希 爽,于天雷,任素玲,張里陽,唐世浩
(1.中國氣象局地球系統(tǒng)數(shù)值預(yù)報中心 衛(wèi)星資料同化室,北京 100086;2.國家衛(wèi)星氣象中心 遙感室,北京 100081;3.許健民氣象衛(wèi)星創(chuàng)新中心,北京 100081;4.中國氣象局 中國遙感衛(wèi)星輻射測量和定標重點開放實驗室,北京 100081;5.國家衛(wèi)星氣象中心 衛(wèi)星氣象研究所,北京 100081)
我國數(shù)值天氣預(yù)報業(yè)務(wù)部門普遍對極軌衛(wèi)星資料對全球數(shù)值預(yù)報模式的作用認知度很高,但在我國區(qū)域模式[1-7]中,極軌衛(wèi)星資料并沒有得到普遍應(yīng)用。因為區(qū)域模式啟動時間快、資料截斷時間短。如快速更新循環(huán)同化系統(tǒng)[8-13]要求截斷時間更短(如70 min),只有高時效資料才能進入同化系統(tǒng)。全球(整軌)極軌衛(wèi)星資料一般時效為3 h~6 h,不能滿足要求。
本文提出采用多源極軌衛(wèi)星資料來解決以上問題:首先挖掘使用大量時效很高的區(qū)域轉(zhuǎn)發(fā)資料,滿足區(qū)域模式對資料的時效要求;然后利用搭載在不同平臺的多源衛(wèi)星資料,提高過境資料量。
本文從中國氣象局業(yè)務(wù)平臺獲取微波溫度計(Advance Microwave Sounding Unit-A,AMSU-A)資料,對區(qū)域轉(zhuǎn)發(fā)資料進行處理和質(zhì)量評估;基于中尺度數(shù)值預(yù)報模式(Weather Research and Forecasting Model,WRF)及其同化系統(tǒng)(WRF Data Assimilation,WRFDA),建立區(qū)域模式極軌衛(wèi)星資料實時同化系統(tǒng),在2018 年1 月~10月進行連續(xù)實時同化試驗,對試驗結(jié)果進行初步評估。
先進的泰羅斯業(yè)務(wù)垂直探測儀(Advanced TIROS Operational Vertical Sounder,ATOVS)搭載在NOAA-15、NOAA-16、NOAA-17、NOAA-18、NOAA-19、MetOp-A 和MetOp-B 上,其中AMSU-A 采用跨軌掃描方式,星下點分辨率約為48 km,每條掃描線有30 個視場,最大掃描角為48.33°。AMSU-A 有15 個微波探測通道,其中12個通道中心頻點位于氧氣吸收波段(50.3 GHz~57.3 GHz),探測從地球表面到42 km 高度的大氣溫度,其余3 個通道為反映地表和降水信息的窗區(qū)通道。
極軌氣象衛(wèi)星資料按照來源可被分為全球資料和區(qū)域轉(zhuǎn)發(fā)資料兩大類。
1.2.1 全球資料
全球資料是指一條經(jīng)過定標、定位預(yù)處理的完整軌道的極軌衛(wèi)星全球觀測數(shù)據(jù),掃描地球一圈用時超過100 min。全球資料受到航天器內(nèi)部存儲時間和數(shù)據(jù)收集、處理和分發(fā)過程影響,延遲3 h~6 h 后到達用戶,可同化資料數(shù)量受到限制。
中國氣象局業(yè)務(wù)接收的AMSU-A 儀器的全球資料有兩種,分別來自美國國家衛(wèi)星、數(shù)據(jù)和信息局(National Environmental Satellite,Data and Information Service,NESDIS)和歐洲氣象衛(wèi)星組織(European Organisation for the Exploitation of Meteorological Satellites,EUMETSAT)。
1.2.2 區(qū)域轉(zhuǎn)發(fā)資料
區(qū)域轉(zhuǎn)發(fā)資料,來自“區(qū)域衛(wèi)星垂直大氣探測資料轉(zhuǎn)發(fā)服務(wù)”(Regional ATOVS Retransmission Service,RARS),是世界氣象組織在數(shù)值天氣預(yù)報模式時效需求的驅(qū)動下,將全球幾十個衛(wèi)星接收站與幾個區(qū)域數(shù)據(jù)處理中心共同組成全球網(wǎng)絡(luò),向全球用戶實時提供的極軌衛(wèi)星垂直探測數(shù)據(jù)。區(qū)域轉(zhuǎn)發(fā)資料以弧段數(shù)據(jù)為單位,時效高達0.5 h。
