我国三维云融合分析业务系统(3DCloudA-V1.0)研制与开发

朱智 师春香* 刘瑞霞 张涛 谷军霞

(1 国家气象信息中心，北京 100081； 2 国家卫星气象中心，北京 100081)

引言

云是地球系统的重要组成部分，一直受到众多研究者的关注[1]。云的变化能够直接影响大气中的辐射传输，进而影响大气中的温湿度分布和到达地面的太阳辐射，最终对地气系统的辐射平衡产生影响[2-4]。准确获取云的信息，了解其分布特征，对深入研究大气辐射、大气环境监测和气候变化具有重要意义[5-7]。

随着探测技术的不断发展与成熟,提供了越来越多基于各种观测手段的气象数据，目前中国已具有了卫星、雷达、地面常规观测、高空探观测等多种观测能力[8-9]，这些观测形成了地基、空基、天基的观测网，从不同的角度提供了三维云观测信息。然而，每种观测对三维云信息的描述都是有限的，在人烟稀少的地区，地面常规观测、探空观测覆盖不到，卫星对这些地方的观测显得尤为重要，然而卫星也往往仅能获得大气顶层的信息，因此，为了获得更精细的连续分布的三维云场，就需要对多源数据进行融合分析[10]。美国国家海洋和大气管理局(National Oceanic and Atmospheric Administration，NOAA)发展了LAPS/STMAS(Local Analysis and Prediction System/ Space and Time Mesoscale Analysis System)系统，通过融合多源观测资料，获得三维云融合分析结果，为数值预报模式提供更好的初始场，改进数值预报模式的短期预报水平。其他一些机构也发展了类似的三维云融合系统，如美国的ARPS(Advanced Regional Prediction System)等[11-16]。

结合卫星、雷达、地面常规观测等多种观测数据，针对中国区域特征以及中国现有资料特点，研究适用于中国区域的三维云融合分析方法，生成的三维云融合分析产品可用于天气诊断分析，有效防御各类气象灾害以及次生灾害，减轻人民生命财产损失，同时也能够为大气辐射研究提供一定的参考。根据《国家级气象业务现代化目标任务和评价方案(2014—2020年)》，作为“气象资料质量控制及多源数据融合与再分析”攻关方向的重点任务之一，国家气象信息中心承担了“实时发布全国3～5 km分辨率大气要素与云信息融合产品”的相关工作。为了切实推进三维云融合分析方向的研发工作，国家气象信息中心拟定了建立三维云融合分析系统(3DCloudA)的建设计划，并于2015年全面启动三维云融合分析业务系统研发工作。截至2020年，三维云融合分析业务系统研发工作已持续开展6年，三维云融合分析业务系统(3DCloudA-V1.0)已经进入业务化运行阶段，实时生成的“中国陆地三维云量实况融合分析产品V1.0”于2018年12月通过业务准入评审，通过国内气象通信系统实现全国下发。

1 三维云融合分析方法

3DCloudA-V1.0系统是基于LAPS/STMAS系统[17]，结合国内的实际情况发展而来，输入资料主要包括：GFS和GRAPES-GFS数值预报产品、雷达观测资料、FY-4A和Himawari-8静止气象卫星观测数据等多源观测资料，通过融合分析可以得到三维云量、总云量等融合分析产品，并可以得到云底高度、云顶高度、云水、云冰等附加产品；3DCloudA-V1.0系统中使用了逐步订正的融合分析方法，利用数值预报产品中的三维湿度信息获得三维云量初猜场，之后在利用观测资料进行订正，得到最终的三维云融合结果

1.1 三维云量初猜场计算

三维云量初猜场的形成与数值预报产品有关，基于数值预报产品中的湿度信息计算得到云量，每层云量Cloud计算公式如下：

其中,Cloud范围在0到1之间;RH为相对湿度;RHO为阈值，在3DCloudA-V1.0系统中设为0.8;b是经验系数，在3DCloudA-V1.0系统中设为1。

