CFOSAT散射計風(fēng)場資料同化在臺風(fēng)預(yù)報中的應(yīng)用

孫佳琪 ，杜建廷*，華 鋒，陳耀登

(1.自然資源部 第一海洋研究所,山東 青島 266061；2.自然資源部 海洋環(huán)境科學(xué)與數(shù)值模擬重點實驗室,山東 青島 266061；3.山東省海洋環(huán)境科學(xué)與數(shù)值模擬重點實驗室,山東 青島 266061；4.青島海洋科學(xué)與技術(shù)試點國家實驗室 區(qū)域海洋動力學(xué)與數(shù)值模擬功能實驗室,山東 青島 266237；5.汕頭大學(xué) 理學(xué)院,廣東 汕頭 515063；6.南京信息工程大學(xué) 大氣科學(xué)學(xué)院,江蘇 南京 210044)

臺風(fēng)是一種生成于熱帶洋面上的中尺度天氣系統(tǒng),臺風(fēng)過境嚴(yán)重威脅著沿海地區(qū)人民的生命和財產(chǎn)安全,準(zhǔn)確預(yù)報臺風(fēng)的路徑和強度對災(zāi)害防治具有重要意義。在數(shù)值天氣預(yù)報中,同化常規(guī)和非常規(guī)觀測資料可以通過改善初始條件[1],提高數(shù)值預(yù)報的準(zhǔn)確性。

近年來,隨著數(shù)值天氣預(yù)報模式的發(fā)展、資料同化技術(shù)的進步以及觀測資料的豐富,臺風(fēng)預(yù)報水平得到穩(wěn)步提高。研究表明,MM5(Mesoscale Model 5)和WRF(Weather Research and Forecasting)等中尺度天氣預(yù)報模式的初始場對臺風(fēng)預(yù)報的準(zhǔn)確性具有顯著的影響[2-4]。采用三維變分技術(shù)(Three-Dimensional Variational data assimilation,3DVar)進行資料同化,可以有效改善數(shù)值模式的初始場,從而提高臺風(fēng)預(yù)報的準(zhǔn)確性[5-8]。集合卡爾曼濾波方法(Ensemble Kalman Filter,ENKF)在理論上更為先進,但由于計算量大等原因,使得其在臺風(fēng)預(yù)報的實際應(yīng)用中受到限制[6]。同化常規(guī)和非常規(guī)觀測資料可以有效改善臺風(fēng)預(yù)報初始場[9-11],但由于臺風(fēng)發(fā)生于熱帶洋面,通常情況下該地區(qū)的常規(guī)觀測資料相對稀缺,因此擁有高空間覆蓋率的衛(wèi)星資料對于臺風(fēng)預(yù)報具有重要意義。

衛(wèi)星觀測資料同化對提高數(shù)值天氣預(yù)報的準(zhǔn)確性起著非常重要的作用[12-15]。近年來,QuikSCAT(Quick SCATterometer)、ASCAT(Advanced SCATterometer)等衛(wèi)星散射計提供的風(fēng)場資料被廣泛應(yīng)用于資料同化中。QuikSCAT 風(fēng)場資料在帶寬和近實時傳輸?shù)确矫婢哂袃?yōu)越性,可以有效改善海面風(fēng)場的資料同化效果[16-19]。Singh等[20]利用3DVar技術(shù),采用Oceansat-2衛(wèi)星散射計風(fēng)場進行資料同化,很好地改善了地面風(fēng)的短期預(yù)報效果,同時也對大氣濕度、溫度等預(yù)報起到了積極的作用。劉曉燕等[21]通過同化海洋2號(HY-2A)衛(wèi)星散射計資料改善模式初始場,提高了臺風(fēng)“菲特”路徑的預(yù)報效果。2018年10月,中法海洋衛(wèi)星CFOSAT(China-France Oceanography SATellite)成功發(fā)射并進入軌道,其上搭載了扇形波束旋轉(zhuǎn)掃描散射計SCAT(wind SCAT terometer)和海浪波譜儀SWIM(Surface Waves Investigation and Monitoring)。其中SCAT 的帶寬為1 000 km,提供12.5 km×12.5 km 水平分辨率的風(fēng)場資料。Xu等[22]利用CFOSAT 成功捕獲到臺風(fēng)“玲玲”期間的風(fēng)場和波浪場數(shù)據(jù),其最大風(fēng)速達到24 m/s以上,最大風(fēng)速半徑約為50 km,其散射計風(fēng)場的空間分布和平均風(fēng)速與CMEMS(Copernicus Marine Environment Monitoring Service)衛(wèi)星風(fēng)場接近,同時,CFOSAT 觀測到的臺風(fēng)云系和臺風(fēng)中心與FY-4A(Fengyun-4A)提供的圖像相符。CFOSAT 可以為數(shù)值天氣預(yù)報模式的資料同化提供優(yōu)質(zhì)的觀測資料,其散射計風(fēng)場在臺風(fēng)數(shù)值預(yù)報資料同化中的應(yīng)用,對提高臺風(fēng)預(yù)報預(yù)警能力,做好防臺減災(zāi)工作有重要作用。目前本文作者尚未檢索到將CFOSAT 散射計風(fēng)場用于臺風(fēng)同化當(dāng)中的相關(guān)研究,因此擬通過數(shù)值試驗分析CFOSAT 散射計風(fēng)場資料同化對模式初始場和臺風(fēng)預(yù)報效果的影響,探討CFOSAT 散射計風(fēng)場資料同化在臺風(fēng)預(yù)報中的應(yīng)用價值。

