资料同化对2017年登陆广东沿海台风的短期降水与路径预报影响

张诚忠，薛纪善,2，黄燕燕，戴光丰

(1.中国气象局广州热带海洋气象研究所/广东省区域数值天气预报重点实验室，广东广州510641；2.中国气象科学研究院，北京100081)

1 引 言

台风往往活动在观测资料稀少的洋面上，增加和改进现有观测资料的使用对我们提供热带气旋的准确分析和预测能力至关重要[1]。近25年来,欧洲数值预报中心和其它全球数值预报中心对热带气旋的预报水平得到稳步提高，各种遥感观测资料的利用与不断改进的同化方法是提高台风预报技巧的主因[2-3]。

对于近海或即将登陆的台风，陆地上完善的探空、加密地面观测和雷达观测网能很好地捕捉到台风外围的中小尺度信息。为提高高分辨率模式初始场质量，不少学者探索了高分辨率资料的同化方法。例如有学者在英国气象局NDP（the Nowcasting Demonstration Project）系统中尝试了两种雷达反射率同化方案试验：第一种方案通过1DVar、3DVar等两步骤间接同化，第二种则是在4DVar框架内直接同化[4]；有研究利用集合卡尔曼滤波同化方法同化雷达反射率、径向风，研究结果认为该同化方法能有效获取高分辨率的中小尺度信息，对短临预报有着正影响[5-6]。

同样地，近十年来国内有不少对高分辨率资料同化方法的综述与研究[7-9]。例如，改进地面气压观测算子，提出新的同化方案[10]；在雷达资料处理上，同时同化雷达反射率导出的“视风速”和径向风速，克服了只同化单一径向风速确定风矢量所带来的不确定性问题[11]；探索基于WRF模式的集合卡尔曼滤波同化方法，同化多普勒天气雷达径向风对登陆台风的短期降水预报效果[12]；或者将雷达反射率同化分成两步：基于雷达反射率的一维水汽廓线反演，将其引入三维变分同化系统（1DVar+3DVar）[13]。以上部分研究成果已应用到中国气象局广州热带海洋气象研究所（以下简称广州热带所）逐时同化与预报系统中[14]。

广州热带所的区域数值预报重点实验室（以下简称重点实验室）一直承担华南区域中心数值天气预报业务系统的发展与系统升级。根据2016—2020年的数值天气预报模式发展5年规划，重点实验室围绕“9-3-1”模式体系研发模式版本，开发业务技术方案：建设印度太平洋地区9 km、泛珠三角及南海地区3 km、重点地区1 km分辨率的区域高性能数值预报模式。这些高分辨率模式的初值处理的合理与否是短临预报成功的关键。为此,本文的主要目的是利用基于GRAPES的华南精细预报模式系统(3 km分辨率)，对2017年登陆广东沿海的四个台风探讨包括雷达反演水汽等稠密资料同化后对登陆台风的24小时降水预报、路径预报的影响，为逐时同化预报系统升级改进提供试验参考。

2 2017年登陆广东沿海的台风概况

2017年登陆广东沿海的台风（热带气旋）共有4 个，分别为“苗柏”（Merbok）、“天鸽”（Hato）、“帕卡”（Parhar）和“玛娃”(Mawar)（图1）。

6月12日15时前后（世界时，下同）台风“苗柏”在深圳大鹏半岛沿海地区登陆，登陆时中心附近最大风力9级（23 m/s），中心最低气压990 hPa。登陆后北上穿过深圳和惠州，中心移入河源东源县境内后于6月13日02时减弱为热带低压。24小时超过100 mm的降水中心出现在深圳到汕尾沿海一带（图略）。

8月23日00时前后台风“天鸽”以强台风级在珠海金湾区沿海登陆，登陆后继续向西偏北方向移动，23日12时以强热带风暴级进入广西境内，24日06时在广西百色境内减弱为热带低压。24小时降水超过100 mm的降水中心出现在粤西南地区（图略）。

台风“帕卡”则于8月27日01时前后在台山东南部沿海地区登陆，登陆后西北行至广西东南部，11时减弱为低压，24小时降水大于50 mm的降水范围覆盖粤西地区（图略）。

