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卫星云导风资料具有覆盖范围广、时空密度大等显著优点,因此,它能为天气分析和数值预报提供大量有用的资料。如何有效应用FY-2E云导风来改善数值预报模式的初始场和提高其预报水平则是很有研究价值的。我国现有的同化系统缺乏对FY-2E云导风资料质量系统性地研究以及对同化系统云导风模块中的各项参数进行优化的研究。这些对数值预报研究而言,是非常重要的基础性工作。
本论文根据FY-2E云导风的质量标志码QI值对云导风的误差特征进行了考察,发现FY-2E云导风资料观测误差较大的最主要因为是高度指定存在较大误差。针对该问题,采用了一维变分方法对云导风高度进行调整,并结合探空资料对比高度调整前后的效果。然后,采用新息向量法,在观测空间分离背景误差和观测误差方差得到云导风的观测误差,并根据新息向量的统计分布特征,确定其质量控制系数。最后,运用GRAPES全球模式进行数值模拟,检验云导风同化方案的可预报性和预报效果。主要研究结论总结如下:
1.统计结果表明,FY-2E云导风的质量控制码QI对质量的指示意义比较弱,高QI值对应的速度偏差与均方根误差比较大。
2.采用变分方法进行高度调整后,高度调整幅度呈现出明显的区域特征。其中,赤道外北半球主要集中在100hPa以内,50°N附近最高达200hPa。以上事实反映出赤道外南北半球云导风的高度存在系统性偏高的问题。
3.经过高度调整后的FY-2E云导风质量得到了很大提高,赤道外北半球各层的全风速误差绝对值从原来的4m/s减小到2m/s以内,均方根误差也从原来的10m/s减小到6m/s以下;赤道外南半球的改善情况则更为明显。
4.云导风各层高度调整得比较理想,150hPa以下各层的高度偏差已经控制在20hPa以内,且单层风场特征表现明显。
5.采用新息向量法计算得到的云导风观测误差均方差比原先GRAPES三维变分模块中用的要大1~1.5m/s。在此基础上,为了满足三维变分同化方法中“观测误差不相关”的假设,通过放大观测误差来削弱资料的误差相关性影响。
6.采取合理的观测误差和质量控制参数后,经高度调整后的FY-2E云导风资料在GRAPES同化系统中的使用率比以前提高了约17%。
7.采用新的观测误差方案和经过高度调整后的云导风能有效提高数值模式在北半球的短期预报能力,高层的改进效果明显好于中低层。
8.FY-2E云导风定高误差较大的因为主要有:一、就目前所采用的双通道定高方法而言,来自地表的辐射难以求准确,导致薄卷云的红外/水汽统计关系中斜率求不准;二、数值预报场的误差被引入到云导风产品中,尤其在观测资料缺乏的大洋上,这部分误差更大。