留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

风廓线雷达资料对华南区域模式预报的影响

邓华 廖菲 张旭斌 时洋

邓华, 廖菲, 张旭斌, 等. 风廓线雷达资料对华南区域模式预报的影响. 应用气象学报, 2017, 28(5): 600-610. DOI: 10.11898/1001-7313.20170508..
引用本文: 邓华, 廖菲, 张旭斌, 等. 风廓线雷达资料对华南区域模式预报的影响. 应用气象学报, 2017, 28(5): 600-610. DOI: 10.11898/1001-7313.20170508.
Deng Hua, Liao Fei, Zhang Xubin, et al. Impact of wind profiler data on regional model prediction in South China. J Appl Meteor Sci, 2017, 28(5): 600-610. DOI:  10.11898/1001-7313.20170508.
Citation: Deng Hua, Liao Fei, Zhang Xubin, et al. Impact of wind profiler data on regional model prediction in South China. J Appl Meteor Sci, 2017, 28(5): 600-610. DOI:  10.11898/1001-7313.20170508.

风廓线雷达资料对华南区域模式预报的影响

DOI: 10.11898/1001-7313.20170508
资助项目: 

广东省气象局科学技术项目 2014B18

中国气象局关键技术集成与应用 CMAGJ2015M42

国家自然科学基金项目 41305029

广东省科技计划项目 2015B020217001

国家重点研发任务课题 2016YFC0201901

广东省科技计划项目 2016A020223015

详细信息
    通信作者:

    邓华, email:hdeng@grmc.gov.cn

Impact of Wind Profiler Data on Regional Model Prediction in South China

  • 摘要: 设计基于GRAPES_Meso的不同试验模拟2014年3月28日-4月8日的广东前汛期降水过程,评估风廓线资料对同化和预报的影响。对资料同化后分析增量的分析表明:相比同化时仅使用自动气象站资料,风廓线雷达资料对1000 hPa到850 hPa纬向风增量均有贡献,在850 hPa,700 hPa高度以上贡献迅速减小。应用3个试验的预报结果计算探空站、风廓线雷达站预报值与观测值的11 d均方根误差发现,同化加入风廓线雷达资料对各预报要素的改善在850 hPa高度最明显,其中风速预报误差显著降低,为0.7 m·s-1。此外,风廓线雷达资料对700 hPa风速预报有一定改善,而在925 hPa高度模拟效果反而降低。通过对2014年3月30日12:00(世界时)的个例分析发现,同化加入风廓线雷达资料的风速预报均方根误差在大雨级别以上的降水落区更大,其原因还有待于进一步研究。
  • 图  1  广东省风廓线雷达站点与探空站分布

    Fig. 1  Distribution of wind profiler radar stations and radiosonde stations in Guangdong Province

    图  2  2014年3月28日—4月8日质量控制后风廓线雷达站点数与各站总风场数据垂层数

    Fig. 2  Numbers of wind profiler stations and the sum of wind field vertical levels of every staion after quality control from 28 Mar to 8 Apr in 2014

    图  3  2014年3月29日—4月8日探空站纬向风分析增量随高度变化

    (a)敏感性试验1,(b)敏感性试验2与敏感性试验1差值

    Fig. 3  Analysis increments of zonal wind at mandatory pressure levels for radiosonde stations from 29 Mar to 8 Apr in 2014

    (a)sensitive experiment 1, (b)sensitive experiment 2 relative to sensitive experiment 1

    图  4  2014年3月29日—4月8日探空站模拟风速均方根误差与各高度平均风速比值r随高度分布

    Fig. 4  Ratio (r) of wind speed root mean square error to mean wind at mandatory pressure levels from 29 Mar to 8 Apr in 2014 for radiosonde stations

    图  5  2014年3月29日—4月8日敏感性试验1与敏感性试验2模拟探空站预报要素均方根误差的差值随高度分布

    (a)风速(ΔV),(b)温度(ΔT),(c)位势高度(ΔH)

