降水量的直接同化对初始场的影响

摘要

初始场的正确程度对数值天气预报和数值天气模拟的正确度至关重要.如何将越来越多的非常规资料加进数值模式,即数值模式的数据同化问题是数值天气预报进一步发展的关键问题,也是一个当前国内外的前沿性研究课题.在数值模式的数据同化中,四维数据同化既考虑了所有资料的空间变化,也考虑了资料的时间变化部分,是今后的发展方向.在四维资料同化方法中,四维变分方法基于最优控制理论,是一种把不同时刻的观测资料(包括模式变量和非模式变量)和动力约束(数值模式)合在一起同时考虑的方法,可以直接同化非模式变量资料,是今后的一个发展方向.同化试验表明,由于自动站降水量资料的加入,增加了初始场中的中尺度信息.同化试验和控制试验相比,较大的改善了MM5的预报(模拟),使得模拟的最初6小时就出现了较大的降水,强降水时段和实际更接近,明显地改善了强降水落区位置(较详细的分析见文献[7]).这个试验也表明,由于有自动站资料的区域有限,且仅同化了降水量资料,预报的改进有限,主要是前18小时的模拟.