本文采用3DVar同化方法將CFOSAT 散射計風(fēng)場資料用于WRF大氣模式同化,并針對2019年11號臺風(fēng)“白鹿”進行預(yù)報試驗,分析了不進行資料同化、僅同化探空儀、浮標(biāo)等常規(guī)觀測資料(包含氣壓、風(fēng)場等數(shù)據(jù))及加入CFOSAT 散射計風(fēng)場資料同化對臺風(fēng)預(yù)報的影響。

1 方法與數(shù)據(jù)

1.1 大氣模式和同化方法

本文采用數(shù)值天氣預(yù)報模式WRF 3.9.0及其三維變分資料同化模塊WRF-3DVar。WRF 是融合了多種先進物理模型和數(shù)值技術(shù)的中尺度大氣模式,被廣泛應(yīng)用到大氣科學(xué)研究和業(yè)務(wù)化天氣預(yù)報中。WRF-3DVar同化方法可以同化多種不同類型的觀測資料,從而改善WRF模式的初始場[23]。3DVar同化方法的基本目標(biāo)是在分析時刻生成對大氣真實狀態(tài)的最佳估計,其核心是構(gòu)建一個表征分析場與觀測場和分析場與背景場偏差的二次泛函極小值,泛函J(x)定義如下:

式中:x為分析大氣狀態(tài)向量場,xb為背景向量場,y為觀測場,H為將模式變量映射到觀測空間的觀測算子,B為背景誤差協(xié)方差矩陣,R為觀測誤差協(xié)方差矩陣。觀測數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制等處理都在WRF-3DVar系統(tǒng)內(nèi)進行。x的解表示通過迭代最小化泛函式(1)來產(chǎn)生對真實大氣狀態(tài)的估計。

本文采用CV3背景誤差選項,并利用常規(guī)觀測資料進行了參數(shù)調(diào)優(yōu)試驗。還采用WRFDA(WRF Data Assimilation system)中GEN-BE進行了研究區(qū)域背景誤差協(xié)方差的構(gòu)建和初步測試(CV5),但關(guān)于構(gòu)建背景誤差協(xié)方差的探討并非本文研究的重點,因此選擇了不依賴具體區(qū)域與時間段的默認背景誤差協(xié)方差CV3。初始時刻選取2019-08-22T12:00(UTC,下同),此時臺風(fēng)最大風(fēng)速約23 m/s,中心最低海平面氣壓約990 hPa。CV3的放縮因子由5個控制變量來表示:流函數(shù)(as1)、不平衡速度勢(as2)、不平衡溫度(as3)、偽相對濕度(as4)和不平衡的表面壓力(as5)。這些變量均包含3個要素:方差比例因子、水平長度尺度因子和垂直長度比例因子。通過調(diào)整各要素的值進行調(diào)優(yōu)試驗,設(shè)置4組試驗:第一組試驗5個控制變量的3個要素值均依次為0.25、0.50和1.50；第二組為0.25、1.00和1.00；第三組為0.50、1.00和1.50；第四組為0.25、1.00和1.50。試驗結(jié)果如圖1所示:除去第一組試驗(圖1a),后3組均較好地反映出了臺風(fēng)的風(fēng)場分布和臺風(fēng)中心附近的海平面氣壓分布；第二、三組結(jié)果(圖1b和圖1c)顯示,臺風(fēng)中心最低海平面氣壓達到1 001 hPa以下,最大風(fēng)速在14 m/s左右；第四組試驗的結(jié)果(圖1d)更接近于實況,中心最低海平面氣壓低于999 h Pa,臺風(fēng)中心附近氣壓場分布規(guī)則,最大風(fēng)速超過14 m/s。因此,本文最終選取第四組參數(shù)。

