同化MWHS-2 / FY-3C 183 GHz渠道使用动态辐射检索和其对降水预报的影响:一个西南涡的例子

文摘

的动态辐射率从窗口检索渠道微波湿度探测器II (MWHS-2)上中国气象局的风云(年度)3极地轨道卫星,可以提供更实际的发射率对土地和潜在的提高数值天气预报(NWP)预测。然而,同化与动态发射率是否适用于复杂的降水预测地理研究较少。在这篇文章中,一个典型的选择西南涡生成的沉淀情况和天气的研究和预测数据同化(WRFDA)系统应用于检查的影响同化MWHS-2 / FY-3C与发射率的使用阿特拉斯和动态发射率的预测。结果表明,使用动态发射率从89 GHz MWHS-2渠道/ FY-3C检索数据数量明显增加了用于同化,并改善初始字段和24小时预测(从0000 UTC 2016年至0000年6月24日UTC时间2016年6月25日)的降水分布和强度除了降雨量超过100毫米。但这些积极影响并不明显比辐射率地图集。总的来说,这些结果仍然表明,未来使用动态发射率的同化在复杂的地形是光明的。

1。介绍

卫星观测系统可以提供大量的观察与时间和空间分辨率高次全天条件下(1),极大地弥补了稀疏观测在海洋和高原(2]。显著改善数据同化算法和辐射传输模型,直接同化卫星数据已广泛采用数值天气预报(NWP)中心和明显改善了初始大气领域(例如,温度,相对湿度,风矢量)和高影响力的预测天气过程(例如,强降雨3,4])。

相比相对开放的海洋表面光滑,在陆地和海洋冰,表面温度和发射率较高的不确定性和云筛选更有效,这使得它更加难以吸收微波的观察。陈等人。5]的方法检索发射率相比从mwh动态/ FY-3B通道1 (150 GHz (V))使用一个进化辐射阿特拉斯89 GHz观察微波湿度雷霆(肉类)NOAA和EUMETSAT卫星。本研究发现,在陆地上的额外数据的同化与短程的动态辐射工作提高了拟合预测其他观察,和预测的影响主要是中性略积极在头5天。最近,欧洲中期天气预报中心(ECMWF)同化了的观察FY-3C微波湿度Sounders-2 (FY-3C MWHS-2),这是第二代千瓦时/ FY-3A & B,自2016年4月4日,在业务预报系统(6]。

西南漩涡(SWVs),一种中尺度气旋漩涡,发生在四川盆地和青藏高原的东南侧面(100°E∼108°E, 26°N∼33°N)在850 hPa或700 hPa等压水平(7,8),是由相互作用生成的东面地形背风坡的青藏高原,横断山脉和四川盆地,多尺度大气发行量(9,10]。迁徙SWVs主要沿着一个向东或偏西风为主路径和副热带高压是一个关键因素决定它的方向(11,12]。与此同时,水分运输的发展提供了更多的能量来支持SWVs沿着自己的轨迹,特别是水分由印度季风(11,13]。一路上SWVs产生强烈的降水时下游移动,影响四川、重庆、华南、华北、长江的中下游,是中国最特色沉淀现象(7,14- - - - - -16]。由于其巨大的强度和对安全的负面影响人类的生活和社会生产,SWVs被认为是第二个最重要的风暴系统后残余低压台风在陆地上的17,18]。

这些以前的研究主要使用传统的观察,卫星图像,再分析数据进行SWVs诊断分析和数值模拟。然而,很少有研究探讨同化卫星观测的影响,尤其是FengYun-3 (FY-3)系列从中国气象局卫星观测,SWV预测。复杂的地形,即中国西南,总是会增加预测的不确定性和困难。四川盆地的特征是一个复杂的地形和丘山区包围以及广泛地区的农田。此外,东北趋势500公里长的龙门山保证金是青藏高原的东部边界的水平距离50 - 100公里从地板上四川盆地西部的青藏高原的东部边缘19]。因此,多有趣的调查的影响同化MWHS-2 / FY-3C观察采用动态发射率的预测产生的降水SWVs在复杂的地形。数十名同化实验的降水预报SWVs进行和中性略中均有积极影响。因此,典型SWV例发生于2016年6月23日至25日2016年6月被选中作为一个例子在这项研究中,造成沉重的降水和四川盆地的大部分地区。24小时累积影响的极端降水(100 - 200毫米)于2016年6月24日观察到在某些地区和未来24小时天气预报(2016年6月25日)表示,四川盆地的南部和东北部、重庆还有大雨。恶劣天气现象,像雹暴,强风,暴雨和雷暴,并发生当地居民造成巨大的经济损失。数据和方法应用于本研究首先介绍了部分2。实验部分中描述的设置3,结果与讨论部分中介绍4在得出结论前部分5。