9月3日10—11时台风“玛娃”以热带风暴级别在揭阳登陆，之后“玛娃”继续向西北方向移动，4日02时在惠州市境内减弱为低气压。24小时累积降水超过100 mm的降水中心出现在珠海、台山附近，范围小（图略）。

3 同化方法、模式简介及试验设计

3.1 同化方案简介

3.1.1 三维变分同化方案

广州热带所逐时同化与预报系统采用由中国气象科学研究院与中国气象局数值预报中心研发的三维变分同化系统(GRAPES_3DVar）为核心模块，具体的方法详见文献[15]。在给定大气状态的背景场、观测资料条件下，分析场就是目标函数达到最小值的解。这里目标函数的定义如下：

x表示分析变量，xb、yo和H(x)分别为背景场、观测值与分析变量导出的观测值；B、O分别表示背景误差协方差和观测误差协方差。

分析场的求解通常需要目标函数的梯度：

3.1.2 雷达反演水汽资料的方法介绍

在稠密湿度观测资料较稀缺的情形下，充分利用雷达资料提供高分辨率的降水信息是非常有意义的研究工作。如果将其同化到模式中，对提高中小尺度天气预报能力将起到十分重要的作用。为此，本文利用观测雷达反演水汽资料，以弥补湿度观测的不足。雷达反演水汽的思路为通过雷达（反射率）估测的降水，反演出温湿度廓线（如水汽廓线、比湿）。具体的反演步骤如下。

设大气柱分为n层，以X代表温湿度廓线，即

地面降水观测量为y，观测算子（包括大尺度凝结与对流参数化）为H，则模式状态估算的降水量为H(X)，目标函数如公式（1）可写为如下：

将式（4）的第二项也写成增量形式，

H′T是 H的伴随算子。由式（9）与（10）在已知xb与y的条件下可以用牛顿法来得到使式（4）达到最小的X，即（T，q）。

3.2 模式概况与试验方案设计

文中所用的模式为基于GRAPES的区域精细预报模式，其垂直层次55层，水平分辨率3公里。模式垂直坐标采用高度地形追随坐标，水平网格变量配置格式为Arakawa-c格点分布，垂直方向charney-Phililips跳层设置，计算方案采用半隐式半拉格朗日的时间差分方案。模式区域如图1所示，模拟使用的物理过程见表1。

表1 物理过程设置

这里选取台风登陆前几小时为模式模拟初始时间，以便雷达能探测更多的台风外围中小尺度信息并加以同化。精细模式的初值场与边界条件均采用了水平分辨率为0.125°的ECMWF业务预报系统（以后简称EC）的资料；由于台风“苗柏”、“天鸽”和“帕卡”分别在 12 时、00 时、00 时前后登陆（表2），相应地，台风初值场也分别采用同时次的EC分析场；台风“玛娃”在10时前后登陆，在此以3日EC资料00时分析场起报的第10预报场为模式初值场。以上各试验均以冷启动预报未来24小时。

表2 2017年登陆广东台风

台风模拟的试验设计包括控制试验（以后简称CTRL）、同化雷达水汽（简称EXP1）以及同化包括雷达反演水汽、地面和探空资料（简称EXP2）三个试验，同化试验仅同化初始时刻一个时次的资料。其中，CTRL代表无同化试验，EXP1同化模式初始时刻的雷达反演的水汽廓线（比湿廓线），EXP3同化的要素包括雷达反演的水汽（比湿）、以及地面、探空观测的质量场（高度场）、风场、比湿（表 3）。

表3 模拟试验设计

4 台风试验结果分析

4.1 评估方法

为定性评估资料同化对降水的影响，这里采用威胁指数(TS)对降水预报进行评估。其中，TS=命中/（命中+空报+漏报），TS评分越高反映降水预报水平越高；预报偏差=(命中+空报)/(命中+漏报)；若预报偏差小于1，反映预报漏报偏多，若偏差大于1，空报偏多，偏差接近1为最好。地面观测站降水处理：将其插值到与模式分辨率匹配的3 km格距，并对华南境内所有模式格点进行逐一评分。