圖1 背景誤差參數(shù)調(diào)優(yōu)試驗海面10 m 風(fēng)場和臺風(fēng)中心附近海平面氣壓場(hPa)Fig.1 The 10 m wind speed and sea level pressure(h Pa)around the typhoon center from the background error parameter tuning tests

1.2 數(shù)據(jù)資料

本文采用美國國家環(huán)境預(yù)測中心(National Centers for Environmental Prediction,NCEP)提供的CFSv2(Climate Forecast System Reanalysis)氣候預(yù)報系統(tǒng)再分析數(shù)據(jù)[24],其中海面數(shù)據(jù)水平分辨率為0.2°×0.2°,高空數(shù)據(jù)水平分辨率為0.5°×0.5°,時間間隔為6 h,為大氣模式提供初始場和邊界條件。

用于資料同化的數(shù)據(jù)包括NCEP提供的常規(guī)地面和高空觀測資料(NCEP ADP Global Upper Air and Surface Weather Observations)[25],以及來自中法海洋衛(wèi)星CFOSAT 的扇形波束旋轉(zhuǎn)掃描散射計SCAT 風(fēng)場資料(分辨率為12.5 km×12.5 km)[26]。SCAT 是國際上首次采用扇形波束掃描方式測量海洋風(fēng)場的微波散射計,其工作頻率為13.256 GHz,風(fēng)速精度為±2 m/s,風(fēng)向精度為±20°。本文采用由日本氣象廳最佳路徑數(shù)據(jù)集(Japan Meteorological Agency Best Track Data,JMA)[27]和中央氣象臺臺風(fēng)網(wǎng)數(shù)據(jù)集(China Meteorological Administration,CMA)[28]提供的2 組數(shù)據(jù)對預(yù)報結(jié)果進行檢驗,其中包含臺風(fēng)最佳路徑、中心最低海平面氣壓及最大風(fēng)速等相關(guān)數(shù)據(jù)。圖2為臺風(fēng)“白鹿”最佳路徑和CFOSAT 散射計風(fēng)場資料,從圖2 中可以看出,CFOSAT 提供的臺風(fēng)“白鹿”風(fēng)場資料,最大風(fēng)速20 m/s以上,與最佳路徑數(shù)據(jù)集提供的數(shù)據(jù)相比,最大風(fēng)速誤差約為2 m/s,臺風(fēng)中心與最佳路徑臺風(fēng)中心位置接近。

圖2 臺風(fēng)“白鹿”最佳路徑(黑色實線)及CFOSAT 衛(wèi)星散射計海面10 m 風(fēng)場局部填色圖Fig.2 The best track of typhoon“Bailu”(black solid line)and 10 m wind speed from CFOSAT scatterometer

同時本文采用由歐洲氣象衛(wèi)星(Meteorological Operational satellite programme,Met Op)搭載的散射計ASCAT 提供的海面風(fēng)場資料[29]以及來自美國地球觀測衛(wèi)星SMAP(Soil Moisture Active and Passive)的海面風(fēng)場資料[30],對3個試驗風(fēng)場的預(yù)報結(jié)果進行對比檢驗。ASCAT 采用的C波段散射計受降雨的影響較小,并且在強風(fēng)條件下對風(fēng)場的反演效果較好,適用于強風(fēng)和降雨條件[31-32]。根據(jù)郭春迓等[33]的研究,在南海海域,當(dāng)海表面風(fēng)速較大時,ASCAT 提供的風(fēng)場數(shù)據(jù)與測站觀測相比誤差較低。SMAP的L波段合成孔徑雷達可用于測量海表鹽度和海表風(fēng)速。周瑋辰等[34]將SMAP衛(wèi)星提供的雷達數(shù)據(jù)與美國國家環(huán)境預(yù)測中心(NCEP)提供的再分析風(fēng)場數(shù)據(jù)進行對比發(fā)現(xiàn),其后向散射系數(shù)與風(fēng)場的規(guī)律關(guān)系隨風(fēng)速變大而變得明顯,因此SMAP可以反演高風(fēng)速條件下的風(fēng)場,并且受降水影響小[35-36],適用于臺風(fēng)條件下的風(fēng)場數(shù)據(jù)反演。

