双线偏振雷达资料混合同化对江淮梅雨对流降水预报影响的研究

The convective structures of Meiyu events are complicated. Dual-polarimetric radar could observe the three-dimensional convective microphysics structures of Meiyu with polarimetric variables that characterize the cloud and precipitation microphysical particles. However, the assimilation of dual-pol radar observations in numerical models is still in the prototype stage to better analyze the macro and micro characteristics of the structure of Meiyu. In this project, the polarimetric variables as differential reflectivity and the specific differential phases from the C-band dual-polarimetric radar located at Nanjing University of Information Science and Technology will be assimilated for Meiyu cases using 3DEnVar method for heavy Meiyu events. The optimized parameters of 3DEnVar for assimilating the polarimetric variables will be obtained through case studies after the observation operator constructed and optimized. The microphysics structure is expected to be improved by exploring the schemes of adding ice phase hydrometer variables as additional control variables. Finally the project will construct the data assimilation system that works with the 3DEnVar method, improving the level of the precipitation forecast for the Meiyu season in Yangtze-Huaihe River basin.

江淮梅雨对流结构复杂，双线偏振多普勒雷达能够对降雨系统内三维微物理结构进行高时空分辨率观测，所得偏振参量表征云、降水粒子宏、微观特征，有利于加深了解江淮梅雨对流结构。然而偏振参量同化进数值模式的研究工作在国内尚处于一个起步阶段。本研究利用南京信息工程大学C波段全相参双线偏振多普勒雷达获取梅雨期降水资料，开展双线偏振雷达偏振参量的集合-变分混合同化对江淮梅雨期对流降水预报影响的研究。构建及优化双线偏振雷达差分反射率因子、差分传播相位常数偏振量的观测算子，明确适用于我国双线偏振雷达资料混合同化技术的最优参数及方案，通过建立包含冰相态水凝物控制变量的同化算法来进一步改善云微物理初始场的分析，最终本项目将建立适用于我国实际双线偏振雷达偏振参量的集合-变分混合同化系统，为改进我国江淮地区梅雨期对流降水预报水平提供基础。

本项目利用双线偏振雷达获取江淮梅雨期降水个例的观测资料，开展双线偏振雷达资料的集合-变分混合同化对江淮梅雨期对流降水预报影响的研究。项目首先基于ARPS模式的雷达资料预处理模块建立了一套可用于对江苏省S波段双线偏振雷达观测资料进行快速读取和质量控制的预处理模块。其次发展了包含复杂冰相态且可以适用于业务布网多普勒天气雷达反射率因子进行直接同化的观测算子，其中包括研发了包含雨水，干雪（雹），湿雪（雹）的前向演算模式、伴随模式及其切线性模式。通过江淮梅雨期的对流降水个例的同化对比试验发现，雷达资料同化对此次强降水天气过程的分析和预报水平在一定程度上有改善和提高，同化试验对此次强降水过程的风场、热动力场、垂直结构等方面均有较好的预报效果，并且预报的回波和降水预报检验等方面也有不同程度的改进。其次，项目进一步将包含冰相态的水凝物场通过采用额外控制变量的方式来引入到变分的目标函数中，建立包含冰相态水凝物控制变量的集合-变分混合同化模块。基于包含冰相态水凝物控制变量的设定，采用NMC方法统计包含冰相态水凝物控制变量和其它控制变量的多变量物理平衡相关性进而改善云微物理初始场的分析。与此同时项目基于WRFDA系统完成了针对差分反射率因子ZDR、差分传播相位常数KDP同化观测算子的构建，通过敏感性试验明确了适用于我国双线偏振雷达资料混合同化技术的最优参数及方案。基于实际个例讨论了在双线偏振雷达资料同化中双参数微物理方案中数浓度的更新对初始场中云内热动力结构的影响，研究结果表明偏振参量ZDR 同化可以提高云内水汽、动力（垂直速度）场的分析，进而改进对江淮对流降水系统的雨带强度、落区的预报精度。最终本项目建立了适用于我国实际双线偏振雷达资料的集合-三维变分（3DEnVar）和四维变分（4DEnVar）混合同化系统。通过单点试验和实际天气个例检验了新发展的4DEnVar同化方法中的背景误差协方差随时间演变的特征以及对分析和预报的影响。