度数据,速度的绝对值大于雷达是折叠的奈奎斯特速率(图4(一))。这意味着入站速度高于奈奎斯特速率在原始数据将显示如果他们出站速度(相反的迹象),大小小于奈奎斯特速率。正确的速度信息,dealiasing算法展开的原始速度数据通过比较数据背景声音或通过比较数据速度测量dealiased周围的地区。如果速度是决定被对折,偏离奈奎斯特速率会被发现,然后添加到奈奎斯特的速度相反的迹象。图4 (b)dealiasing后显示了扫描速度数据,清楚地描述了循环的位置。最初的雷达反射率包括地面杂物(显示在图4 (c))、异常传播和瞬态晴空回声。这些工件是被附加的雷达反射率质量控制程序通过检测两大平均径向速度和反射率的变化在邻近范围内盖茨在最低海拔。

清洗后,数据投射到一个笛卡儿网格与相同的分辨率分析被执行。雷达数据然后插值网格使用最小二乘法。在插值,线性适合用于垂直和二次多项式适合用于水平。该方法的领域由可用雷达数据的范围有限,从而排除数据的外推。

2.4。实验设计

许多分析执行2003年5月8日摩尔/俄克拉荷马城超晶胞每隔5分钟从2145年开始UTC 2240 UTC。对所有实验中,水平方向的网格分辨率是1公里,与下界垂直网格分辨率100米的垂直延伸到23公里使用立方函数平均网格间距500米。域的大小是网格点与域的中心位于俄克拉荷马城的东南偏东位置观察员报道大型龙卷风。背景状态从9公里ARPS获得预测使用操作背景NCEP埃塔模型和高空观测。然后使用间歇进行预测分析只同化探空和分析器数据从18 UTC生产1公里的背景分析。用于1公里的观测数据分析由俄克拉何马州的气候调查Mesonet观察,分析器数据和雷达数据。上层大气探测数据只包含在9公里的预测而不是1公里分析由于稀疏数据的时间分辨率。在这项研究中使用的雷达数据由四个wsr - 88 d雷达和一个TDWR,作为讨论的介绍。由于雷达观测获得的在不同的时间、扫描最接近时间的分析。

在控制分析实验中,所有可用的观测摄取到同化系统使用四个分析。在第一次通过影响半径设置在水平50公里,3在垂直网格点,只有分析器使用数据。第二分析传递,影响改为25公里的半径在水平和垂直两个网格点,和Mesonet分析器使用数据。第三,影响半径却降低了10公里的水平和垂直两个网格点,使用和Mesonet和雷达数据。第四和最后通过,影响半径水平和1改为5公里网格点在垂直,并且只使用雷达数据。

另外两个实验是将执行分析以确定使用的雷达数量的影响分析,2200 UTC(表1)。这些实验显示每个雷达控制分析的作用及其对散度和垂直速度场的影响。第二个实验(1 rad)是一样的控制分析,但仅从KOKC雷达数据的使用,最接近雷达的风暴在大持续时间分析。第三个实验(2 rad)包括两个雷达,只观察到低水平的雷暴,KOKC KTLX。

最后,几个预测实验执行检查的敏感性预测的雷达使用前3 dvar分析2155 UTC(表1)。然后使用这些分析为集成ARPS模式的初始条件。证明使用的数据从雷达接近风暴可能并不总是有利于预测,我们执行两个预测实验;一个只有KOKC雷达,第二个KOKC和KTLX雷达。

模型运行使用林3-ice微观物理学计划(46]。一大时间步2秒和一个小的时间步5秒用于执行缓慢的向前整合和声波模式,分别。下粒度分布对雨的拦截参数调整的默认值来允许预期的更大的雨滴与单体风暴,将导致更少的蒸发冷却和弱冷池(47]。

3所示。结果与讨论

3.1。与所有雷达的控制分析

在控制分析中,我们使用所有可用的雷达数据除了KOUN(这是非常接近KTLX因此也有类似的视角),所以分析中使用的数据量相当大。分析最佳解决storm-scale特性在整个分析周期,因此作为基准对其他实验。风暴的进化从舞台上龙卷风生产之前,直到龙卷风如图5。钩子功能的发展约2200 UTC大约10分钟之前第一个触地得分和耗散刚刚2230 UTC龙卷风电梯前10分钟的最后阶段中气旋闭塞是非常明确的。中途的龙卷风,风暴减弱和反射率降低后快速2230 UTC。这是由于的全部闭塞RFD旋风的循环(4)和上升气流强度下降与面向向下的压力梯度(48,49]。风矢量图所示5描述强烈流入成熟时期的风暴和弱流入腐烂的时期。