2 臺風(fēng)“白鹿”及試驗設(shè)計

2.1 臺風(fēng)簡介

2019年太平洋第11號臺風(fēng)“白鹿”最強時達到強熱帶風(fēng)暴級,CFOSAT 于2019-08-22T12:00以較好的覆蓋率觀測到這個臺風(fēng)(圖2)。“白鹿”于2019-08-14T07:00在關(guān)島東南方向的西北太平洋面上生成,2019-08-21T07:00加強為熱帶風(fēng)暴,向西偏北方向移動,并逐漸加強,2019-08-22T23:00升級為強熱帶風(fēng)暴,并于2019-08-24T05:00時在臺灣省沿海登陸,登陸時最大風(fēng)速超過25 m/s,中心最低海平面氣壓985 hPa,隨后臺風(fēng)“白鹿”繼續(xù)向西偏北方向移動,進入臺灣海峽,2019-08-24T23:00于福建省東山縣沿海二次登陸,隨后繼續(xù)向西北方向移動,于2019-08-25T06:00減弱為熱帶低壓。臺風(fēng)“白鹿”移動速度快,降雨量大,對我國東南沿海地區(qū)帶來嚴(yán)重影響。

2.2 試驗設(shè)計

本次試驗預(yù)報時段為2019-08-22T12:00—2019-08-25T12:00。預(yù)報區(qū)域采用三層嵌套設(shè)置(圖3),最外層區(qū)域的分辨率為27 km(169×169個格點),d02區(qū)域分辨率為9 km(316×259個格點),d03區(qū)域分辨率為3 km(364×316個格點),垂向?qū)訑?shù)為44η層,模式物理過程方案選項見表1。本文設(shè)計了3組試驗(表2):試驗1,控制試驗(Exp-CTRL),不同化任何觀測資料,在2019-08-22T12:00利用WRF模式進行72 h預(yù)報,初始場采用的是2019-08-22T06:00起利用WRF進行6 h模擬的輸出結(jié)果；試驗2,常規(guī)觀測資料同化試驗(Exp-ADP),在試驗1初始場的基礎(chǔ)上,采用3DVar方法利用2019-08-22T12:00的探空儀、船舶、浮標(biāo)等常規(guī)風(fēng)場觀測資料進行同化,得到分析場,進而通過WRF模式進行72 h預(yù)報；試驗3,CFOSAT 風(fēng)場資料同化試驗(Exp-CFO),在試驗2的基礎(chǔ)上,增加了CFOSAT 風(fēng)場資料同化,得到分析場之后利用WRF模式進行72 h預(yù)報。

圖3 WRF模式區(qū)域設(shè)置Fig.3 Configuration of WRF domain

表1 WRF物理過程方案設(shè)置Table 1 Configuration of WRF physical process scheme

表2 試驗設(shè)計Table 2 List of experiments

3 試驗結(jié)果及分析

3.1 初始場分析

初始時刻選取2019-08-22T12:00,此時臺風(fēng)實況最大風(fēng)速約23 m/s,中心最低海平面氣壓約990 hPa。圖4為3個試驗的初始海平面氣壓場和海面10 m 風(fēng)場的對比。從圖中可以看出,經(jīng)過同化之后,Exp-ADP試驗和Exp-CFO 試驗的中心最低海平面氣壓比不同化任何資料的Exp-CTRL試驗誤差降低了約2 hPa。3個試驗風(fēng)場形態(tài)較為接近,風(fēng)速大于10 m/s的區(qū)域基本分布在臺風(fēng)中心的東側(cè)和南側(cè),Exp-CTRL和Exp-ADP試驗最大風(fēng)速低于15 m/s,在同化CFOSAT 散射計風(fēng)場資料后,Exp-CFO 試驗最大風(fēng)速區(qū)域的面積明顯增大,風(fēng)場分布情況與CFOSAT 提供的觀測數(shù)據(jù)更為接近,最大風(fēng)速數(shù)值上相較另外2個試驗略有提升,達15 m/s以上。圖5為3個試驗的500、750和850 h Pa位勢高度場,由圖可見,3個試驗的臺風(fēng)均處于西太平洋高壓脊的西南方向,有利于臺風(fēng)向西北方向移動。

圖4 2019-08-22T12:00臺風(fēng)“白鹿”中心附近海平面氣壓場(hPa)和海面10 m 風(fēng)場Fig.4 Sea level pressure(hPa)and 10 m wind speed around the typhoon“Bailu”center at 2019-08-22T12:00

圖5 2019-08-22T12:00臺風(fēng)“白鹿”中心附近位勢高度場(m)Fig.5 Geopotential height field(m)around the typhoon“Bailu”center at 2019-08-22T12:00

