馬玉芬，辛渝，馬秀梅，歐登格力，林娟

（中國氣象局烏魯木齊沙漠氣象研究所，新疆烏魯木齊 830002）

GPSRO同化對天山暴雪影響的模擬研究

馬玉芬，辛渝，馬秀梅，歐登格力，林娟

（中國氣象局烏魯木齊沙漠氣象研究所，新疆烏魯木齊 830002）

GPS掩星資料（GPSRO）業(yè)務(wù)同化的正效果已經(jīng)在多個國家的數(shù)值預(yù)報中心得到證實，但在新疆數(shù)值預(yù)報業(yè)務(wù)中尚未應(yīng)用。為驗證GPSRO同化對天山暴雪預(yù)報的影響，以GFS數(shù)據(jù)為背景場，用WRFDA同化了GPS掩星事件反演的折射率和溫濕廓線，并評估了其對2014年12月07日08時到09日08時（北京時）天山暴雪過程預(yù)報效果的影響。結(jié)果表明，GPS掩星溫濕廓線和折射率同化對此次天山暴雪過程預(yù)報均有正效果，改善幅度前者劣于后者。同化后風場U、V分量沿風向方向的影響范圍均大于垂直風向方向，其增量極值中心位置向下風方向偏移。溫度、濕度場的分析增量分布均接近各向同性，增量極值中心位置與掩星事件位置相對應(yīng)。同化后溫度分析均以增暖為主，濕度分析以增濕為主，氣壓分析以減壓為主。溫濕廓線同化產(chǎn)生的資料影響范圍平均大于折射率同化產(chǎn)生的影響范圍。并且，在任何網(wǎng)格點，無論是溫度場還是比濕場，溫濕廓線同化產(chǎn)生的分析差的絕對值大于折射率同化。溫濕廓線與折射率同化后風場的分析增量整體上均隨著高度的增加先減后增，溫度場分析增量整體上隨高度升高而增大，氣壓分析增量隨高度升高單調(diào)遞增，比濕分析增量絕對值的大值區(qū)主要集中在500 hPa以下的低空，其最大值位于700 hPa附近。

GPSRO；同化；天山暴雪；數(shù)值天氣預(yù)報

數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品在天氣預(yù)報業(yè)務(wù)中已經(jīng)廣泛應(yīng)用，資料同化環(huán)節(jié)是提高數(shù)值預(yù)報能力的重要方面。偏遠地區(qū)觀測資料的稀缺直接導致了數(shù)值天氣預(yù)報初始場中存在諸多不確定因素，進而限制了其預(yù)報水平[1]。當前，使用廣泛的觀測資料主要來自于兩個方面：常規(guī)觀測和衛(wèi)星觀測。相比于常規(guī)觀測，衛(wèi)星觀測具有不受人為影響，觀測范圍廣等優(yōu)點。隨著科技的不斷進步，衛(wèi)星觀測的準確性有了明顯的提高，已經(jīng)在數(shù)值業(yè)務(wù)預(yù)報中得到廣泛的應(yīng)用，并顯示了良好的預(yù)報效果。

與其它衛(wèi)星觀測與常規(guī)觀測相比，GPS掩星觀測具有很多重要的觀測屬性[2]，它不是獲取點觀測，而是獲取射線路經(jīng)的信息或沿其路經(jīng)方向積分量的信息，具有很高的垂直分辨率（可達米級）；云、雨等天氣現(xiàn)象對GPS掩星觀測的影響較小且全球時空分布比較均勻；觀測儀器長期穩(wěn)定，無需進行誤差偏離調(diào)整；間接測量大氣熱力狀態(tài)，測量精度高，平均誤差可達0.1 K；廓線觀測范圍廣，從大氣層頂（100 km）到低層大氣（多數(shù)觀測可達接近地面1 km以內(nèi)）；獨立于其它衛(wèi)星遙感觀測，例如紅外、微波等。作為衛(wèi)星氣象學的一個重要組成部分，GPS掩星觀測所獲得的穩(wěn)定覆蓋全球?qū)α鲗雍推搅鲗拥臏囟?、氣壓、水汽和空間電子濃度等廓線資料，對氣象預(yù)報、氣候變化和空間天氣的研究與應(yīng)用都具有重要的價值。