关于台风预报路径的误差计算，文中以台风环流范围内、以850 hPa层位势高度最小值点与同时次实况观测台风中心之间的距离为预报误差。

4.2 不同资料同化对登陆广东台风的未来24小时降水、路径预报影响

4.2.1 台风“苗柏”

图2为台风“苗柏”三组模拟试验的降水TS、预报偏差与路径误差图。可以看出，EXP1在中雨、暴雨级别TS均高于CTRL，其他级别相当或略低，中雨及以上的TS均略高于EXP2（图2a）；EXP2预报的小雨、中雨为最好，大雨、暴雨TS则低于另外两组试验。预报偏差除了在暴雨预报空报较多外，EXP1均比CRTL、EXP2更接近1（图2b）；综合TS与预报偏差，认为EXP1的降水预报在三组试验中最优。

从路径预报分布图(图2c)可见，CTRL预报路径比实况偏西，EXP1与CTRL无明显变化；EXP2的路径预报在第4小时后逐渐向实况靠近，路径误差为三组试验中最小，反映同化地面探空资料对24小时内的路径预报有改进。

4.2.2 台风“天鸽”

台风“天鸽”三组试验的降水TS相差不大（如图3所示），EXP2在各级别降水TS评分中最高；EXP1次之，CTRL最低。预报偏差图可看出EXP1在中雨预报最接近1，其他级别预报无明显差异，综合三次试验的TS与预报偏差，EXP1的降水预报效果为最优。

三组试验预报的路径均呈西北方向移动，与实况台风轨迹大略一致。其中，EXP2在前10小时、最后4小时误差最小，中间时段误差偏大。EXP1预报误差在第10—第20小时最小，其余时段与CTRL相当，略逊于EXP2。

4.2.3 台风“帕卡”

与上两个台风的模拟结果类似，三组试验TS差异不明显（图4）。其中，EXP2的TS为最高（除了中雨），EXP1次之，CTRL最低，EXP2预报偏差最接近1。因此EXP2在三组试验中降水预报最优。

台风登陆后的路径预报，EXP1为最接近观测路径，CTRL次之，EXP2预报路径偏北而误差最大。

4.2.4 台风“玛娃”

降水TS图显示（图5），EXP1在中雨、大雨、暴雨级别均高于CTRL试验，预报偏差在三组试验中最接近1；EXP2在中雨以上TS低于EXP1、CTRL试验，在大雨、暴雨级别TS最高，但漏报偏多。综合以上，EXP1对降水的预报最好。

路径分布图中，CTRL预报的路径比实况偏东（图5c），EXP1、EXP2路径逐渐向实况靠近趋势，尤其同化了包括了地面探空信息的EXP2试验路径最接近实况；路径误差除了在第2个时次误差偏大外，其他时次误差均小于CTRL，显示综合同化雷达与其它观测资料后对24小时内的路径有更好的表现。

综合以上分析结果，四个台风模拟试验中有三个EXP1在预报偏差比CTRL、EXP2更接近1情况下TS评分为最高或次高，反映雷达反演水汽的同化对未来24小时降水预报有正影响；EXP2的降水预报略逊于EXP1，优于CTRL。

在台风路径预报影响方面，雷达水汽的同化有着无负影响到正影响的改善（与CTRL相比），而雷达水汽、地面和探空的同化中有3个个例是有助于台风路径预报的改进，这结论与Chan等[16]的研究结果一致。

为进一步阐明资料同化后对短临降水、路径预报影响，本文选取台风“玛娃”个例，以便更清楚地反应有无同化资料的预报差异。下节以台风“玛娃”为例（见第2节说明）进行具体分析。

4.3 资料同化对台风“玛娃”短临降水、路径的影响分析

4.3.1 有无同化初值场的差异分布

图6为9月3日10时观测的雷达反射率及其同化的资料站点、同化分析增量分布图。图6a为3 km高度的观测雷达反射率，图6b中蓝色小方格代表经过一维反演并经过稀疏化后的水汽廓线位置点，红色圆点代表地面探空观测站点；其中水汽廓线点很好地代表雷达强回波的分布特征，弥补了华南地区大气湿度观测密度的不足，为捕捉中小尺度湿度信息提供极好的反演资料。图6c为经过三维变分后的3 km高度水汽增量分布图，图6d为500 hPa风速分析增量图。

