郭姿佑，秦正坤，杜家銘，陳華忠

(1.韶關(guān)市氣象局，廣東韶關(guān)512028；2.南京信息工程大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院資料同化研究與應(yīng)用聯(lián)合中心，江蘇南京210044；3.玉環(huán)市氣象局，浙江玉環(huán)317600)

1 引 言

臺(tái)風(fēng)是生成于熱帶廣闊海洋上的一種具有暖心結(jié)構(gòu)的強(qiáng)烈氣旋性渦旋，其發(fā)生時(shí)總伴有狂風(fēng)暴雨，常給受影響的地區(qū)造成嚴(yán)重的災(zāi)害[1]。臺(tái)風(fēng)通常發(fā)生發(fā)展于遠(yuǎn)離陸面的低緯度洋面上，由于觀測(cè)資料不足，長(zhǎng)期以來臺(tái)風(fēng)的預(yù)報(bào)都具有挑戰(zhàn)性。

數(shù)值預(yù)報(bào)是目前臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)的主要方法。數(shù)值天氣預(yù)報(bào)水平很大程度依賴于初始條件的準(zhǔn)確度，利用觀測(cè)資料，通過資料同化方法改進(jìn)模式初始條件的準(zhǔn)確性是目前提高臺(tái)風(fēng)數(shù)值預(yù)報(bào)水平的重要方法[2-3]。衛(wèi)星資料具有覆蓋范圍廣、空間分辨率高等優(yōu)點(diǎn)，近年來被大量應(yīng)用于資料同化中[4-6]。利用資料同化技術(shù)可將衛(wèi)星觀測(cè)資料與數(shù)值模式較好地結(jié)合起來，提高衛(wèi)星產(chǎn)品的釋用水平，并改進(jìn)模式的初始場(chǎng)以提升數(shù)值模式的預(yù)報(bào)能力[7]。因此，人們?cè)絹碓街匾曂ㄟ^提高衛(wèi)星資料同化水平來改進(jìn)數(shù)值天氣預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性的研究。在美國(guó)、歐洲等發(fā)達(dá)國(guó)家的業(yè)務(wù)資料同化系統(tǒng)中，衛(wèi)星資料同化量已經(jīng)占總同化資料量的90%以上[8]。然而，衛(wèi)星資料還有許多關(guān)鍵問題需要解決，其中，對(duì)衛(wèi)星輻射率資料進(jìn)行偏差訂正是衛(wèi)星資料同化研究的首要問題[9]。要想將衛(wèi)星資料的輻射量直接應(yīng)用于資料同化，就需要用到輻射傳輸模式將背景場(chǎng)信息正演為相對(duì)應(yīng)的輻射值。然而不論是輻射傳輸模式本身，還是輸入的衛(wèi)星數(shù)據(jù)(溫度、濕度廓線、臭氧總量等)都包含誤差。這些誤差可能引起觀測(cè)的輻射值與根據(jù)模式背景場(chǎng)廓線模擬計(jì)算的輻射值之間的系統(tǒng)偏差，如果不對(duì)衛(wèi)星資料進(jìn)行偏差訂正，而直接將其應(yīng)用于數(shù)值天氣預(yù)報(bào)（Numerical Weather Prediction，NWP）中則很難獲得正效應(yīng)。同時(shí)，資料同化方法也需要觀測(cè)和背景偏差符合均值為零的正態(tài)分布。早在2001年，Harris等[10]就對(duì)泰羅斯號(hào)業(yè)務(wù)垂直探測(cè)器（TIROS Operational Vertical Sounder，TIROS TOVS）進(jìn)行了掃描偏差訂正和氣團(tuán)偏差訂正，并在歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF）的預(yù)報(bào)中取得了較好的正效應(yīng)。劉志權(quán)等[11]在ECMWF全球TOVS輻射偏差訂正方案的基礎(chǔ)上建立了適用于美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局（National Oceanic and Atmospheric Administration，NOAA）的 NOAA-15/16/17 極軌氣象衛(wèi)星ATOVS輻射資料的偏差訂正方法，得到了較好的偏差訂正結(jié)果。李華宏等[12]利用GRAPES-3Dvar同化系統(tǒng)將偏差訂正后的FY-2C云跡風(fēng)資料同化到GRAPES-Meso模式中對(duì)一次暴雨過程進(jìn)行了數(shù)值模擬，很好地改善了暴雨預(yù)報(bào)的強(qiáng)度和落區(qū)。鮑艷松等[13]研究了FY-3A的大氣溫度垂直探測(cè)儀資料的偏差訂正問題，發(fā)現(xiàn)偏差訂正后的觀測(cè)殘差基本符合均值為零的正態(tài)分布且殘差的標(biāo)準(zhǔn)方差有所減小。杜明斌等[14]利用WRF三維變分同化系統(tǒng)同化了偏差訂正后的FY-3A衛(wèi)星微波資料，提高了臺(tái)風(fēng)路徑的預(yù)報(bào)水平，臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)路徑的誤差平均降低了20%，而只同化常規(guī)資料路徑誤差僅僅降低了4%。劉健文等[15]在WRFDA系統(tǒng)中對(duì)ATMS衛(wèi)星資料進(jìn)行偏差訂正，減小了溫度和濕度通道偏差，改善了臺(tái)風(fēng)最低氣壓預(yù)報(bào)，并使臺(tái)風(fēng)路徑預(yù)報(bào)偏差降低了31%。