GPS掩星資料的同化研究在準備發(fā)射第一顆GPS低軌接收衛(wèi)星（GPS/MET）時就開始了。為了能有效地在中尺度預(yù)報模式中同化GPS掩星折射率資料，Rockey等[3]通過統(tǒng)計方法對比實驗首次得知，GPS掩星反演的折射率和溫度資料可提高天氣預(yù)報準確率，其后，Liu等[4]、Zou等[5]的工作也證明了GPS掩星資料對數(shù)值天氣預(yù)報的正影響。Healy等[6]將直接同化折射率數(shù)據(jù)應(yīng)用到英國氣象局的3D-Var系統(tǒng)中，發(fā)現(xiàn)在為期16 d的試驗中，直接同化折射率數(shù)據(jù)對平流層氣溫起了一個積極的影響。在南半球250 hPa和全球500 hPa高度上，GPSRO測量提高了對無線電探空儀測量的預(yù)報標準。他們把4 km以下的GPSRO數(shù)據(jù)排除在外，在對流層看不到任何有意義的影響。Poli和Joiner[7]在假設(shè)掩星資料和無線電探測儀有相同的誤差特征的基礎(chǔ)上同化了1D-Var反演數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)對數(shù)據(jù)同化伴隨模式?jīng)]有有意義的預(yù)報影響。由GPS無線電掩星觀測值反演得到水汽和溫度的應(yīng)用具有相同的優(yōu)勢，它們與模式變量具有相同的數(shù)據(jù)格式，能夠便利地應(yīng)用于多種客觀分析和資料同化系統(tǒng)。

歐洲中心、美國國家環(huán)境預(yù)報中心、英國氣象局、法國氣象局等已經(jīng)將COSMIC GPS掩星資料（GPSRO）業(yè)務(wù)化，并取得了很好的正面效果[8]，國內(nèi)雖然就GPS無線電掩星資料特點[9]及同化技術(shù)[10]開展了一些研究，但其同化應(yīng)用多針對中國東南沿海的臺風[11]或者暴雨[12-13]天氣過程的個例研究，但是將GPS無線電掩星水汽信息加入初始場嘗試提高西北內(nèi)陸暴雪數(shù)值預(yù)報效果的工作尚未開展。本文嘗試在新疆氣象臺目前正在業(yè)務(wù)中實時使用的基于WRF（AdvancedWeatherResearch&Forecast Sytem）的DOGRAFS系統(tǒng)（Desert-Oasis-Gobi Rapid Assimilation Forecast System）[14-16]的同化模塊WRFDA（WRF Data Assimilation System）中同化入由GPS無線電掩星觀測值反演得到的折射率和溫濕度廓線資料，對比分析了兩種GPSRO資料同化對數(shù)值預(yù)報結(jié)果的影響及對各要素的資料影響范圍。

1 GPSRO資料預(yù)處理

GPS掩星分布在6個圓軌道上，海拔20 000 km，傾角55°，周期12 h。也就是說，GPS掩星的軌道距地面400～800 km（地球的半徑為6 400 km）（圖1）。

忽略與液體或固體水相關(guān)的小項，中性大氣中的折射率N=（N-1）×106與大氣壓力P，溫度T，水蒸汽分壓Pw，滿足以下方程式[2]：

在干燥的大氣中，由方程(1)和流體靜力學方程可從N中推導得出P和T。從GPS無線電掩星觀測按以下步驟可估算出氣溫和水汽：測量兩個GPS無線電信號（L1和L2）之間的位相和振幅；基于GPS和LEO衛(wèi)星得出的精確位置和速度，分別計算L1和L2的彎曲角度；排除電離層影響并重建的中性大氣彎曲角度作為影響參數(shù)函數(shù),在高海拔地區(qū)使用氣候?qū)W優(yōu)化觀察所得的的彎曲角度；使用阿貝爾變換技術(shù)重建垂直剖面的折射率；從折射率剖面圖與輔助數(shù)據(jù)（例如從獨立觀察或全球分析/預(yù)測）推理的水汽（或溫度）剖面圖。