由图6c可发现同化资料后（EXP2）分析场的水汽增量大于0.9 g/kg区域的分布、走向与大于20 dBz雷达回波位置吻合，表明模式背景场偏干、同化后模式初始场（分析场）已包含雷达反演水汽（降水）信息等。另外，500 hPa风速增量反映同化资料后台风北侧有偏西（少量偏北）气流的增量，因此前12小时预报的路径比CTRL试验的偏西，更接近实况路径（图5）。

4.3.2 资料同化对短临降水预报的影响

两个试验的前12小时累计降水预报如图7所示。与实况降水相比：CTRL的3小时降水预报没有模拟出珠三角西侧的降水中心，6小时后预报出降水位置、量级偏小；12小时后基本模拟出沿海及珠三角西侧的降水中心。EXP2很好地模拟出3、6、12小时累积降水中心，EXP1预报结果与EXP2的类似（图略），资料同化对短时降水预报有明显提高。

为阐明同化资料后为何成功报出珠三角西侧强降水中心，这里沿着图4的水汽正增量中心轴（114°E）给出CTRL、EXP2两试验模式积分1小时后的比湿、环流差异图（图8），在22.8°N和23.2°N处分别有水汽差异正中心，这两中心分别对应着正的潜热加热中心，以及上升气流，该位置恰好对应着3、6小时累积降水中心（图7）。

上述事实反映，初始时刻水汽的正增量（水汽充沛）区，一旦对应着上升气流，会使得此处中高层潜热释放增大；对流层中高层潜热释放有利于上升气流维持，有利于水汽的进一步抬升与凝结，形成降水。因此前3小时EXP2试验很好地模拟出珠三角西侧的降水中心。24小时内逐时TS进一步印证同化资料后提高降水预报水平，EXP1的逐时降水预报尤为明显（图9）。EXP2在第11小时前TS均比CTRL高，之后由于低压位置比实况低压偏东北（图略），导致降水位置偏差，造成逐时降水TS比CTRL试验低；但24小时累积降水TS仍然比CTRL的高（图5）。

为阐明同化资料后预报的台风路径为何更接近实况，分析了EXP2和CTRL两次试验台风引导气流偏差（同化试验EXP2与控制试验CTRL的差值）随时间演变的情况。图10a、10b分别代表500 hPa台风引导气流的u分量（东风）、v分量（北风）偏差时间序列。引导气流偏差的计算范围见图6d中的黑方框区。如图10所示，第1小时u分量偏差为负、v分量偏差为正值，因此预报的第1小时位置比CTRL偏西北，之后，除了第5—第8小时EXP2东风比CTRL的小（u分量差值为正），其余时间东风分量比CTRL偏大；与此同时，EXP2的北风分量均比CTRL小（v分量差值为负），因而第2小时后EXP2预报的路径更偏向西南，接近实况路径（图5c）；显然，反演的水汽资料以及地面、探空资料的同化能改进登陆台风的短时路径预报效果。

5 小 结

利用分辨率为3 km的华南精细数值天气预报模式，对2017年登陆广东沿海的台风进行模拟，以评估资料同化对登陆台风短期降水预报、路径预报的影响。本文设计了无同化资料CTRL，同化雷达反演水汽EXP1、同化雷达反演水汽和地面及探空资料EXP2三组试验，模拟分析结果如下。

观测资料同化对台风登陆后的短期路径预报、降水预报有不同程度的改进。其中，雷达反演水汽的同化对短期降水预报有改善，对台风路径预报影响不大；在此基础上同化地面、探空资料后对台风路径的预报比EXP1的预报有改进，对降水预报改善不明显。

通过登陆台风个例诊断分析发现：同化与不同化资料的试验分别积分1小时后，二者间的水汽正差异仍维持在初始场水汽增量区，并对应着两者潜热差异的正潜热增量区，以及配合着两者环流差异的上升对流；因此可以认为，初值场水汽的增加配合着对流上升有利于短时间内成云致雨，从而提高短时降水预报。地面和探空观测资料同化有利于改进登陆台风的短时路径预报。