低级的演变中气旋和阻塞RFD是可见的散度场(图6)。风暴的发展从一个细长的扩散区域的弱收敛的南翼反射率轮廓2150 UTC(如图6(一))一个更集中的区域融合下的面积由2220 UTC(图中气旋6 (d))。就在这2200 UTC(图6 (b)),然后在2210 UTC(图6 (c))散度最强的包装在()的西部和南部地区的收敛与RFD有关。RFD的进步在西南地区的上升气流在2200 UTC伴随着龙卷风的发展。的中气旋跟踪整个区域增强低级收敛的前侧面风暴类似柠檬和Doswell模型(4]。强大的上层分歧是可见的在分析(图12公里的水平7),这可以归因于从雷达数据的同化都位于远离风暴。风暴发展到东北偏东,发散性质的流出削弱。

偶极涡结构模拟Klemp和Wilhelmson [49Rotunno[]和讨论50)显然是这种分析(图中描述8)。正确的分裂风暴展品强阳性垂直涡度初期间与一个较弱的反气旋中气旋的西北端。左边分裂风暴也显露出偶极涡结构的相反的分裂但较弱的涡度和垂直速度的大小。由于速度图在图3支持对分裂风暴,左边的分裂与从来没有发展成为一个成熟的风暴(13]。结果表明,垂直涡度最强龙卷风降落时在2210 UTC(图8 (c))。

3.2。敏感性分析的不同数量的雷达

调查个人雷达控制的贡献分析,两个3 dvar分析只有在执行2200 UTC。唯一使用来自KOKC数据(1 rad),另一个使用数据从KOKC和KTLX (2 rad)。当同化雷达数据在一段时间内,不可用数据的影响高于海拔最高水平的容积扫描,称为锥的沉默,可以最小化使用风暴尺度NWP模型来估计数量的地区是不可见的34- - - - - -36]。然而,对于这个实验,分析不利用数据同化周期从storm-scale NWP模型观测之间填补空白。因此,在没有雷达覆盖的区域,分析在很大程度上依赖于背景,空间传播通过背景误差相关性的观察信息,和质量连续性约束来填补空白(常规高空数据通常非常有限)。降低雷达覆盖的影响是最明显的描绘在图9。

当雷达数据从KOKC只有(1 rad)位于风暴,接近,获得十字梁风的能力是非常有限的。甚至在3公里级别(图9 (e)),一个在暴风雨中循环的重要组成部分是错过了。在顶层(12公里),反射率和风暴流出都几乎完全错过了(图9 (h))。当数据从KOKC和KTLX (2 rad),相交风暴的钩在大约45度,,分析了风的准确性大幅增加。这是最明显的前侧面东面的雷雨在最低水平的中气旋大风是平行的十字梁组件KOKC雷达(数字9(一个),9 (b),9 (c))。最引人注目的影响雷达反射率结构。实验用一个和两个雷达接近风暴小姐反射率的重要部件结构由于锥的沉默(数字9 (h),9(我))。这个工件是消除数据从其他三个雷达(KVNX、KINX KFDR)远离风暴,描绘在控制分析(数据9(一个),9 (d),9 (g))。分析解决方案的能力的结构上升气流和下降气流在风暴也改善了在使用所有可用的雷达。最为明显,看着一个横截面,如图10。较高的垂直上升气流的速度解决只有当使用至少两个雷达。在控制分析,额外的雷达数据从雷达远离风暴帮助解决砧结构(图10公里以上水平10 ())20公里。

从只有KOKC同化数据时,低级收敛性弱,和上层散度几乎是失踪(数据11 (b)和11 (e))。当两个关闭雷达KTLX和KOKC,低级收敛时更明显比使用单一雷达(图11 (b)对比图11 (c)),但是上层散度是失踪。只有当同化雷达的数据位于远离风暴,做上层分歧的领域,这是一致的柠檬和Doswell [4(图)模型中,出现在分析11 (d))。