1.2 静止气象卫星观测数据对云量的订正

基于数值预报产品和三维云量初猜场，计算模拟的静止气象卫星红外波段亮温，之后根据模拟亮温与实际观测亮温之间的差异，对三维云量初猜场进行订正。如果实际观测亮温比模拟亮温高，则认为三维云量初猜场云量偏多或者云层偏高，采用2种方法调整云量：①降低云顶的高度；②采用卫星观测亮温和数值预报产品重新计算一个云量，对原来的云量场进行修正。如果实际观测亮温比模拟亮温低，则通过卫星红外波段亮温观测数据计算云顶高度和云量，然后通过卫星计算结果与三维云量初猜场的对比来进行订正，最后利用分析的云量场计算得到一个模拟亮温，与卫星红外波段亮温观测数据进行比对，进一步调整云量(图1)。

图1 静止气象卫星观测数据对云量的订正流程

1.3 雷达观测数据对云量的订正

尽管目前中国气象业务中的天气雷达为测雨雷达，无法给出准确的云观测信息，但是基于雷达反射率观测数据，可以在一定程度上反映出云底的空间分布情况，因此雷达反射率观测数据也是3DCloudA-V1.0系统的重要数据之一。得到雷达基数据，读取雷达反射率数据，并投影至3DCloudA-V1.0系统的分析格点上，若某一格点上周围存在多个雷达反射率观测数据，则通过距离权重法得到该点最终雷达反射率结果。在3DCloudA-V1.0系统中，若上一步订正得到的三维云量场在某个网格上有云且该格点上的雷达反射率在云底之上并超过一定阈值，则该格点云量定为1(图2)。

图2 雷达观测数据对云量的订正流程

1.4 质量控制

3DCloudA-V1.0系统中质量控制主要是对于云量分析结果中的异常值(即云量分析结果大于1或者小于0的情况)进行处理，即若云量分析结果大于1.001，则3DCloudA-V1.0系统报错退出；若云量分析结果在1.0～1.001之间，将云量分析结果赋值为1；若云量分析结果小于0，则给出报错信息，并将云量分析结果赋值为0(图2)。

2 系统设计与实现

三维云融合分析业务系统(3DCloudA-V1.0)具有多种来源气象数据获取、数据预处理、数据融合分析、产品生成与后处理、产品评估、数据管理、运行调度等功能，可生成分辨率为0.05°/h的覆盖中国及其周边区域的总云量及三维云量实况分析产品。目前三维云融合分析业务系统(3DCloudA-V1.0)运行在中国气象局“派-IBM”高性能计算集群”和“派-曙光”高性能计算集群，开发编译环境包括：Fortran编译器、Python编译器、MUSIC客户端、EC-Flow客户端[18]、NCL库、HDF5库、NetCDF库等。

系统运行需要的输入数据主要来自“派-IBM”高性能计算集群/“派-曙光”高性能计算集群存储数据、CIMISS(China Integrated Meteorological Information Service System)数据库[19]和国家气象信息中心下载平台。输出产品由CTS(China Telecommunication System)通信系统[20]推送至CIMISS数据库，并由归档系统进行归档，通过 MUSIC(Meteorological Unified Service Interface Community)接口和国内气象通信系统向用户提供产品服务。