在國(guó)內(nèi)外的研究過程中，靜止衛(wèi)星資料同化的研究要滯后于極軌衛(wèi)星。事實(shí)上，極軌衛(wèi)星受軌道的限制，其探測(cè)器的監(jiān)測(cè)區(qū)域總是在不斷變化，這就可能會(huì)錯(cuò)過熱帶氣旋發(fā)展的關(guān)鍵時(shí)間段。相比之下，靜止衛(wèi)星有著穩(wěn)定不變的視場(chǎng)，并且能做到連續(xù)觀測(cè)，在熱帶氣旋監(jiān)測(cè)方面具有很大的優(yōu)勢(shì)[7]。K?pken 等[16]最早將搭載在 Meteosat-7 上的可見光和紅外成像儀（Meteosat Visible and InfraRed Imager，MVIRI)資料同化進(jìn)全球和區(qū)域NWP中，改善了ECMWF的預(yù)報(bào)；Szyndel等[17]和 Stengel等[18]也將搭載在Meteosat-8上的旋轉(zhuǎn)增強(qiáng)可見光和紅外成像儀（Spinning Enhanced Visible and InfraRed Imager，SEVIRI)進(jìn)行了同化研究；Su 等[19]研究了美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心 (National Centers for Environmental Prediction，NCEP)全球資料同化系統(tǒng)對(duì)美國(guó)靜止業(yè)務(wù)環(huán)境衛(wèi)星（Geostationary Operational Environmental Satellite，GOES）成像儀資料的同化效果；Zou等[20]和Qin等[21]將GOES-11和GOES-12成像儀資料同化進(jìn)區(qū)域定量降水預(yù)報(bào)（Quantitative Precipitation Forecasts，QPFs）中，改善了降水的預(yù)報(bào)；Zou等[22]利用美國(guó)資料同化系統(tǒng) （GridpointStatisticalInterpolation，GSI） 將GOES資料同化進(jìn)颶風(fēng)天氣研究和預(yù)報(bào)（HurricaneWeatherResearch andForecasting，HWRF）系統(tǒng)中，改善了發(fā)生在大西洋上的臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度和路徑的預(yù)報(bào)；莊照榮等[23]、劉瑞等[24]和李寧等[25]分別利用GRAPES和WRF（ARW）的三維變分同化（3DVar)系統(tǒng)同化了靜止衛(wèi)星的云跡風(fēng)資料，更加準(zhǔn)確地預(yù)報(bào)出了臺(tái)風(fēng)的降水落區(qū)和強(qiáng)度；李昊睿等[26]將高度調(diào)整前后的FY-2E云跡風(fēng)資料同化到GRAPES-3DVAR系統(tǒng)中，有效地改進(jìn)了臺(tái)風(fēng)路徑的預(yù)報(bào)。張艷霞等[27]利用LAPS系統(tǒng)比較了在GRAPES背景場(chǎng)中是否融入衛(wèi)星資料云物理變量的差異，發(fā)現(xiàn)融合衛(wèi)星資料較好地再現(xiàn)了中尺度云團(tuán)的分布形態(tài)和強(qiáng)度，且在滾動(dòng)預(yù)報(bào)中云物理變量和水平和垂直分布更加合理。隋新秀等[28]利用WRF對(duì)晴空風(fēng)矢進(jìn)行同化試驗(yàn)，改善了初始風(fēng)場(chǎng)和位勢(shì)高度，提高了模式對(duì)臺(tái)風(fēng)的預(yù)報(bào)能力。

