FY-3微波亮温资料同化在区域陆气耦合模拟土壤湿度中的应用

Land surface process is one of the key components in regional numerical weather forecast modeling. However, most numerical weather forecast models available worldwide can only support atmospheric observation data assimilation and leave the land surface data assimilation untouched. Incapable in assimilating the land surface data strongly limits the application of the land surface data and hinders an accurate simulation in both land-surface parameters and other planetary boundary layer quantities. This unfavorable situation poses itself as an important and urgent research topic.. In this proposed project, we will improve the widely used WRF numerical weather forecast model to encompass land surface data assimilation. By initiating soil moisture numerical simulation, we will study direct assimilation techniques on FY-3 microwave brightness-temperature data. These techniques include data assimilation algorithm, modeling of land surface microwave radiation, and optimizing of empirical parameters. As a final result, a practical numerical weather forecast system will be built based on the WRF model with the ability to utilize the FY-3 microwave brightness-temperature data. . This research will be beneficial in several ways. First, it will profoundly improve the simulation accuracy of crucial parameters in regional numerical weather model, such as land-surface parameters and some planetary boundary layer quantities. Second, the core techniques developed for this project can also play a very important role in establishing a whole land surface data assimilation system in regional numerical forecast models.

陆面过程是区域数值天气模式需考虑的重要内容之一，但目前国内外主要的区域数值天气模式只有大气观测数据同化系统，而没有陆面观测数据同化系统，使得区域数值天气模式缺少融合陆面观测资料的能力，不利于陆面参量及大气边界层相关水热物理量模拟准确度的提高，成为当前亟待解决的重要课题。本项目选用在科研及业务中有广泛应用的WRF数值天气模式为改进对象，以提高土壤湿度数值模拟效果为切入点，探索FY-3微波亮温资料的直接同化技术，重点解决数据同化算法、地表微波辐射传输模型及经验参数优化估算算法等关键技术，最终构建基于FY-3微波亮温资料和WRF数值天气模式的土壤湿度同化系统。项目的研究成果将直接改善区域数值天气模式中关键陆面参量及大气边界层相关水热物理量的模拟准确度；项目突破的关键技术可为区域数值天气模式中陆面数据同化系统的建立和完善奠定坚实的基础。

背景：土壤湿度数据同化不仅有利于改进陆面模型预报效果，而且通过陆气相互作用对改善天气、气候的数值预报效果具有重要意义。问题：目前国内外主要的区域数值天气模式缺少陆面数据同化系统，使得区域数值天气模式缺少融合土壤湿度观测资料的能力，不利于陆面参量及大气边界层相关水热物理量模拟准确度的提高。方法和结论：（1）检验了2种陆面模型对中国区土壤湿度的模拟性能，探讨了全球变暖背景下近50年中国区土壤湿度的变化趋势和气候响应。（2）对基于Noah陆面模式的HRLADS系统进行了土壤湿度同化功能开发，重点解决了数据同化算法、地表微波辐射传输模型及经验参数率订算法等关键技术，实现FY-3卫星土壤湿度产品的间接同化和微波成像仪亮温资料的直接同化。结果表明：模拟亮温与观测亮温呈显著线性相关；同化观测亮温后，亮温分析值与观测值的相关系数比未同化前增加0.09，均方根误差比未同化前减少3.32K；同化观测亮温后，各层土壤湿度发生调整，当观测亮温大于模拟亮温的地方，土壤湿度数值减少，反之，增加；第一层土壤湿度数值调整范围约为-0.09~0.09m^3/m^3；随着深度的增加，土壤湿度调整急剧减小，这和土壤性质比较稳定有关。此外，土壤湿度调整对感热和潜热的影响在白天比晚上更为明显；在白天时，土壤湿度减小比土壤湿度增大更能引起感热发生变化，土壤湿度增大比土壤湿度减小更能引起潜热发生变化。（3）数值模拟试验表明土壤湿度初始场变化对降水的落区和降水发生的时间没有影响，只对降水强度有影响，且为正反馈过程；融合FY3土壤湿度信息的土壤湿度初值场有利于改善降水数值模拟效果；模拟降水对陆面方案敏感，不同陆面方案对地表蒸发量以及地表潜热通量模拟的差异是导致模拟降水差异的主要原因。（4）设计了一种检验土壤湿度区域预报效果的新方法SAL-DN，可对土壤湿度场从结构、强度和位置这三个方面检验预报和实测存在的差异。意义：项目研究成果将有利于提高区域数值天气模式中陆面参量及大气边界层相关水热物理量的模拟准确度；项目突破的关键技术可为陆面数据同化系统的建立和完善奠定坚实基础。