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采用两种四维同化方法:四维变分(4D-VAR)和集合卡尔曼滤波(EnKF),在云模式中同化多普勒雷达资料,并利用模拟雷达资料和实测雷达资料考察了两种同化技术的同化效果及其定量获取灾害天气中尺度信息的能力。主要研究内容和结果如下:(1) 利用Sun and Crook(1997) 建立的云模式和4D-VAR算法,同化模拟多普勒雷达资料,证明了4D-VAR同化技术能够从单(双)多普勒雷达资料反演大气三维风场、热力场利微物理场。各个变量反演精度高低与同化过程中变量受约束的大小程度相关。(2) 利用宜昌-荆州双多普勒雷达获得的长江中游一次梅雨锋暴雨过程的观测资料,证明了多普勒雷达资料4D-VAR同化技术定量获取暴雨中尺度结构信息的能力。反演结果显示,中尺度切变线是本次暴雨过程的主要动力特征;对流云表现为低层辐合、高层辐散并有垂直上升运动伴随:低层是低压区,高层为高压区;中部为暖区而上、下部为冷区;水汽、云水和雨水分别集中在对流云体内、上升气流区和强回波区。(3) 采用合肥-无为-马鞍山双/三多普勒雷达获得的长江下游一次梅雨锋暴雨过程的观测资料,进一步考察了4D-VAR同化算法反演暴雨中尺度结构的能力。结果表明:三部雷达两两组合以及各自单独反演结果大体上是一致的;中尺度辐合线是本次暴雨过程的主要动力特征:对流云表现为低层辐合、高层强辐散并伴有垂直上升运动:中低层是相对冷区和高压区,高层是相对暖区和低压区;对流云中下部为干冷空气,云水和雨水分别集中在上升气流区和强回波区。(4) 不考虑模式中的湿物理过程,采用干模式来4D-VAR同化反演低层水平风场。几个个例研究表明,利用干模式同化多普勒雷达资料反演的低层水平风场是可靠的。(5) 采用EnKF技术,在云模式中同化模拟多普勒雷达资料。结果显示:同化几个时次的资料后,EnKF分析结果接近真值,证明了EnKF同化多普勒雷达资料的可行性。(6) 利用多普勒雷达资料EnKF同化技术,分析了前面所述两次暴雨过程的中尺度结构,并将EnKF同化分析结果与4D-VAR同化反演结果进行了对比。结果表明:利用EnKF同化技术,可以从多普勒雷达资料分析出暴雨中尺度系统的三维风场、热力场和微物理场结构。尽管在某些细节上存在一些差别,EnKF和4D-VAR两种方法反演的暴雨中尺度结构特征大体是一致的。