綜上所述，在心肌梗死致心力衰竭急救過程中進(jìn)行舒適護(hù)理有利于患者心功能的恢復(fù)，改善患者的心力衰竭程度，提高患者的滿意度。

在國(guó)內(nèi)外的研究中，對(duì)靜止衛(wèi)星資料進(jìn)行偏差訂正的研究很少，因此，本文以2012年生成于大西洋地區(qū)并登陸美國(guó)的臺(tái)風(fēng)Debby作為研究對(duì)象，利用NCEP的GSI同化系統(tǒng)對(duì)GOES-13/15成像儀資料進(jìn)行同化試驗(yàn)，討論氣團(tuán)訂正對(duì)靜止衛(wèi)星成像儀資料同化效果的影響，檢驗(yàn)了氣團(tuán)訂正前后靜止衛(wèi)星成像儀資料同化對(duì)臺(tái)風(fēng)Debby路徑預(yù)報(bào)的改進(jìn)作用。

2 衛(wèi)星資料、HWRF系統(tǒng)與臺(tái)風(fēng)個(gè)例介紹

2.1 GOES衛(wèi)星資料介紹

GOES-13和GOES-15是美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局的國(guó)家環(huán)境衛(wèi)星、資料和信息服務(wù)中心運(yùn)行的GOES系列中的兩顆靜止衛(wèi)星，位于赤道上空358 00 km處，其靜止軌道分別位于75°W和135°W，時(shí)刻監(jiān)控著可能發(fā)生在大西洋、墨西哥灣和太平洋上的劇烈天氣過程。GOES-13和GOES-15成像儀均有一個(gè)可見光通道和四個(gè)紅外通道。表1給出了各通道的中心頻率、帶寬、星下點(diǎn)分辨率和通道1、2、4、6在300 K的數(shù)據(jù)噪音以及通道3在230 K的數(shù)據(jù)噪音?？梢姽馔ǖ溃ㄍǖ?）的中心波長(zhǎng)為0.65 μm，其接收來自地表的反射輻射，適合探測(cè)白天的云、氣溶膠和地表特征；通道2是中心波長(zhǎng)為3.9 μm的短波紅外通道，對(duì)明火、熱點(diǎn)和雪蓋的監(jiān)測(cè)尤為顯著；通道3是中心波長(zhǎng)為6.5 μm的水汽紅外通道，由于其通道接收的地表發(fā)射頻譜很大一部分被水汽分子削弱，因此它主要用于探測(cè)大氣中、高層的云和水汽；通道4是中心波長(zhǎng)為10.7 μm的長(zhǎng)波紅外通道，其接收的輻射與可見光通道相似，但由于其接收的地表和云的輻射只有一小部分被大氣削弱，因此除了薄卷云，通道4測(cè)量的亮溫更接近地表和云頂?shù)膶?shí)際溫度。通道6是中心波長(zhǎng)為13.3 μm的長(zhǎng)波紅外二氧化碳通道，該波段受二氧化碳影響嚴(yán)重，因此能較好地反映大氣中的二氧化碳信息[29]。