2。数据和方法

2.1。MWHS-2 / FY-3C观察

第一MWHS-2仪器,飞在中国FengYun-3C卫星,结合183 GHz湿度探测通道与传统小说频道约118 GHz,提供进一步的信息在温度和云,和两个窗口89 GHz和150 GHz的渠道。质量好的观察已经吸收操作ECMWF系统自2016年4月5日(5]。的完整列表的特点MWHS-2 / FY-3C通道显示在表中1。注意,在本研究中只用于183 GHz频道同化应用89 GHz窗口通道发射率的检索对土地和150 GHz渠道云筛选。

2.2。WRFDA和发射率检索

WRFDA系统及其三维变分(3 d-var)组件(20.)用在这项研究中,旨在通过迭代获得统计最优分析最小化代价函数的规定: 在哪里代表大气状态向量,代表了背景状态,代表地图模型变量的非线性观测算子观测空间,和代表了观测向量。应用卫星辐射数据同化,RTTOV作为观测算子模拟亮度温度。和分别代表了背景和观测误差协方差矩阵。NMC方法(21是用来获得case-dependent背景误差协方差矩阵。

复杂地表地理很大程度上影响着土地表面发出的微波信号。相比150 GHz通道,89 GHz通道对低纬度地区[更敏感6)覆盖四川盆地和其他复杂的地形,所以后者用于发射率检索在晴空条件下。的好处之一进行辐射检索,而不是使用阿特拉斯,是检索发射率显示变化从一个天桥,这是更为现实。

据刘et al。22),nonscattering成平行面的氛围,假设给定顶点平坦和镜面表面( )角度和频率( ),结核病( )观察到一个卫星传感器可以表示如下: 在哪里代表了表面发射率的观测天顶角和频率 ; , ,和代表获得的表面皮肤温度直接从第一个猜,大气沉降流辐射表面,和上升流辐射顶部的氛围,这是计算RTTOV内分别;和代表了净大气透射率。辐射率可以从以下方程:

只使用检索到的表面发射率条件下当89 GHz的surface-to-space透射率大于0.5时,检索到的发射率之间的差异和等值的工具来估算地表发射率在微波毫米(TELSEM)波阿特拉斯小于0.2。否则,TELSEM atlas值对应的通道。

2.3。质量控制

任何过程开始前,MWHS-2 / FY-3C观察60公里的间距变薄。其他质量控制程序(23包括以下:删除观察亮度温度低于50 K或大于550 K;删除与混合像素表面类型;删除第一个5扫描角度范围边缘的评估报告MWHS-2 / FY-3C [24];和删除观察如果偏差纠正规范化创新(O-B)超过3 ,在哪里代表指定的观测误差的标准差。在陆地上,影响检查也很重要,以避免过于敏感的观察表面,也就是说,表面发射率中的错误或皮肤温度起到了很大的作用。阈值的影响主要频道11 1500;对于频道12 - 13是1000;对渠道14日至15日对MWHS-2 / FY-3C 800。这些阈值反映了不同表面敏感的探测通道,也就是说,更严格的最低的通道(通道14日至15日)和更紧密的渠道越高(6]。

去除观察强烈受到冰云和降水的影响,5 K检查初始假想的通道10的绝对值(150 (V) GHz)采用(6]。这个定义的“天空”将在本文中使用:这并不意味着没有云;而云对辐射的影响被认为是小而不是分析。注意,这一标准也将拒绝数据的发射率或皮肤温度估计是明显错误。变分偏差纠正方案,称为VarBC [25,26),也适用于消除系统误差。图1显示了概率分布函数(PDF)的第一个想离职MWHS-2 / FY-3C通道在11 - 15号0000 UTC VarBC前后2016年6月23日。显然,VarBC之后,pdf更多转向零到符合要求的公正的数据同化算法的误差模型。

3所示。实验设置

根据轨迹的特点,西南漩涡可以分为本地类型和移动类型。后者可以进一步分为eastward-trajectory类型,northeastward-trajectory类型和southeastward-trajectory类型。对于当地的类型,西南漩涡很少搬出去和受影响区域小。与此同时,移动类型,漩涡可以向东移动,在东北,或偏西风为主,对广泛领域产生了很大的影响,甚至合并到其他天气系统(12]。