中國氣象局業(yè)務(wù)接收的區(qū)域轉(zhuǎn)發(fā)資料也有兩種,一種來自亞洲-環(huán)太平洋區(qū)域ATOVS 轉(zhuǎn)發(fā)服務(wù)(Asia-Pacific Regional ATOVS Retransmission Service,APRARS);另一種來自歐洲氣象衛(wèi)星組織先進轉(zhuǎn)發(fā)服務(wù)(EUMETSAT Advanced Retransmission Service,EARS),均包含十幾個衛(wèi)星資料接收站。
區(qū)域轉(zhuǎn)發(fā)資料由于時效高,已被歐洲中期數(shù)值預(yù)報中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)、英國氣象局、日本氣象廳[14-15]、印度[16]和美國[17]的氣象部門數(shù)值預(yù)報業(yè)務(wù)應(yīng)用。目前在我國還沒有被應(yīng)用。
在中國氣象局數(shù)據(jù)平臺(http://idata.cma.cn/)檢索并獲取4 種來源AMSU-A 的資料[18],并將同化時間窗內(nèi)所有衛(wèi)星資料進行拼接。以上區(qū)域轉(zhuǎn)發(fā)資料格式為1 級C型(Level 1 C,L1C)格式[19],需要被轉(zhuǎn)成氣象數(shù)據(jù)的通用二進制格式(Binary Universal Form for data Representation,BUFR)后才能進入WRFDA 同化系統(tǒng)。
首先對區(qū)域轉(zhuǎn)發(fā)資料進行質(zhì)量評估,由于NESDIS全球資料被公認為定標質(zhì)量較高,在本文中被當(dāng)成評估區(qū)域轉(zhuǎn)發(fā)資料質(zhì)量的基準。
如圖1 所示,在將區(qū)域轉(zhuǎn)發(fā)資料與NESDIS 全球資料匹配時,本文采取先“粗篩”后“精匹配”的方法,其中設(shè)定兩者觀測時間之差小于7 s,經(jīng)緯度之差小于0.1°。
圖1 區(qū)域轉(zhuǎn)發(fā)資料和全球資料匹配流程圖
區(qū)域轉(zhuǎn)發(fā)資料質(zhì)量評估結(jié)果[20]表明:區(qū)域轉(zhuǎn)發(fā)站資料質(zhì)量穩(wěn)定,NOAA-18 衛(wèi)星通道5~11 的6 個月均方根誤差RMSE為0.17 K。
為了降低觀測資料自相關(guān),在WRFDA 同化系統(tǒng)里,對衛(wèi)星微波溫度計AMSU-A 資料和探空資料[21]進行稀疏化(稀疏化距離分別被設(shè)為60 km 和30 km)。為了模式更好地吸收衛(wèi)星資料信息,需要降低衛(wèi)星資料和背景場之間的偏差,并去除衛(wèi)星資料處理環(huán)節(jié)的系統(tǒng)性偏差,對微波溫度計AMSU-A 資料進行了質(zhì)量控制[22-23]和變分偏差訂正[24]。
如圖2 所示,多源極軌衛(wèi)星實時區(qū)域同化系統(tǒng)(Real-time Regional Assimilation System,RRAS)分為數(shù)據(jù)處理、同化/預(yù)報以及檢驗和可視化3 個層,主要包括9 個模塊:資料獲取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、多源衛(wèi)星資料監(jiān)控和質(zhì)量分析、同化、預(yù)報、后處理、檢驗、作圖和運行調(diào)度。
圖2 多源ATOVS 衛(wèi)星微波溫度計資料實時區(qū)域同化系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)圖