    Fig. 5  Difference between sensitive experiment 1 and sensitive experiment 2 for the forecast root mean square error between observation and forecast at mandatory pressure levels from 29 Mar to 8 Apr in 2014 for radiosonde stations

    (a)wind speed (ΔV), (b)temperature (ΔT), (c)potential height (ΔH)

    图  6  2014年3月29日—4月8日风廓线雷达站模拟风速均方根误差与各高度平均风速的比值(r)随高度分布

    Fig. 6  Ratio (r) of wind speed root mean square error to mean wind at mandatory pressure levels from 29 Mar to 8 Apr in 2014 for profiler stations

    图  7  2014年3月29日—4月8日敏感性试验1与敏感性试验2模拟风廓线雷达站风速均方根误差的差值随高度分布

    Fig. 7  Difference between sensitive experiment 1 and sensitive experiment 2 for the wind speed root mean square error at lower levels from 29 Mar to 8 Apr in 2014 for profiler stations

    图  8  2014年3月30日06:00敏感性试验2 850 hPa纬向风(a)和经向风(b)相对于敏感性试验1分析增量的差值(填色)与背景场(矢量)

    Fig. 8  Differences of 850 hPa zonal wind(a) and meridional wind(b) analysis increments between sensitive experiment 1 and sensitive experiment 2 at 0600 UTC 30 Mar 2014

    表  1  2014年3月30日12:00 850 hPa高度风廓线雷达站风速预报误差

    Table  1  850 hPa wind speed forecast error at 1200 UTC 30 Mar 2014 for profiler stations