2.1 系统组织结构

三维云融合分析业务系统(3DCloudA-V1.0)主要包括：数据获取模块、数据预处理模块、数据融合分析模块，数据后处理模块以及EC-Flow调度模块等5个模块(图3):①数据获取模块。主要用于获取系统所需各类输入数据，包括数值预报产品、静止气象卫星成像仪一级数据、静止气象卫星云检测产品、雷达基数据等，为系统提供数据支撑。②数据预处理模块。实现卫星和雷达气象数据的预处理。对卫星数据进行格式转换和分辨率变换，将静止气象卫星一级数据处理为等经纬度投影、netcdf格式的中间数据；对单站多普勒雷达基数据进行解码，输出为单站对应扫体个数的、netcdf格式的中间数据。③数据融合分析模块。基于数值预报产品，生成三维云量初猜场；读取多源观测资料，对生成的三维云量初猜场进行逐步订正;主要包括云底信息订正、云顶信息订正和云中订正等;对多源气象资料进行融合，生成覆盖中国及其周边区域的总云量及三维云量融合分析结果。④数据后处理模块。将生成的最终产品数据转换为GRIB2格式，将产品数据传输到CTS通信系统，由CTS系统完成产品分发；生成产品空间分布图，并定时绘制产品评估图；定时清理、备份输入数据、中间结果、输出产品、系统日志等文件，保证业务系统占用的存储空间处于一定的范围内。⑤运行调度模块。基于EC-Flow软件的运行调度模块,根据设计的逻辑顺序，实现各功能模块之间的有序执行，具备并发启动多个作业任务的能力，提高运行效率，使得系统能够实时、稳定、高效地运行。

2.2 系统开发与运行环境

中国气象局“派-IBM”高性能计算集群和“派-曙光”高性能计算集群为系统的实时运行提供了软件和硬件支撑；国家气象信息中心“天镜”监控平台为系统的运行提供了全流程监控，包括数据获取监控、作业状态监控、产品生成监控,三维云融合分析业务系统(3DCloudA-V1.0)运行装机的正确性和完整性能够被“天镜”监控平台全流程监控，产品最终进入CIMISS数据库，经由MUSIC接口和CTS2.0通信系统向用户提供产品服务(图3)。

2.3 系统工作流程

系统每小时运行2次，于每个整点和整点后30 min启动，实时融合多源气象数据，每次运算生成1个时次的数据；输入数据源包括数值预报产品、地面观测数据、雷达基数据、静止气象卫星观测数据，生成时间分辨率1 h、空间分辨率0.05°、覆盖中国及其周边区域(0°～60°N、70°～140°E)的总云量及三维云量实况融合分析产品(表1)。

表1 三维云融合分析业务系统(3DCloudA-V1.0)工作流程

2.4 系统实现

系统依托于“派-IBM”高性能计算集群和“派-曙光”高性能计算集群建设，实现了业务系统双机备份，有效地提升了产品稳定性和可靠性，并使用EC-Flow调度软件，建设了实时调度模块，具备可视化的监控界面，方便监视系统运行状况，图4为目前3DCloudA-V1.0系统的EC-Flow调度界面。

图4 三维云融合分析业务系统(3DCloudA-V1.0)的EC-Flow调度界面(图中黄色表示已执行、蓝色表示待执行)

为减轻业务系统运维压力，在系统中，开发了EC-Flow调度进程实时监测与自动重启、缺失时次数据自动补算等容错功能，有效地提升了系统稳定性：①EC-Flow调度进程监控与自动恢复。自动检测EC-Flow调度进程是否存在，若发现进程丢失，自动重启EC-Flow调度进程。该功能也能够在高性能集群重启之后，自动启动调度模块，避免不必要的人工干预操作，保证了业务系统能够自动恢复启动。②产品自动补算。在服务器重启或其他故障原因造成产品未生成，在系统重启或恢复后能够自动补算未生成的产品。自动补算的规则为每个整点后20 min和40 min，检查前48 h的产品是否存在，若不存在，则按照时间顺序，自动完成最近一次缺失时次的产品补算，由此逐步完成所有缺失时次的产品补算。③任务节点自动更新。当作业出现异常时，为不影响之后一天的任务顺利执行，设置了任务节点状态定时刷新。目前设置为世界时每日23:50自动执行，将所有时次的任务状态统一更新为排队状态，保证业务系统在之后一天能够正常运行。

3 个例应用分析

3.1 三维云量融合分析结果评估

目前能够获取到三维云量观测信息的观测手段较为稀少，其中主动式星载激光雷达观测数据具备长时间、大范围观测云和气溶胶廓线信息的优势，我们选取了CALIPSO(Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations)云廓线产品CAL_LID_L2_05 km CPro-Prov-V3-40作为评估基础[21]，评估三维云量融合分析结果，CALIPSO云廓线产品数据下载自https://search.earthdata.nasa.gov/search。