使用WRF 模式和WRFDA3.7 同化系統(tǒng)[25],實現(xiàn)多源極軌衛(wèi)星資料實時區(qū)域同化。衛(wèi)星觀測算子采用美國衛(wèi)星資料同化聯(lián)合中心(Joint Center for Satellite Data Assimilation,JCSDA)開發(fā)的快速輻射傳輸模式(Community Radiative Transfer Model,CRTM)[26]。
WRF 模式區(qū)域中心點位置設(shè)為(25°N,135°E),水平格距15 km,水平網(wǎng)格點數(shù)為540×480 個。模式積分時間步長為90 s,垂直方向28 層,模式層頂高度為10 hPa。采用新Grell 對流參數(shù)化方案、RRTMG 長波和短波輻射方案、WSM 6 類水物質(zhì)方案、MYNN 表面層方案、聯(lián)合Noah 地表方案和MYNN 邊界層方案。
中尺度模式背景場為全球T639 模式的12 h 數(shù)值預(yù)報場,每天UTC 00:00、06:00、12:00 和18:00 進行同化分析,使用WRFDA 同化多源AMSU-A 資料和常規(guī)觀測資料,同化時間窗為3 h,冷啟動運行中尺度模式預(yù)報模式WRF,向后預(yù)報48 h。每6 h 輸出一次大氣溫度T、濕度q、位勢高度ght、緯向風(fēng)u、經(jīng)向風(fēng)v以及云中水物質(zhì)等數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品,覆蓋中國大部分陸地及東海、南海以及周邊地區(qū)和海域(65°E~180°E 和-15°S~60°N)。
RRAS 系統(tǒng)輸入數(shù)據(jù)主要來自全國綜合氣象信息共享平臺數(shù)據(jù)庫,輸出產(chǎn)品被存放在網(wǎng)盤。為了使業(yè)務(wù)人員能直接用氣象信息綜合分析處理系統(tǒng)(MICAPS)分析RRAS 產(chǎn)品,本文將RRAS 產(chǎn)品進行加工處理,插值為0.1°×0.1° 等經(jīng)緯度網(wǎng)格數(shù)據(jù),并轉(zhuǎn)換為MICAPS格式[27]。
背景場的正演輻射模擬值(B)由數(shù)值預(yù)報模式場的溫度、濕度廓線以及地表參數(shù)等代入快速輻射傳輸模式CRTM 正演得出。觀測增量O-B(觀測值O和背景場的正演輻射模擬值B的差值)在質(zhì)量控制中常被用來剔除觀測數(shù)據(jù)異常值。
試驗結(jié)果如表1~表3 所示:(1)在質(zhì)量控制后,O-B標準差降低了26%~87%;(2)偏差訂正后亮溫O-B平均值更接近高斯分布中值(0 K);(3)經(jīng)過質(zhì)控和偏差訂正后,通道5~9 亮溫O-B平均值變?yōu)?0.03 K、-0.02 K、-0.02 K、0.02 K 和-0.05 K,O-B標準差分別降低了56%、31%、80%、88%和33%。
表1 2018 年1 月~10 月NOAA-18 衛(wèi)星AMSU-A亮溫觀測數(shù)量
表2 2018 年1 月~10 月NOAA-18 衛(wèi)星AMSU-A亮溫O-B 標準差
表3 2018 年1 月~10 月NOAA-18 衛(wèi)星AMSU-A亮溫O-B 平均值
觀測殘差O-A(觀測值O和分析場的正演輻射模擬值A(chǔ)的差值),代表同化后觀測值和分析場的差異。從O-B到O-A的變化反映出同化觀測資料對數(shù)值預(yù)報背景場的調(diào)整。
如表4 所示,2018 年1 月~10 月,各通道亮溫O-A標準差與亮溫O-B標準差相比平均降低33%,分別降低了0.13 K、0.1 K、0.09 K、0.11 K 和0.18 K。說明同化后有效地使背景場亮溫靠近衛(wèi)星觀測場亮溫。
表4 NOAA-18 衛(wèi)星AMSU-A 第5~9 通道亮溫的O-B 標準差和O-A 標準差
3.3.1 對比方法
全球T639 分析場被視為真實值,將其插值到WRF采用的Arakawa C 水平網(wǎng)格[25],將RRAS 分析場插值到T639 模式標準氣壓層。在相同的氣壓層和水平網(wǎng)格上,計算兩者均方根誤差RMSE:
其中,X代表RRAS 同化分析場,Y代表全球T639 分析場,m為水平方向模式格點個數(shù)。變量包括:位勢高度、溫度、緯向風(fēng)速、經(jīng)向風(fēng)速、2 m 溫度、10 m 緯向風(fēng)速和10 m 經(jīng)向風(fēng)速。