3.2 預(yù)報效果分析

3.2.1 臺風(fēng)路徑分析

圖6為臺風(fēng)最佳路徑和3個試驗的72 h預(yù)報路徑及其誤差對比圖。由圖6可見:3個試驗均預(yù)報出了臺風(fēng)“白鹿”的整體走向,Exp-ADP試驗對路徑的預(yù)報與Exp-CTRL試驗相比,預(yù)報結(jié)果較為接近且略有改善,而Exp-CFO 試驗對路徑的預(yù)報與實況最為接近。與JMA(CMA)提供的臺風(fēng)數(shù)據(jù)相比,同化常規(guī)觀測資料的Exp-ADP試驗臺風(fēng)初始位置誤差相對于Exp-CTRL試驗降低約10 km(6 km),而同化CFOSAT 散射計風(fēng)場資料的Exp-CFO 試驗相對Exp-CTRL 試驗誤差降低約43 km(34 km)。72 h 預(yù)報期間Exp-CTRL和Exp-ADP試驗的臺風(fēng)路徑走向較為相似,并且臺風(fēng)第一次登陸之后2個試驗預(yù)報的路徑均從臺灣島中間穿過,整體來看Exp-ADP試驗的路徑預(yù)報誤差相對于Exp-CTRL 試驗偏低,Exp-CFO 試驗的路徑誤差基本在3個試驗中處于最低水平,尤其是在臺風(fēng)第一次登陸前后,Exp-CFO 試驗對路徑的預(yù)報最為接近實況。表3是3個試驗預(yù)報結(jié)果的誤差統(tǒng)計,可以看出,與JMA(CMA)臺風(fēng)數(shù)據(jù)相比,在進行了資料同化后,臺風(fēng)路徑整體的預(yù)報效果都得到了改善,Exp-ADP試驗加入常規(guī)觀測資料同化后,相對于Exp-CTRL試驗路徑平均誤差降低了約21 km(24 km),均方根誤差降低約23 km(22 km),而在Exp-CFO 試驗同化CFOSAT 散射計風(fēng)場資料后,相對于Exp-CTRL 試驗路徑平均誤差降低約35 km(30 km),均方根誤差降低約37 km(26 km)。

圖6 72 h臺風(fēng)預(yù)報路徑與最佳路徑及其相應(yīng)誤差時間序列Fig.6 The 72 h forecasted typhoon tracks of the three experiments in comparison with the best track data,and the time series of the track errors

3.2.2 臺風(fēng)強度分析

圖7為臺風(fēng)實況中心最低海平面氣壓和3個試驗預(yù)報的72 h中心最低海平面氣壓及其誤差對比圖。由圖7可見:3個試驗預(yù)報的中心最低海平面氣壓基本為先降低、再升高的變化趨勢,在預(yù)報中期Exp-CFO 試驗的誤差明顯低于Exp-CTRL和Exp-ADP。與JMA(CMA)提供的臺風(fēng)數(shù)據(jù)相比,Exp-ADP試驗相對Exp-CTRL試驗中心最低海平面氣壓預(yù)報結(jié)果略有改善,如表3所示,中心最低海平面氣壓平均誤差降低約0.9 hPa(0.9 hPa),平均絕對誤差降低約0.3 hPa(0.4 hPa),占比3%(4%)；同化CFOSAT 衛(wèi)星散射計資料后,在預(yù)報的前48 h,Exp-CFO試驗的誤差基本維持在3個試驗的最低水平,中心最低海平面氣壓極小值與實況最為接近,低于986 hPa,Exp-CFO試驗的中心最低海平面氣壓平均誤差(Mean Error,ME)相對Exp-CTRL試驗降低約1.8 hPa(1.8 hPa),平均絕對誤差(Mean Absolute Error,MAE)降低約0.6 hPa(1.9 hPa),占比7%(17%),均方根誤差(Root Mean Square Error,RMSE)降低約0.6 hPa(1.9 hPa),占比7%(16%)。

表3 3個試驗平均誤差(ME)、平均絕對誤差(MAE)和均方根誤差(RMSE)統(tǒng)計Table 3 The mean error(ME),mean absolute error(MAE)and the root-mean-square error(RMSE)of the three experiments

圖7 72 h中心最低海平面氣壓預(yù)報與最佳路徑數(shù)據(jù)對比及其相應(yīng)誤差時間序列Fig.7 The 72 h forecasted typhoon minimum central sea level pressure(CSLP)in comparison with best track data,and the times series of the CSLP errors