本文采用的資料是從COSMIC官方網(wǎng)下載下來的大氣廓線資料（GPSRO）中的溫濕度廓線資料（WETPRF）和折射率資料（GPSRF），其中，大氣廓線資料是根據(jù)一維變分分析并利用歐洲中期天氣預(yù)報中心（ECMWF）的低分辨率資料反演得到的，其中包含氣壓、溫度、位勢高度、水汽壓等氣象要素，在本文中出現(xiàn)的所說GPSRO資料包含這兩類資料。本文所用的GPSRO資料，其同化時間窗為6 h，即所用到某時次COSMIC資料是由該時次前后3 h的資料所組成的，例如7日00時的資料就是由6日21時至7日03時的資料所組成（圖2）。本文所有時間均為世界時。

資料的質(zhì)量控制是資料同化的第一步工作，GPS掩星資料的質(zhì)量控制是在WRFDA這種的OBSPROC模塊中完成的。該過程主要包括范圍檢查、數(shù)據(jù)一致性檢查、與GFS背景場的相容性檢查和對稱性檢查。溫濕廓線是折射率的次級反演產(chǎn)品，反演引起的計算誤差導致其與GFS背景場的偏差較折射率大。模擬區(qū)域內(nèi)5個掩星事件反演出了1133組大氣溫濕廓線，其與GFS的平均偏差、均方根誤差和標準偏差分別為-0.598 9、1.533 9、1.412 1，經(jīng)與GFS背景場的相容性檢查后同化了其中的1007組大氣要素產(chǎn)品，提高了觀測與背景場的一致性，平均偏差、均方根誤差和標準偏差分別降低為-0.356 6、0.872 1、0.795 8，與GFS的相關(guān)性更高，同化后所得的分析場與GFS的偏差平均偏差、均方根誤差和標準偏差分別為0.218 3、0.504 0、0.4543，比觀測場與背景場的偏差更小。同樣地，5個掩星事件反演的1 353個折射率產(chǎn)品與GFS的平均偏差、均方根誤差和標準偏差分別為-0.587 8、1.504 9、1.385 4，經(jīng)與GFS背景場的相容性檢查后同化了其中的1 253組大氣要素產(chǎn)品，提高了觀測與背景場的一致性，平均偏差、均方根誤差和標準偏差分別降低為-0.379 2、0.909 4、0.826 5，與GFS的相關(guān)性更高，同化后所得的分析場與GFS的偏差平均偏差、均方根誤差和標準偏差分別為0.194 4、0.502 6、0.463 5，比觀測場與背景場的偏差更小。溫濕廓線在反演計算過程中引入了一些輔助變量，其與背景場誤差之間的均方根誤差和標準偏差整體上小于折射率。而反演計算過程中輔助變量的引入，可能導致其觀測誤差與背景場誤差之間的相關(guān)，使得其同化所得的分析場與觀測場之間的均方根誤差和標準偏差整體上大于折射率（表1）。

2 天氣過程和實驗方案

2.1 天氣過程

歐亞中高緯經(jīng)向環(huán)流，歐洲為高壓脊，西伯利亞為深厚的長波槽區(qū)。歐洲脊前北風帶較強，引導極地冷空氣南下，我區(qū)處于槽前偏西氣流控制，隨著歐洲脊的東擴其前部低槽東移進入新疆（圖3），受西伯利亞深厚長波槽前的偏西氣流控制，2014年12月07日00時到09日00時，新疆北部各地、天山山區(qū)和阿克蘇北部、巴州出現(xiàn)降雪、降溫，強降雪中心位于首府烏魯木齊，新疆北部大部出現(xiàn)寒潮。石河子、烏魯木齊、昌吉州等地普降中到大雪，其中，烏魯木齊市（17.7 mm）、米東（13.4 mm）為暴雪，新疆北部、東部風口出現(xiàn)8～9級西北風，新疆北部大部氣溫下降6～10度。