当地一个典型类型案件发生于2016年6月23日至6月25日中提到的部分1被选中的同化影响通过使用动态发射率的预测暴雨在这项研究中。进行了三个实验如下:第一个实验(CN)来表示不进行数据同化;第二(AL)和第三(DY)表示为实验吸收MWHS-2 / FY-3C清晰的光芒,前者使用辐射阿特拉斯,后者使用动态发射率。高级研究WRF建模系统(ARW)版本3.8和3 d-var WRFDA应用的组件。欧拉坐标和质量使用龙格-库塔3 rd-order时间集成选项。模型配置包括320×270网格点,水平分辨率为15公里,30埃塔水平垂直方向,一个顶级10 hPa模型。一步是60秒的时候,而预测时间间隔12小时。物理参数化方案中使用的所有实验都显示在表中2。分配的观测误差对土地也列在表中2基于两个月(2016年5月和6月)统计创新(观察-背景,O-B) [27,28]。

模型集成时间从0000 UTC时间2016年6月23日0000 UTC 2016年6月25日在三个实验中,和同化的自行车预测分析实验MWHS-2每12小时进行观察。分析产生每12小时循环实验。背景是一个12小时WRF预测初始化前一周期的分析,除了背景第一分析预测从最终(新兵)发起的全球分析数据(解析:1°×1°)在1200 UTC时间2016年6月22日。吸收的时间窗口是6小时内的观测数据3小时的分析时间选择和被认为是有效的在分析时间。

4所示。结果与讨论

4.1。的用法MWHS-2观察

检查发射率的技术实现检索的影响,使用MWHS-2观测研究。在整个同化期(即。,from 0000 UTC 23 June to 1200 UTC 24 June), the amount of the used data in the DY experiment is greater than that in the AL experiment (Table3)。注意,与频道12 - 15相比,更多MWHS-2观测通道11同化为峰值高度较高,不太受复杂地表地理位置的影响。另一方面,如图2(一个)和2 (b),MWHS-2观察主要分布在中国中部和南部DY和阿尔•实验。然而,超过10%的额外观测DY实验中每个通道恢复(表4),这意味着辐射率的检索能力有很大的提高的用法MWHS-2观察和更现实的发射率。这些额外的观察主要位于中国北部;与此同时,有一小部分的观察在中部和东部中国(数据2 (c)- - - - - -2 (f)),这将提供更多的大气信息,有可能执行更好的预测。

为了评估检索发射率的准确性,检索到的发射率之间的差异从89 GHz MWHS-2渠道/ FY-3C TELSEM阿特拉斯2016年6月23日在0000 UTC是显示在图3 (c)。分布在高程方面较大的差异,这表明检索到的发射率比TELSEM地图集是更多的变量和现实的。

4.2。影响初始发射率的检索的字段

初始假想的pdf离职MWHS-2观察整个同化期间每个通道的两个实验图所示4。采用辐射检索后,模式的pdf DY实验变得相对苗条和高与AL实验相比,尤其是渠道14日至15日,这表明辐射率检索的能力改善的准确性从模型中获得的背景。

至于辐射率对物理字段检索的影响,平均均方根误差(δRMSE)之间的差异分析离职(的)和初始假想离职(O-B)的温度、相对湿度、风速、位势高度计算(图5);也就是说, 在哪里模型网格的数量,和表示我从ECMWF ERA-5分析和观察我th的数据分析或第一个猜测两个实验,分别。负值表示积极影响。图5不仅显示了数据同化的影响在两个实验和物理领域的影响发射率检索采用DY实验在物理领域与AL实验但也反映了积极影响。一个明显的积极影响已经反映在温度和相对湿度在艾尔和DY实验(数字5(一个)和5 (b))。风速和位势高度以及mid-low-level相对湿度,两个实验中检测到的负面影响(数据5 (b)- - - - - -5 (d))。的原因这些负面影响不是很明显,但一些研究(35,36]也解决这种情况。他们表示,其他先进的数据同化方法,如混合动力(套/ 3 d-var)或4 d-var方法,将处理这个问题,因为这些先进数据同化可以提供flow-dependent合奏背景误差协方差不取得3 d-var数据同化。注意,这些负面影响相对较小的DY实验RMSE差异的绝对值小于那些实验,尤其是mid-low-level风速和相对湿度低。

另一方面,在每个通道发射率的影响的检索表所示5。一般来说,分析离职的平均值和标准偏差小于初始假想离职。初始假想的平均值和标准偏差值和分析离职AL和DY实验几乎是相同的,但DY实验观测同化的数量大于在AL实验。此外,DY实验中的值的变化在整个同化时期是轻微的,这表明额外观测DY实验让通过QC程序可能强化模型偏差。

4.3。影响降水的预测

有一个乐队的水汽通量(> 12 g hPa⁻¹厘米⁻¹年代⁻¹)在长江ERA-5分析从ECMWF获得(图5(一个)),水分被从中国西南中国东部。最大的水汽通量的乐队是ERA-5近东西方向的分析,而在CN,艾尔,DY实验,方向是northeast-southwest(图5)。此外,有两个最大的水汽通量中心18 g hPa (>⁻¹厘米⁻¹年代⁻¹乐队在ERA-5分析),艾尔和DY实验与CN相比实验。然而,两个中心的位置在ERA-5分析显然是不同于实验同化MWHS-2观察。的翻译速度cyclonical涡(即。,年代outhwest vortex) located in the east of Sichuan Province in the ERA-5 analysis (Figure6(一)没有成功模拟的模型(数据6(b) -6(d))。