圖8為臺風(fēng)實況最大風(fēng)速和3個試驗的72 h預(yù)報最大風(fēng)速及其誤差對比。由圖8可見:Exp-CTRL和Exp-ADP試驗對最大風(fēng)速的預(yù)報結(jié)果較為相似,Exp-CFO試驗對最大風(fēng)速的預(yù)報與實況最為接近。臺風(fēng)“白鹿”實況最大風(fēng)速的變化呈現(xiàn)先增大、后維持、隨后降低的趨勢。在預(yù)報前期,Exp-CTRL和同化常規(guī)觀測資料的Exp-ADP試驗的最大風(fēng)速都明顯低于實況最大風(fēng)速,預(yù)報中期Exp-ADP試驗的預(yù)報效果相較于Exp-CTRL試驗略有改善。如表3所示,與JMA(CMA)臺風(fēng)數(shù)據(jù)相比,Exp-ADP試驗最大風(fēng)速平均誤差相對Exp-CTRL試驗降低約0.5 m/s(0.7 m/s),而平均絕對誤差和均方根誤差分別增加(降低)了約0.4 m/s(0.6 m/s)和0.5 m/s(0.4 m/s)。同化CFOSAT 散射計風(fēng)場資料的Exp-CFO試驗基本預(yù)報出了與實況最大風(fēng)速相近的變化趨勢,CFO試驗最大風(fēng)速平均誤差相對Exp-CTRL試驗降低約1.8 m/s(1.8 m/s),占比29%(23%),平均絕對誤差降低約2.7 m/s(1.8 m/s),占比36%(23%),均方根誤差降低約2.4 m/s(2.3 m/s),占比30%(26%)。此外,本文對比了臺風(fēng)登陸前不同試驗對7級風(fēng)圈半徑的模擬情況,分別計算臺風(fēng)在東南、西南、東北和西北四個象限的最外圈閉合等壓線半徑,得到長軸和短軸半徑數(shù)據(jù)。圖9為7級風(fēng)圈半徑與日本氣象廳提供的30節(jié)風(fēng)圈半徑以及中央氣象臺臺風(fēng)網(wǎng)提供的7級風(fēng)圈半徑的對比情況圖。由圖9可見:30節(jié)風(fēng)圈半徑數(shù)據(jù)與7級風(fēng)圈半徑數(shù)據(jù)相比明顯偏大,有必要分開討論；與30節(jié)風(fēng)圈半徑相比,3個試驗的風(fēng)圈半徑整體偏低,尤其是短軸半徑明顯偏低；與CMA 提供的7級風(fēng)圈半徑相比,Exp-CTRL和Exp-ADP試驗在預(yù)報前期偏高,Exp-CFO的長軸和短軸半徑整體與實況最為接近。由表4的誤差統(tǒng)計數(shù)據(jù)可見:同化常規(guī)觀測資料之后,長軸半徑平均絕對誤差降低約9 km,均方根誤差降低13 km,短軸半徑平均絕對誤差降低約53 km,均方根誤差降低17 km；同化CFOSAT 資料之后,與不進行同化相比,長軸半徑平均絕對誤差降低約29 km,均方根誤差降低40 km,短軸半徑平均絕對誤差降低約52 km,均方根誤差降低51 km。

表4 7級風(fēng)圈半徑平均誤差(ME)、平均絕對誤差(MAE)統(tǒng)計Table 4 The mean error(ME)and mean absolute error(MAE)of the force 7 wind circle radius

圖8 72 h最大風(fēng)速預(yù)報與最佳路徑數(shù)據(jù)對比及其相應(yīng)誤差時間序列Fig.8 The 72 h forecasted typhoon maximum wind speed(MWS)in comparison with best track data,and the times series of the MWSerrors

圖10為3個試驗預(yù)報的海平面氣壓和海面10 m 風(fēng)速在時間序列上的最小(大)值分布情況圖。從圖10a～圖10c可以看出,3個試驗的時間序列最低海平面氣壓小于1 000 hPa的區(qū)域基本沿臺風(fēng)路徑分布,與Exp-CTRL和Exp-ADP試驗相比,Exp-CFO 試驗預(yù)報的海平面氣壓的低值區(qū)域沿臺風(fēng)路徑分布更為緊湊,全場最低海平面氣壓在3個試驗中值最小。Exp-CTRL和Exp-ADP試驗在臺灣海峽附近的海平面氣壓達到最低值,約為990 hPa；Exp-CFO 試驗在臺灣島南側(cè)存在全場海平面氣壓最低值,約為985 hPa。