2.2 試驗方案

用WRF模式進行數(shù)值模擬實驗，用WRFDA同化GPS掩星資料，使用GFS資料提供的初始場及邊界條件，采用三層嵌套預(yù)報區(qū)域，區(qū)域中心為（41.42°N，87.85°E），水平格距分別為27 km、9 km和3 km，各層區(qū)域東西向分別取211、289、76個格點，南北向分別取181、208、61個格點,垂直方向為σ坐標，取40層。時間積分步長50 s。主要物理過程為：rrtm長波輻射方案、Dudhia短波輻射方案、Kain-Fritsch積云對流參數(shù)化方案、ACM2（Pleim）行星邊界層方案。每天00時、06時暖啟，12時、18時冷啟。文中所用時間均為世界時。為研究WRFDA同化GPS掩星資料對新疆地區(qū)數(shù)值天氣預(yù)報的影響，進行了3種不同的資料同化實驗：（1）NOGPS:沒有同化GPSRO資料；（2）WETPRF:NOGPS中加入GPS折射率資料；（3）REF:NOGPS中加入GPS折射率資料。其它細節(jié)見表2。

下面討論三維變分資料同化實驗結(jié)果。分析時間選為2014年12月7日00—8日00時。

3 結(jié)果分析

3.1 降水預(yù)報效果檢驗

為了評估同化實驗各方案對降雪預(yù)報的影響，本文進行了6 h降雪預(yù)報TS、BIAS、ETS評分檢驗。由于國家降水量級標準不適合干旱、半干旱氣候背景的新疆地區(qū)，新疆氣象工作者從多年預(yù)報、服務(wù)實踐和概率統(tǒng)計方法提出了適合新疆氣候特點的降水量級標準，24 h降雪0.1～6.0 mm為小雪，3.1～6.0 mm為中雪，6.1～12.0 mm為大雪，＞12.0 mm為暴雪。統(tǒng)計根據(jù)該標準對降雪進行分等級的評分。選擇的站點為模擬區(qū)域內(nèi)的所有常規(guī)氣象地面站。

評分公式分別為：

式中，Na表示檢驗區(qū)內(nèi)模擬和實況降雨量都出現(xiàn)在某一降水等級內(nèi)的站點數(shù)；Nb表示模擬出現(xiàn)而實況未出現(xiàn)的站點數(shù)，即空報的站點數(shù)；Nc表示模擬未出現(xiàn)而實況出現(xiàn)的站點數(shù)，即漏報站數(shù)；Nd表示模擬和實況均無降水的站點數(shù)。TS評分僅考慮了實況或者預(yù)報有降水的站點，ETS考慮了所有站點的預(yù)報情況，包括模擬和實況均無降水的站點，所以被稱為公平的TS評分。而BIAS反映了預(yù)報有降水的站點數(shù)和實況有降水的站點數(shù)的比值，BIAS越大，說明空報站點數(shù)越多，BIAS越小，漏報站點越多，無空報和漏報或者空報站點數(shù)和漏報站點數(shù)相等時，BIAS等于1。

實驗證明，GPS掩星水汽資料的同化能夠使模擬的24h累積降水更接近實際觀測值。在本次實驗中，掩星廓線同化后的TS評分整體上高于不同化（圖4）。其中，對有無降雪預(yù)報的評分較同化改變較中量降雪預(yù)報明顯，而對中量以上降雪預(yù)報效果無明顯改進（圖4a）。結(jié)合降水預(yù)報偏差（圖4b）可知，對晴雨預(yù)報評分的提高主要源自空報率的降低。與實況相比，模擬的北疆沿天山一帶的降水較實況明顯偏弱，分布范圍較實況偏小，而同化GPS掩星水汽資料后，北疆地區(qū)的降水模擬值明顯加強。由此可見，此次GPS掩星水汽資料的同化對天氣系統(tǒng)及與其伴隨的新疆地區(qū)降水的數(shù)值天氣預(yù)報有一定的積極效果。值得注意的是，文中所強調(diào)的積極影響，僅限于對此次導致新疆地區(qū)大降水的天氣系統(tǒng)。

