【摘 要】
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有效利用受云影响的卫星微波观测资料对提高重大天气过程的预报具有重要意义。本文基于人工神经网络算法,利用FY-3D微波温度计二型（Microwave Temperature Sounder-2,MWTS2）和微波湿度计二型（Microwave Humidity Sounder-2,MWHS2）资料研制了云区大气温湿廓线的反演模型,并制定了反演结果的质量控制方案。针对MWTS2和MWHS2晴空观测建立
【基金项目】
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国家重点研发计划《超大城市观测试验数据融合、评估和应用示范》（2017YFC1501704）； 国家自然科学基金《基于多频雷达多普勒速度谱差异的降水微物理参数反演研究及应用分析》（41975046）； 上海航天科技创新基金《新一代极轨气象卫星微波成像遥感仪器频段设置方案分析》（SAST2020-032）；
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有效利用受云影响的卫星微波观测资料对提高重大天气过程的预报具有重要意义。本文基于人工神经网络算法,利用FY-3D微波温度计二型（Microwave Temperature Sounder-2,MWTS2）和微波湿度计二型（Microwave Humidity Sounder-2,MWHS2）资料研制了云区大气温湿廓线的反演模型,并制定了反演结果的质量控制方案。针对MWTS2和MWHS2晴空观测建立了面向同化的质量控制与偏差订正方案,将晴空直接同化与云区间接同化结合,构建了MWTS2和MWHS2资料的全天候同化模块。针对中国地区以2019年6月开展批量同化预报试验和个例分析,探讨同化MWTS2和MWHS2资料对区域模式预报的改善效果。主要结论如下:（1）针对海洋和陆地地区分别研制云区温湿廓线反演模型,质控后海洋地区的温度、比湿和相对湿度反演均方根误差分别为0.671 K、0.782 g/kg和9.976%;陆地地区的温度、比湿和相对湿度反演均方根误差为1.001 K、0.725 g/kg和12.723%。（2）针对MWTS2和MWHS2晴空观测资料建立的质量控制和云检测方案能够识别并剔除大部分受云和地表等影响的质量较低的观测。经过变分偏差订正后,偏差的扫描位置依赖得到很大程度的缓解,观测残差的标准差有所减小,且均值更接近于零,系统性偏差得到有效消除,满足数值同化应用需求。（3）强降水个例分析表明:晴空直接同化能够调整模式初始场,使分析场的模拟亮温更接近观测亮温,云区间接同化对初始场的调整也能使模拟亮温在一定程度上接近于观测。MWTS2和MWHS2资料对温度场、湿度场以及水汽通量散度场的调整有利于降水预报的改善,而全天候同化能够直接对天气系统的初始场进行调整,降水的位置与强度预报效果比晴空同化更好。（4）批量试验结果表明:MWTS2和MWHS2资料的同化改善了温湿度预报,全天候同化的改善幅度比晴空同化更大,在模式中高层能够降低5.91%的温度和2.25%的湿度预报均方根误差,且平均偏差更接近于0。同化MWTS2和MWHS2资料对于提高降水预报技巧有积极影响,在同化后的12-24 h效果更加明显。晴空同化的提高主要在暴雨和大暴雨量级,可分别提高2.21%和8.17%。全天候同化主要对小雨、暴雨和大暴雨量级的降水预报有提高,其中暴雨量级可提高2.96%,大暴雨量级可提高12.29%。
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