從圖10d～圖10f中可以看出,3個試驗預(yù)報的海面10 m 風(fēng)速大于20 m/s的區(qū)域基本沿臺風(fēng)路徑分布,相比于Exp-CTRL 和Exp-ADP 試驗,Exp-CFO 試驗預(yù)報的大風(fēng)區(qū)域分布更廣。Exp-CTRL 和Exp-ADP試驗在臺灣海峽附近的風(fēng)速較大,其中Exp-ADP試驗預(yù)報的全場風(fēng)速最大值的區(qū)域比Exp-CTRL 試驗分布更廣；與其他2個試驗相比,Exp-CFO 試驗預(yù)報的風(fēng)速大于20 m/s的區(qū)域沿臺風(fēng)路徑分布更為規(guī)則,在臺灣島東南側(cè)及臺灣海峽附近均存在大于25 m/s的大風(fēng)區(qū)域。

圖10 0～72h預(yù)報期間海平面氣壓最小值及海面10 m 風(fēng)速最大值分布圖Fig.10 The spatial distribution of the minimum sea level pressure and maximum 10 m wind speed during the 72 h of forecast

圖11為2019-08-24T12:00(48 h預(yù)報)海平面氣壓場和850 hPa位勢高度場。由圖11可見:3個試驗預(yù)報的臺風(fēng)中心均位于臺灣島附近,Exp-CTRL 和Exp-ADP 試驗預(yù)報的海平面氣壓場和位勢高度場較為接近,臺風(fēng)中心不明顯,而Exp-CFO 試驗預(yù)報的臺風(fēng)中心附近等值線較為密集,臺風(fēng)中心位置清晰可見。Exp-CTRL和Exp-ADP試驗預(yù)報的臺風(fēng)中心附近海平面氣壓場等值線較為稀疏且分布不規(guī)則,臺風(fēng)中心大體位于臺灣島的西側(cè),中心最低海平面氣壓低于995 hPa,其中Exp-ADP試驗預(yù)報的中心最低海平面氣壓略微低于Exp-CTRL試驗,而Exp-CFO 試驗臺風(fēng)中心位于臺灣島的南側(cè)偏西,臺風(fēng)中心附近海平面氣壓場等值線密集且分布規(guī)則,中心最低海平面氣壓低于990 hPa。

圖11 2019-08-24T12:00臺風(fēng)中心附近海平面氣壓場和850hPa位勢高度場(m)Fig.11 Sea level pressure and geopotential height(m)at 850 hPa around the typhoon center at 2019-08-24T12:00

圖12為2019-08-23T00:00(36 h預(yù)報)3個試驗和ASCAT 衛(wèi)星海面10 m 風(fēng)場對比圖。由圖12可見:Exp-CTRL和Exp-ADP試驗的臺風(fēng)風(fēng)場較為相似,而Exp-CFO 試驗預(yù)報的臺風(fēng)風(fēng)場更接近ASCAT 衛(wèi)星資料。Exp-CTRL和Exp-ADP試驗的最大風(fēng)速分布在臺風(fēng)中心的南側(cè),臺風(fēng)中心附近的大風(fēng)速區(qū)域內(nèi)圈半徑較大,Exp-ADP相比于Exp-CTRL試驗,臺風(fēng)中心東北側(cè)的風(fēng)速略有增加,而南側(cè)風(fēng)速略有減?。籈xp-CFO 試驗預(yù)報的風(fēng)場與前2個試驗相比存在明顯不同,臺風(fēng)中心附近的大風(fēng)速區(qū)域內(nèi)圈半徑較小,大于16 m/s的高風(fēng)速區(qū)域面積較大,高風(fēng)速區(qū)域位置分布與ASCAT 一致。

圖12 2019-08-23T00:00臺風(fēng)中心附近海面10 m 風(fēng)場Fig.12 10 m wind speed around the typhoon center at 2019-08-23T00:00

圖13為2019-08-24T10:00(46 h預(yù)報)3個試驗和SMAP衛(wèi)星的海面風(fēng)場。由圖13可見:Exp-CTRL和Exp-ADP試驗的風(fēng)場較為相似,臺風(fēng)最大風(fēng)區(qū)圍繞在臺灣島周圍,沒有明顯的臺風(fēng)眼,最大風(fēng)速超過20 m/s；Exp-CFO 試驗的風(fēng)場明顯區(qū)別于前2個試驗,臺風(fēng)中心的位置在臺灣島的西南側(cè),這與SMAP衛(wèi)星風(fēng)場相近,有明顯的臺風(fēng)眼,最大風(fēng)速達到25 m/s左右,臺風(fēng)中心東側(cè)風(fēng)場受地形阻擋明顯減弱。