由于CALIPSO云廓线产品为极轨卫星反演产品，过境时间均为地方时，因此为方便其与逐小时分辨率的三维云量融合分析结果的匹配，仅选取了其在整点前后10 min的云廓线观测数据作为基准，图5为2017年9月部分整点前后10 min的CALIPSO云廓线观测数据与三维云量融合分析产品、背景场三维云量的对比结果，可以看出CALIPSO云廓线观测数据与三维云量融合分析产品具备很好的对应关系；相对于背景场三维云量诊断结果，在考虑了地形因素以及融合了雷达观测数据后，三维云量融合分析结果的云底信息更加准确，在融合了静止气象卫星观测数据后，三维云量融合分析结果的云顶信息更加准确。

3.2 一次台风过程三维云结构分析

在三维云融合分析业务系统(3DCloudA-V1.0)中，使用了逐步订正的融合分析方法，基于数值预报产品，获取三维云量初猜场，之后利用不同种类的观测数据，不断订正三维云量初猜场，最终得到高分辨率的三维云量融合分析结果。

图6为2018年7月22日00:00UTC总云量实况融合分析产品和背景场云量的空间分布，可以看出背景场云量能够大致给出“安比”台风云系的空间分布，但是云量明显多 于卫星云图(图6c)，特别是在127°～128°E、26°～34°N范围内，出现了明显的高估现象；在融合了卫星观测资料后得到的总云量实况融合分析产品与卫星云图空间分布非常接近，对于台风云系的刻画也更为精细，台风外围云墙分布细节更为明显，能够准确描述出“安比”台风云系中心位置，通过融合卫星观测资料，对于背景场云量的高估现象进行了有效地订正。

为进一步分析卫星资料对于背景场云量的订正效果，沿31.45°N对三维云量实况融合分析产品和背景场三维云量进行切片，获取了其剖面的云量空间分布(图7)，可以看出在仅使用数值预报产品获取的背景场三维云场顶部纬向变化平缓，并且在台风云系中心区(122°～124°E附近)三维云量垂直变化也较为平缓；在融合卫星资料后，对于120°～122°N附近三维云场顶部进行了订正，云顶高度模拟进一步增加，形成环绕“安比”台风中心的高耸云墙，同时对于台风云系中心区(122°～124°E附近)的三维云场订正后，三维云量垂直变化更为剧烈，能够更为准确地表现出“安比”台风中心对流旺盛的现象。通过对比图7a、b，可以看出通过融合卫星观测资料，对于127°～128°E附近背景场云量的误判现象在垂直方向上得到了订正，有效地清除了高估的三维云量。

图6 2018年7月22日00:00 UTC实况融合(a)、背景场(b)云量及Himawari-8卫星11.2 μm波段红外亮温(c)

图7 2018年7月22日00:00UTC台风“安比”经过时沿31.45°N实况融合(a)及背景场(b)云量垂直廓线

4 结论

为进一步提高多源资料三维云融合应用能力，国家气象信息中心基于逐步订正的方法，实现了数值预报产品、静止气象卫星成像仪观测资料、雷达观测数据与地面观测数据的融合，并开发了三维云融合业务系统(3DCloudA-V1.0)，实时生成的三维云融合分析产品全国下发。3DCloudA-V1.0系统采用EC-Flow软件建设了运行调度模块，协调各个功能模块实时运行，同时能够提供可视化的监控界面，为业务系统的监控提供了参考；国家气象信息中心天镜监控平台全流程监控3DCloudA-V1.0系统，保证了业务系统能够稳定实时运行。经验证，3DCloudA-V1.0系统输出的三维云融合分析产品能够较好地描述三维云场空间结构，为强对流天气监测提供一定的参考。