当观察风暴结构不完整(与执行的分析使用的数据只有一个雷达),变分分析技术行为来填补空白值从其他来源获得(表面和高空),以及来自背景的信息状态。同时提供一个合理的估计的状态在天气和中尺度大气数据同化,测深和分析器数据,当可用,而原油的估计大气的真实状态,当深对流。

总之,控制分析捕获超晶胞的结构和演变使用来自多个雷达的信息。特点在低和上层解决。这些风暴尺度特征最为明显,检查收敛性和涡度分析中描述一个发展和加强低层次的中气旋。因此,暴风雨的一套完整的分析了在使用雷达的数据位于接近和远离风暴,在之前的调查中经常被忽略的一个策略。

3.3。预测的敏感性不同数量的雷达

三个预测实验使用初始条件执行类似生产数据从一个,两个,五个雷达检查的敏感性预测使用的雷达数量。限制的噪音从雷达数据量,只有地区雷达反射率和径向速度的高反射率(大于50 dBZ)和接近对流被同化。所有三个预测初始化使用3 dvar分析2155 UTC。

预测0.5公里垂直涡度和水平风矢量之间2200 UTC和2220 UTC图所示12每隔十分钟观察龙卷风的破坏路径。KOKC预测,同化数据只有一个雷达,展示了风暴north-northeasterly方向移动,远离实际的龙卷风破坏路径。此外,模拟产生只有低水平的积极和消极的涡度。(图2 rad预测12 (d)- - - - - -12 (f))使用的数据只有KTLX和KOKC雷达,尽管它捕获更多的低级的风比KOKC实验结构,体积扫描仍未观察到风暴的一部分。这个预测预测风暴运动接近比KOKC实验观察到的破坏路径,但仍对朝鲜的观察龙卷风破坏路径。总的来说,这两种预测没有雷雨的观察上水平倾斜到北龙卷风的破坏路径。预测控制(使用5雷达)显示了强劲的最大涡度(数据12 (g)- - - - - -12(我)接近实际的风暴轨迹。暴风雨在east-northeasterly传播方向接近观察龙卷风破坏路径比前两个实验。将雷达数据上的水平对流似乎大大提高预测的准确性关系到实际模拟风暴中气旋的龙卷风破坏的道路。

量化的改善预测风暴的三个实验公平威胁分数(ETS;(51])预测的反射率计算使用KTLX雷达组合反射率。使用15 dBZ ETS分数阈值如图(13日)。有明显改善的ETS分数从2210年到2235年UTC对照实验相比,实验只同化数据从一个或两个雷达。在2205年和2215年之间UTC的控制运行并产生更高的分数45 dBZ阈值比另两个实验,但改进后退化2215 UTC。

这些结果类似于雪et al。36]相同的1公里预测雷暴但使用自行车3 dvar分析。在他们的研究中,只有一个雷达,KTLX,风暴还传播到北观察龙卷风的破坏路径。的自行车3 dvar分析雪et al。36)似乎有积极的影响相比,在这项研究中使用的一次分析。相比之下,我们的研究表明,这场风暴的轨道更接近实际的龙卷风破坏路径时吸收所有可用的雷达数据。

4所示。结论

在这项研究中,ARPS 3 dvar系统与云分析包是用来吸收雷达观测的2003年5月8日旋风的超级单体雷暴在俄克拉荷马州中部。分析包括从五个雷达观测、四操作wsr - 88 d雷达(KTLX, KVNX、KINX KFDR)和一个终端多普勒天气雷达(KOKC)。结果表明,整个风暴可以正确分析了包括雷达观测远离风暴除了那些靠近风暴。这方面没有得到足够的重视对流风暴数据同化的先前的研究。雷达位于远离风暴能够观察风暴的上层不能被雷达位于风暴非常接近由于“沉默的锥”,一个不可见的体积为中心的正上方雷达由于扫描高度角的上限。在分析使用数据从一个或两个执行雷达位于风暴,接近垂直涡度和上层结构散度不分析相比,使用所有五个雷达控制分析。

结果分析然后用作短期storm-scale初始条件的预测。预测初始化从分析使用数据较少的雷达被证明是准确的。这些预测有明显降低的值最大的低级垂直涡度和最大涡度的轨道偏离观测超过从预测使用数据从五个雷达。3 dvar计算效率的技术使它非常适合短期操作storm-scale预测,作为实时雷达数据同化实验也证明了在美国大陆(40]。

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