3.2 影響范圍水平分布特征

在做資料同化的開始，首先會問，撇開預(yù)報結(jié)果的好壞，同化進去的資料到底對模式有沒有改變呢？

其中：對初始場有沒有改變呢？首先對模式模擬的具有代表性的500 hPa高度上的各要素分析增量進行對比。從圖5中看到，同化了GPS掩星溫度、濕度廓線信息之后，初始場中不僅溫度和濕度有所改變，通過模式內(nèi)部的動力調(diào)整，風場和氣壓場也有所改變。凡是參與同化的資料位置上，都會出現(xiàn)不同程度的正負增量，這說明同化資料參與進模式初始場中，相當程度上改變了模式的初始場，起到了一定的作用。掩星事件同化產(chǎn)生的分析增量中，U、V風場的分析增量有正有負，正負極值大小相當，為各項異性，沿著風向方向的影響范圍大于垂直風向方向，其增量極值中心位置向下風方向偏移。U風場分析增量正負區(qū)沿南北向相間分布，V風場分析增量正負區(qū)沿東西向相間分布。溫度、濕度場的分析增量接近各項同性，增量極值中心位置與掩星事件位置相對應(yīng)。溫度分析以增暖為主，增量最大值出現(xiàn)在中緯度地區(qū)，濕度分析以增濕為主，增量最大值出現(xiàn)在低緯度地區(qū)。

掩星事件反演的溫濕廓線與折射率資料同化對各要素的分析增量場均有不同。溫濕廓線同化對500 hPa初始風場U分量的分析增量極小值比折射率同化小，極大值相當，V分量的溫濕廓線同化分析增量極小值比折射率同化小，極大值折射率同化大，溫濕廓線同化對風場的影響幅度較折射率同化大。同時，溫濕廓線同化對分析場的增暖幅度整體上大于對風場的影響幅度較折射率同化大，對分析場的干調(diào)整幅度前者也大于后者。GPS掩星資料的同化對溫度影響最大。這些增幅差異，主要源于兩種反演產(chǎn)品所包含的誤差源不同。溫濕廓線是折射率資料的反演產(chǎn)品，它不僅包含了折射率資料的所有誤差，也包含了從折射率反演至折射率產(chǎn)生的反演誤差。

與500 hPa各要素分析增量類似，掩星事件反演的溫濕廓線與折射率資料同化對各要素的分析增量在各模式層上的大小均不同，但整體垂直變化趨勢一致（圖6），這不僅僅是由兩者的誤差大小不同造成的，還因為它們的垂直分辨率和垂直分層均不同。溫濕廓線與折射率同化后U分量的分析增量整體上均隨著高度的增加先減后增，前者在各層均略大于后。溫濕廓線與折射率同化后V分量的分析增量隨著高度的增加先減后增，在低層后者大于前者，在高層前者大于后者。整體而言，U風量分析增量小于V分量，U風量的分析增量之差大于V分量（圖6a）。溫度場分析增量整體上隨高度升高而增大，在低層為冷偏差，高層為暖偏差（圖6b）。氣壓分析增量隨高度升高單調(diào)遞增，整層均為負增量，極小值位于近地面附近（圖6c）。比濕分析增量絕對值的大值區(qū)主要集中在500 hPa以下的低空，整層均為負增量，極小值位于700 hPa附近（圖6d）。