圖13 2019-08-24T10:00臺風(fēng)中心附近海面10 m 風(fēng)場Fig.13 10 m wind speed around the typhoon center at 2019-08-24T10:00

4 結(jié)語

本文采用3DVar同化方法實現(xiàn)了CFOSAT 散射計風(fēng)場資料在WRF大氣模式中的同化,并對2019年太平洋第11號臺風(fēng)“白鹿”進行了預(yù)報試驗。本文共設(shè)計了3個對比試驗,利用WRF模式及其3DVar同化方法分析了不進行資料同化(Exp-CTRL)、采用常規(guī)觀測資料同化(Exp-ADP)以及在Exp-ADP基礎(chǔ)上采用CFOSAT 散射計風(fēng)場資料同化(Exp-CFO)對臺風(fēng)初始場、路徑和強度預(yù)報的影響。基于試驗結(jié)果和數(shù)據(jù)分析,可以得出以下主要結(jié)論:

①同化CFOSAT 散射計風(fēng)場資料改善了臺風(fēng)初始場的分析效果。在進行了資料同化之后(Exp-ADP和Exp-CFO),WRF初始場臺風(fēng)中心最低海平面氣壓誤差均降低約2 h Pa。依據(jù)JMA(CMA)臺風(fēng)數(shù)據(jù),同化常規(guī)觀測資料后,臺風(fēng)初始位置的誤差相對不同化降低約10 km(6 km)；同化CFOSAT 散射計風(fēng)場資料后臺風(fēng)初始位置進一步得到改進,其誤差相對僅同化常規(guī)觀測資料降低約33 km(28 km)。

②同化CFOSAT 散射計風(fēng)場資料改善了臺風(fēng)路徑的預(yù)報效果。依據(jù)JMA(CMA)臺風(fēng)數(shù)據(jù),同化常規(guī)觀測資料使臺風(fēng)路徑的預(yù)報平均絕對誤差比不同化降低約21 km(24 km),均方根誤差降低約23 km(22 km)；相對于不進行資料同化,進行CFOSAT 資料同化使臺風(fēng)路徑的預(yù)報平均絕對誤差降低約35 km(20 km),均方根誤差降低約37 km(26 km),并且對臺風(fēng)第一次登陸前后的路徑預(yù)報結(jié)果更接近實際情況。

③同化CFOSAT 資料后臺風(fēng)強度和第一次登陸的預(yù)報效果都得到明顯改善。同化常規(guī)觀測資料后,依據(jù)JMA(CMA)臺風(fēng)數(shù)據(jù),中心最低海平面氣壓比不同化平均絕對誤差降低約3%(4%),均方根誤差相差不大,同化CFOSAT 資料后,中心最低海平面氣壓平均絕對誤差比不進行資料同化降低約7%(17%),均方根誤差降低約7%(16%),并且對臺風(fēng)第一次登陸前后的海平面氣壓場分布的預(yù)報更接近實況；同化常規(guī)觀測資料對臺風(fēng)最大風(fēng)速的預(yù)報結(jié)果改善不明顯,同化CFOSAT 資料后,最大風(fēng)速變化趨勢更符合實況,中心最大風(fēng)速的預(yù)報平均絕對誤差比不同化降低約36%(23%),均方根誤差降低約30%(26%),并且在臺風(fēng)第一次登陸前后對海表面風(fēng)場的預(yù)報更接近實況。

本文的同化及預(yù)報試驗中采用的是WRFDA 系統(tǒng)自帶的不依賴具體模擬區(qū)域與時間段的背景場誤差協(xié)方差(CV3),結(jié)果表明采用CV3的3DVar方法同化CFOSAT 資料能夠進一步改進臺風(fēng)的預(yù)報效果。由于構(gòu)建背景誤差協(xié)方差方法的探討并非本文研究的重點,因此并未針對基于GEN-BE 方法的背景場誤差協(xié)方差(CV5)開展討論。同時,本文僅選取了CFOSAT 散射計風(fēng)場資料在臺風(fēng)預(yù)報初始時刻覆蓋率較好的臺風(fēng)“白鹿”進行同化試驗,尚未基于更多的臺風(fēng)過程開展大規(guī)模同化試驗,下一步計劃對更多的臺風(fēng)過程進行批量同化預(yù)報試驗以分析CFOSAT 風(fēng)場資料同化對臺風(fēng)整體預(yù)報效果的影響。