3.3.2 對比結(jié)果
2018 年1 月~10 月試驗RRAS 分析場與全球分析場相比:
(1)如表5 所示,在6 個典型氣壓層上,位勢高度平均RMSE為23.58 dagpm,溫度平均RMSE為1.17 K,緯/經(jīng)向風(fēng)速平均RMSE為3.36 m/s 和3.80 m/s。其中位勢高度和溫度的RMSE在500 hPa、700 hPa 和850 hPa 較??;風(fēng)速RMSE在200 hPa 最大;
表5 同化分析變量(與全球分析相比)的RMSE 的平均值和標準差
(2)如表6 所示,2 m 溫度RMSE平均為1.01 K,10 m緯向風(fēng)和10 m 經(jīng)向風(fēng)平均值為2.07 m/s 和2.23 m/s。
表6 2 m 溫度、10 m 經(jīng)向風(fēng)和10 m 緯向風(fēng)(與全球分析相比)RMSE 的平均值和標準差
該結(jié)果與同期其他業(yè)務(wù)區(qū)域模式類似。
RRAS 預(yù)報產(chǎn)品能提前反映副熱帶高壓、強降水過程溫度場和風(fēng)場等,支撐暴雨強對流天氣分析;RRAS 對臺風(fēng)路徑也有較強預(yù)報能力。
4.1.1 2018 年長江梅雨個例
受低渦切變線云系影響,2018 年7 月5 日,西南地區(qū)東部、江漢、江南北部、江淮和黃淮南部等地出現(xiàn)較強降水天氣。
副熱帶高壓是影響降水和臺風(fēng)路徑的重要天氣系統(tǒng),RRAS 對副熱帶高壓的預(yù)報能夠反映同化預(yù)報系統(tǒng)的性能。如圖3(a)所示,RRAS 提前12 h 預(yù)報的500 hPa西北太平洋副熱帶高壓(588 dagpm 等值線),呈東西帶狀分布,與實況副熱帶高壓形態(tài)基本一致,位置略偏東。
低層的熱力結(jié)構(gòu)和動力結(jié)構(gòu)與暴雨發(fā)生發(fā)展關(guān)系密切。如圖3(b)和圖3(c)所示,RRAS 提前12 h 預(yù)報的850 hPa 溫度分布以及850 hPa 風(fēng)場位于湖北東部的低渦中心,均與實況一致,RRAS 產(chǎn)品分辨率更高、刻畫更精細,對預(yù)報員分析天氣形勢非常有利。
4.1.2 2018 年秋季強降水個例
2018 年9 月4 日~5 日受高原槽云系東移影響,青海東部、甘肅南部和四川等地出現(xiàn)強對流天氣。
如圖4 所示,RRAS 預(yù)報未來12 h 的500 hPa 副熱帶高壓海上部分略偏東,形態(tài)和實況基本一致;RRAS 也提前12 h 預(yù)報出了位于貴州、湖南和重慶等地的副熱帶高壓陸地部分,與實況相比范圍略小。
圖4 北京時2018 年9 月5 日20:00,RRAS 提前12 h 預(yù)報的位勢高度和實況(單位為dagpm,同圖3(a))
海上缺乏常規(guī)觀測資料,極軌衛(wèi)星微波溫度計資料為區(qū)域模式彌補海上大氣觀測,為臺風(fēng)預(yù)報提供更準確的大氣初始場信息。
如圖5 所示,在2018 年臺風(fēng)“瑪利亞”和“山竹”個例中,RRAS 產(chǎn)品分析的48 h 臺風(fēng)中心與中央氣象臺發(fā)布的臺風(fēng)中心基本一致;RRAS 每隔6 h 預(yù)報一次未來48 h臺風(fēng)路徑,在“瑪利亞”臺風(fēng)登陸前(2018 年7 月9 日~11日)預(yù)報的臺風(fēng)路徑與實況非常接近。
圖5 臺風(fēng)個例RRAS 同化分析和預(yù)報
本文使用多源、多平臺的極軌衛(wèi)星資料,建立極軌衛(wèi)星微波溫度計資料實時同化系統(tǒng),實現(xiàn)區(qū)域轉(zhuǎn)發(fā)的極軌衛(wèi)星微波溫度計AMSU-A 資料實時同化。本文對區(qū)域轉(zhuǎn)發(fā)極軌衛(wèi)星資料的評估方法和同化方法,可為其后續(xù)業(yè)務(wù)應(yīng)用提供參考。
要注意根據(jù)所在區(qū)域范圍和衛(wèi)星資料時效,因地制宜、因星制宜選取衛(wèi)星資料。另外,除了微波溫度計資料之外,微波濕度計和高光譜探測儀等資料同樣可被用于區(qū)域模式。