3.3 影響范圍垂直分布特征

上文探討了影響范圍的水平分布特征，為綜合分析影響范圍的空間分布特征，下文將對影響范圍的垂直分布特征。以溫度分析增量為例（圖7a，b），溫濕廓線與折射率同化產(chǎn)生的溫度分析增量均隨高度的升高先增后減小，然后再增大，增幅區(qū)在水平方向的影響范圍均大于減幅區(qū)。溫濕廓線同化產(chǎn)生在300 hPa附近的溫度分析增量極大值為1.2℃，大于折射率同化在該層產(chǎn)生的溫度分析增量極大值0.9℃。在其上150 hPa層附近，溫度分析負增量區(qū)，溫濕廓線同化在此處產(chǎn)生的溫度分析極小值為-0.6℃，比折射率同化產(chǎn)生的溫度分析增量極小值-0.3℃更小。溫濕廓線同化產(chǎn)生的溫度分析增量的極大值和極小值的絕對值均大于折射率同化產(chǎn)生的溫度分析增量，前者在垂直方向的影響范圍也大于后者，即溫濕廓線同化比折射率同化對溫度的影響幅度大。

溫濕廓線與折射率同化產(chǎn)生的比濕分析增量均隨高度先減后增。溫濕廓線同化產(chǎn)生的比濕分析增量的極大值為-2×10-6g·kg-1，位于700 hPa附近，小于折射率同化在該處產(chǎn)生的比濕分析增量極大值2×10-6g·kg-1。在其下850 hPa附近，是比濕分析極小值區(qū)，溫濕廓線同化在此處產(chǎn)生的比濕分析極小值為-1.8×10-5g·kg-1，小于折射率同化產(chǎn)生的比濕分析增量極小值-8×10-6g·kg-1。溫濕廓線同化產(chǎn)生的比濕分析增量均為負值，而折射率同化產(chǎn)生的分析增量有正有負，但以正增量為主。溫濕廓線同化產(chǎn)生的比濕分析增量極小值的絕對值大于折射率同化產(chǎn)生的比濕分析增量，且前者在垂直方向的影響范圍也大于后者（圖7c，7d）。

為了定量地了解GPS掩星事件反演的溫濕廓線與折射率同化影響范圍大小，進一步計算了2014年12月07日06時沿82.55°E溫度和水汽分析差（圖8）?？梢钥吹剑瑴貪窭€同化產(chǎn)生的資料影響范圍平均大于折射率同化產(chǎn)生的影響范圍。并且，在任何網(wǎng)格點，無論是溫度場還是比濕場，溫濕廓線同化產(chǎn)生的分析差的絕對值大于折射率同化。

4 結(jié)論和討論

為驗證GPSRO同化對天山暴雪的影響，本文以GFS數(shù)據(jù)為背景場，用WRFDA同化了GPS掩星事件反演的折射率和溫濕廓線，評估了其對天山暴雪預(yù)報效果的影響，對比分析了其同化產(chǎn)生的影響范圍，得到以下結(jié)論：

（1）GPS掩星溫濕廓線和折射率同化對2014年12月7日的天山暴雪預(yù)報均有正效果，前者同化后的預(yù)報效果沒有同化后的改善結(jié)果顯著。對有無降雪預(yù)報的評分較同化改變較中量降雪預(yù)報明顯，而對中量以上降雪預(yù)報效果無明顯改進，對晴雨預(yù)報評分的提高主要源自空報率的降低。

（2）同化后風場U、V分量分析增量分布呈各向異性，沿風向方向的影響范圍大于垂直風向方向，其增量極值中心位置向下風方向偏移。溫度、濕度場的分析增量分布接近各向同性，增量極值中心位置與掩星事件位置相對應(yīng)。

（3）溫濕廓線同化對各要素產(chǎn)生的資料影響范圍平均大于折射率同化產(chǎn)生的影響范圍，并且在任何網(wǎng)格點上，無論是溫度場還是比濕場，溫濕廓線同化產(chǎn)生的分析差的絕對值大于折射率同化。將折射率剖面同化到數(shù)值氣象模式中，會產(chǎn)生溫度偏暖、水汽偏干、氣壓偏低的效果。

