双线偏振雷达EnKF同化对降水预报影响的研究

Acurate description of initial cloud microphysical state is a key element for a successful precipitation forecast. Dual-polarimetric radar is the only tool that could observe the three-dimensional storm microphysics structure. Combined the observation of dual- polarimetric radar such as horizontal reflectivity (Zh), differential reflectivity (Zdr) and the specific differential phases Kdp and other dual polarization variables, the particle size distribution and other micro-physical structure can be well retrieved. Thus, how to use advanced technology to assimilate polarimetric variables is important in improving the microphysical structure, and theyby result better precipitation forecast..In this project, the real observation from a S-band dual-polarimetric radar located at Lishui in Jiangsu province will be assimilated using Ensemble Kalman Filter (EnKF) method. The optimized parameters of EnKF for assimilating the polarimetric variables will be obtained through case study of summer heavy rainfall event in the east of China. The distribution difference of microphysics particles within cloud after the assimilation polarimetric variables Zdr, Kdp will be studied. The precipitation forecast is expected to be improved through the assimilation of polarimetric variables. And the mechanism of rain forecast related to the initial phase variation will be further discussed.

准确描述数值模式初始场中的云微物理结构对提高降水精细预报具有重要意义。双线偏振雷达是目前唯一能观测降水系统内三维微物理结构的工具，结合其观测的水平反射率因子（Zh）、差分反射率因子(Zdr)、差分传播相移率(Kdp)等物理量，可反演出粒子大小分布和相态等微物理结构,因而如何利用先进的同化技术同化双线偏振雷达资料，改善云物理结构精细特征，从而提高降水预报水平十分重要。.本研究利用我国自主研制的性能良好的S波段双线偏振多普勒雷达（位于南京溧水站）获取的夏季典型降水个例资料，结合集合卡尔曼滤波（EnKF）同化技术，开展双线偏振雷达偏振参量同化研究。研究适应我国华东地区夏季降水的偏振参量最优同化方案,分析不同偏振参量对云物理降水粒子含量分析特征的差异。在此基础上，进一步分析偏振参量同化对降水预报改进的作用，探讨初始相态变化影响降水的机制。

改进模式微物理方案中预报变量的初值估计是改进定量降水预报的关键技术。双偏振雷达观测是目前唯一能够提供更多云内降水粒子信息的观测，美国已经完成了全美雷达的双偏振改造和升级，我国十三五规划也将全面升级多普勒雷达，如何研发适合双偏振雷达同化算法以及最优同化参数组合，避免研发滞后，对未来双偏振雷达观测在实际业务预报中应用非常重要。. 项目围绕双偏振雷达同化关键技术问题，完善了ARPSEnKF偏振雷达资料同化模块，使之能够适用双参数微物理方案和基于T-matrix观测算子。在此基础上，开展系列参数敏感性实验，获取了偏振量同化最优参数组合，包括最优水平和垂直影响半径分别为4km和2km，Zdr同化阈值为0.3dB，Kdp为0.6等；使用优化的参数组合，Zdr和Kdp同化都减少了分析与预报误差，Zdr贡献较Kdp大。进一步分析了同化偏振量最优分析变量组合，Zdr同化时只更新垂直速度、位温、水汽、雹粒子以及粒子数浓度结果最优，雨水物质更新并没有预期改进预报，这可能与模式微物理方案自身调整较快有关；而Kdp更新所有分析变量结果最优，因为单独更新某一特定分析变量，贡献有正有负；针对Zdr和Kdp融合同化，考虑了分析变量优化组合的实验要好于所有分析变量都更新的试验。 . 如何减少模拟偏振量与观测的偏差是实际偏振雷达资料同化关键问题之一。利用收集实际偏振雷达观测数据个例，开展了不同微物理参数化方案模拟的偏振量特征分析，发现不同微物理参数方案模拟的Zdr都较观测明显偏强，而Kdp与观测较为接近。结合地面雨滴谱仪观测，发现所有测试的微物理方案都存在粒子半径模拟偏大问题。深入分析了与降水粒子大小直接相关的参数化过程，发现雨滴破碎方案中粒径阈值直接影响粒子大小，当阈值越小时，雨滴破碎效率越高，雨滴越小。选取了10天左右梅雨过程，数值模拟实验表明，破碎阈值为75μm时，模拟的滴谱分布中大粒子数明显减少，更接近实际观测，同时一定程度上减少了对流尺度模式对极端降水高估。