    站名 敏感性试验1风速均方根误差/(m·s-1) 敏感性试验2风速均方根误差/(m·s-1) 同化本站风廓线雷达资料层数
    潮州 4.40 0.94 9
    连州 2.20 1.21 9
    五华 8.02 7.09 10
    新会 19.53 18.08 10
    珠海 9.29 6.90 6
    阳江 4.59 0.56 0
    南雄 0.45 2.33 0
    龙门 3.84 6.73 10
    从化 6.03 7.12 10
    增城 8.28 8.99 7
    南沙 14.72 15.74 0
    罗定 7.07 9.09 0
    下载: 导出CSV
  • [1] 何立富, 周庆亮, 陈涛."05.6"华南暴雨中低纬度系统活动及相互作用.应用气象学报, 2010, 21(4):385-394. doi:  10.11898/1001-7313.20100401
    [2] 陈元昭, 俞小鼎, 陈训来, 等.2015年5月华南一次龙卷过程观测分析.应用气象学报, 2015, 26(5):45-56. http://qikan.camscma.cn/jams/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20160308&flag=1
    [3] Kuo Y H, Donall E G, Shapiro M A.Feasibility of short-range numerical weather prediction using observations from a network profilers.Mon Wea Rev, 1987, 115:2402-2427. doi:  10.1175/1520-0493(1987)115<2402:FOSRNW>2.0.CO;2
    [4] Cram J M, Kaplan M L, Mattocks C A, et al.The use and analysis of profiler winds to derive mesoscale height and temperature fields:Simulation and real-data experiment.Mon Wea Rev, 1991, 119:1040-1056. doi:  10.1175/1520-0493(1991)119<1040:TUAAOP>2.0.CO;2
    [5] 王欣, 卞林根, 彭浩, 等.风廓线仪系统探测试验与应用.应用气象学报, 2005, 6(5):63-68. http://qikan.camscma.cn/jams/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20050590&flag=1
    [6] Smith T L, Benjamin S G.Impact of network wind profiler data on a 3-h data assimilation system.Bull Amer Meteor Soc, 1993, 74(5):801-807. doi:  10.1175/1520-0477(1993)074<0801:IONWPD>2.0.CO;2
    [7] Spencer P L, Janish P R, Doswell C A.A four-dimensional objective analysis scheme and multitriangle technique for wind profiler data.Mon Wea Rev, 1999, 127:279-291. doi:  10.1175/1520-0493(1999)127<0279:AFDOAS>2.0.CO;2
    [8] Nielsen-Gammon J W, Mcnider R T, Angevine W M, et al.Mesoscale model performance with assimilation of wind profiler data:Sensitivity to assimilation parameters and network configuration.J Geophys Res, 2007, 112:185-194. doi:  10.1029/2006JD007633/full
    [9] Zhang L, Pu Z.Four-dimensional assimilation of multitime wind profiles over a single station and numerical simulation of a mesoscale convective system observed during IHOP_2002.Mon Wea Rev, 2011, 139:3369-3388. doi:  10.1175/2011MWR3569.1
    [10] 张旭斌, 万齐林, 薛纪善, 等.风廓线雷达资料质量控制及其同化应用.气象学报, 2015, 73(1):159-176. doi:  10.11676/qxxb2015.015
    [11] 谭晓伟, 徐枝芳, 龚建东.风廓线雷达资料对GRAPES_MESO数值预报系统影响的初步研究.气象, 2016, 42(l):26-33. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-QXXX201601003.htm
    [12] 张胜军, 徐祥德, 吴庆梅, 等."中国登陆台风外场科学试验"风廓线仪探测资料在四维同化中的初步应用研究.应用气象学报, 2004, 15(增刊Ⅰ):101-109. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YYQX2004S1014.htm
    [13] 周芯玉, 廖菲.利用中位数方法对风廓线雷达数据质量控制的研究.热带气象学报, 2015, 31(6):804-810. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-RDQX201506008.htm
    [14] 陈浩君, 黄兴友, 孙婧, 等.基于径向功率谱的风廓线雷达错误风数据处理.应用气象学报, 2015, 26(4):460-471. doi:  10.11898/1001-7313.20150408
    [15] 高祝宇, 阮征, 魏鸣, 等.风廓线雷达数据质量影响因子及处理算法.应用气象学报, 2016, 27(2):148-159. doi:  10.11898/1001-7313.20160203
    [16] 邓闯, 阮征, 魏鸣, 等.风廓线雷达测风精度评估.应用气象学报, 2012, 23(5):523-533. doi:  10.11898/1001-7313.20120502
    [17] Wan Q L, Xue J X, Zhuang S Y.Study on the variational assimilation technique for the retrieval of wind fields from Doppler radar data.Acta Meteorologica Sinica, 2006, 20(1):1-19. http://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?filename=qxxw200601001&dbname=CJFD&dbcode=CJFQ
    [18] Ding W Y, Wan Q L, Zhang C Z, et al.MODIS brightness temperature data assimilation under cloudy conditions Ⅰ:Methods and ideal tests.J Trop Meteor, 2010, 16(4):313-324. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-RQXB201004002.htm
    [19] Huang Y Y, Xue J S, Wan Q L, et al.Improvement of the surface pressure operator in GRAPES and its application in precipitation forecasting in South China.Adv Atmos Sci, 2013, 30(2):466-467. doi:  10.1007/s00376-012-1270-1
    [20] 高郁东, 万齐林, 何金海.三维变分同化雷达视风速的改进方案及其数值试验.气象学报, 2011, 69(4):631-643. doi:  10.11676/qxxb2011.055
    [21] 高郁东, 万齐林, 薛纪善, 等.同化雷达估算降水率对暴雨预报的影响.应用气象学报, 2015, 26(5):45-56. http://qikan.camscma.cn/jams/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20150105&flag=1
  • 加载中
图(8) / 表(1)
计量
  • 摘要浏览量:  3249
  • HTML全文浏览量:  1496
  • PDF下载量:  481
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2017-01-09
  • 修回日期:  2017-06-12
  • 刊出日期:  2017-09-30

目录

    /

    返回文章
    返回