（4）溫濕廓線與折射率同化后U分量的分析增量整體上均隨著高度的增加先減后增，V分量的分析增量隨著高度的增加先減后增，溫度場分析增量整體上隨高度升高而增大，氣壓分析增量隨高度升高單調(diào)遞增，比濕分析增量絕對值的大值區(qū)主要集中在500 hPa以下的低空，極小值位于700 hPa附近。

需要指出的是，盡管歐洲中心、美國國家環(huán)境預(yù)報中心、英國氣象局、法國氣象局等已經(jīng)將COSMIC GPS掩星資料業(yè)務(wù)化，并取得了很好的正面效果,但是由于業(yè)務(wù)計算時效性等原因，資料同化過程中大多采用簡單省時、計算精度不高的GPS局地觀測算子。因此，在保證計算效率的前提下，如何提高觀測算子計算精度已經(jīng)成為GPS業(yè)務(wù)資料同化中的重要科學問題。

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[12]郝民，郭英華，馬再忠.一次降水天氣過程的GPS掩星資料在GSI同化系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].高原氣象，2010，29（1）：164-174.

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[14]李淑娟，于曉晶，琚陳相，等.DOGRAFS溫度和風場的預(yù)報檢驗[J].沙漠與綠洲氣象，2014，8（6）：1-10.

[15]琚陳相，李淑娟，于曉晶，等.GRAPES模式中不同陸面方案對新疆一次強降水事件的模擬[J].沙漠與綠洲氣象，2014，8（6）：16-22.

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Simulation of the Influence of GPSRO Assimilation upon Snow-Storm over Tianshan Mountains

MA Yufen，XIN Yu，MA Xiumei，Oudenggeli，DU Juan
（Institute of Desert Meteorology，China Meteorological Administration，Urumqi 830002，China）

The positive effect of GPSRO has been proved in a couple of national centers of numerical weather prediction.In order to test its contribution in improving the snowstorm forecasting precision over Tianshan Mountain,its inversed temperature-moisture profiler and refrectivity are assimilated with WRFDA using GFS as its background for prediction of the snowstorm occurred during Dec 7th till 8th,2014,and their range of influence generated by DA are further compared.It is found that assimilation of each of these two types of datasets can induce a positive influence of the selected snowstorm simulation,while the refinement range of the latter is greater than the former.The range of influence of zonal and meridional components of wind field along the wind direction caused by assimilation of the temperature-moisture profiler or refractivity is greater than that along the perpendicular direction,and the location of maximum center is not at the observation sites but at its downstream zone,while the corresponding range of influence of temperature and pressure as well as humidity is almost all the same at all horizontal direction,with their maximum analysis increment located around the GPSRO observation.Their assimilation both are proved the initial field become warmer、dryer with lower pressure.The range of influence generated by assimilation of temperature-moisture profiler is greater than that of refrectivity for almost every levels,with the absolute value of analysis increment of the former lager than that of the later at all grid points.The wind analysis increments of assimilation of both temperature-moisture profiler and refractivity increase firstly and then decrease with altitude,the pressure of that increased monotonically,while the increment of humidity mainly concentrated under 500 hPa,with its maximum absolute value near 700 hPa.

GPSRO；DA；snowstorm；NWP

P468.0+25

B

1002-0799（2015）04-0008-09

馬玉芬，辛渝，馬秀梅，等.GPSRO同化對天山暴雪影響的模擬研究[J].沙漠與綠洲氣象，2015，9（4）：8-16.

10.3969/j.issn.1002-0799.2015.04.002

2015-03-20；

2015-05-16

新疆維吾爾自治區(qū)自然科學基金（2013211B38）。

馬玉芬（1981-），女（回族），副研究員，主要從事數(shù)值天氣預(yù)報、中尺度數(shù)值模擬和資料同化研究。E-mail：mayf@idm.cn