24小时累积降水从0000 UTC 6月24日到2016年6月0000 UTC 25所示图7。降水的分布是东西方向(图7(一)),这是一样的水汽通量如上所述的乐队。强降雨(> 100 mm)中心主要是位于四川和重庆地区的观测。但在CN实验(图7 (b))的降水是高估了,强降雨的分布更宽敞和东进与观测相比,艾尔和DY实验。强降雨的数量在AL实验(图7 (d))是更接近观测与DY相比实验(图7 (c)),特别是在西部的贵州和湖南北部。公平威胁得分(ETS)的结果表明,两个同化实验取得了更好的预测降水与CN实验除了降雨量超过100毫米(图8)。比分降水量超过100毫米的CN实验是略高于同化试验,但降雨量超过100毫米的分布比观察和更宽敞的两个同化实验。此外,得分从艾尔实验结果优于DY实验;这些也可以反映预测的温度、湿度、风、和位势高度(图9)。两个实验同化MWHS-2观察改善所有的变量(即。,temperature, relative humidity, wind velocity, and geopotential height) significantly as compared with the CN experiment. These improvements mainly occurred below 600 hPa, and the AL experiment made better performances compared to the DY experiment. So why the results from the dynamic emissivity (DY) experiment could not evidently improve the forecast even though there are some extra observations assimilated as compared with the emissivity atlas (AL) experiment is an obvious question needed to be answered. On one hand, the majority of extra observations are concentrated on the northeast of China, and there are few extra observations over the west-east rainfall band over the Yangtze River where the MWHS-2 observations are contaminated by the cloud/rain and excluded to satisfy the clear-sky criterion. On the other hand, it is more difficult to retrieve accurate real-time surface emissivity over the complex terrain (e.g., the southwest of China), where the skin temperatures vary dramatically, and the biases introduced by retrieving the emissivity would increase the forecast errors, making the quality of forecast decreased. More work should be further carried out to solve the problem of emissivity retrievals over the complex and mixture terrain and the all-sky approach should be applied to effectively assimilate the cloud- and rain-affected observations.

5。结论

在这项研究中,WRFDA系统及其3 d-var计划是用来评估的影响同化MWHS-2 / FY-3C与发射率地图集和动态辐射应用于分析和预测SWV代表产生的降水情况下在复杂地形有限域中。显然,动态发射率可以提供更准确和详细的发射率在土地和允许更多MWHS-2 / FY-3C观测同化。主要显示了积极影响最初的大气领域,也就是说,温度和相对湿度,但一些负面影响检测风速和位势高度以及mid-low-level相对湿度。

降水预测,700 hPa水汽通量和24小时累积降水从0000 UTC 6月24日到0000 UTC时间2016年6月25日表明,同化MWHS-2 / FY-3C观察无疑可以提高SWV的降水预报和降水分布和强度接近观察,无论发射率的使用阿特拉斯和动态发射率。ets的24小时累积降水的垂直配置文件24小时预报均方根进一步验证这些改进。显然,同化MWHS-2 / FY-3C数据同化的动态发射率可以增加数据,但其影响SWV降水预报情况显然不是积极的辐射率的情况相比,阿特拉斯。可能的原因可能是以下几点:首先,由于数据使用的主要变化是由通道敏感更高级的水蒸气(即。频道11),这并不令人惊讶看到轻微的改善底层字段的变化同化策略;其次,额外的观测同化可能强化模型偏见,这使得DY实验中的结果不如美联实验。此外,质量控制消除了云,rain-contaminated观察,只有晴空数据同化研究中导致很多重要信息被排除在外。因此,全天同化(明确下,多云和沉淀条件)将是一个有用的方法充分利用云,rain-affected观察和进一步学习更多SWV情况下也需要调查的影响同化MWHS-2 SWV观测的降水预报。

数据可用性

光辉财政年度数据获得自由http://fy3.satellite.cma.gov.cn。ERA-5分析可以从下载https://apps.ecmwf.int/data-catalogues/era5/?class=ea。降水观测可以获得http://data.cma.cn。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

作者感谢中国国家自然科学基金支持本研究通过批准号41875039和成都大学信息技术项目(批准号2020 h216)(卫星遥感监测的软件开发服务,公路运输在中国西南地区(FengYun-3第二批气象卫星地面工程应用系统))。

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