2.1.1 供試品溶液的制備 取護(hù)肝劑1 mL置于PE管中，水浴蒸干，加入85%乙醇1 mL，稱質(zhì)量，在250 W、40 kHz、30 ℃條件下超聲提取30 min，用85%乙醇填補(bǔ)損失的質(zhì)量。濾液過0.22 μm微孔濾膜，進(jìn)樣5 μL。

圖1 GOES-13/15衛(wèi)星成像儀紅外通道權(quán)重函數(shù)分布

2.2 HWRF系統(tǒng)介紹

本文利用NOAA天氣預(yù)報(bào)中心（National Weather Service，NWS）開發(fā)的颶風(fēng)天氣研究和預(yù)報(bào) 系 統(tǒng) （HurricaneWeatherResearchand Forecasting，HWRF）作為此次臺(tái)風(fēng)過程的研究平臺(tái)。HWRF為海洋-大氣耦合系統(tǒng)，海洋模式為用于熱帶氣旋的MPI普林斯頓海洋模式（MPI Princeton Ocean Model for TCs，MPIPOM-TC），大氣模式是以非靜力中尺度模式（Non-Hydrostatic Mesoscale Model，NMM）為核心的 WRF 模式[30-31]。圖2所示為HWRF模擬區(qū)域及網(wǎng)格示意圖，風(fēng)暴的初始位置位于中間層和最內(nèi)層區(qū)域的中心，區(qū)域位置會(huì)隨著風(fēng)暴的移動(dòng)而變化[32]。

HWRF預(yù)報(bào)系統(tǒng)中用的同化系統(tǒng)為GSI，GSI為三維變分資料同化（3D-Var）系統(tǒng)，它比NCEP早期開發(fā)的譜統(tǒng)計(jì)插值（Spectral Statistical Interpolation，SSI）分析系統(tǒng)具有更大的優(yōu)越性[33]，就數(shù)據(jù)的強(qiáng)度和質(zhì)量而言，它能更加靈活地適應(yīng)極大不均勻的觀測(cè)值，通過遞歸濾波器的應(yīng)用將背景場(chǎng)誤差表示的非齊次格點(diǎn)代替了SSI分析系統(tǒng)中原有的譜定義。

按照原料獼猴桃的編號(hào)，對(duì)釀造好的獼猴桃酒對(duì)應(yīng)編號(hào)為 1#、2#、3#、4#、5#和 6#。按照 GB/T 15038—2006《葡萄酒、果酒通用分析方法》[16]對(duì)6種獼猴桃酒的酒精度、總糖、干浸出物、滴定酸、維生素C進(jìn)行測(cè)定。每個(gè)酒樣設(shè)3個(gè)重復(fù)，每個(gè)重復(fù)設(shè)3個(gè)酒樣，取平均值，并將測(cè)定結(jié)果與模糊綜合判斷法的結(jié)果進(jìn)行比較分析。

黃河三角洲生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展思路與策略………………………………………………………………巴永青，苗俊濤（1.76）

在GSI分析系統(tǒng)中應(yīng)用快速輻射傳輸模式（Community Radiative Transfer Model，CRTM）模擬不同大氣和地表?xiàng)l件下的衛(wèi)星輻射。它支持搭載在地球靜止業(yè)務(wù)環(huán)境衛(wèi)星R系列（GOES-R）和聯(lián)合極軌衛(wèi)星系統(tǒng)（Joint Polar Satellite System，JPSS）上的一系列衛(wèi)星傳感器資料，并覆蓋了微波、紅外和可見光頻率所在的區(qū)域。除此之外，GSI系統(tǒng)還引入了CRTM的Jacobi模塊，簡(jiǎn)化了作為輸入變量的CRTM模擬亮溫梯度的計(jì)算。

圖2 HWRF區(qū)域及網(wǎng)格示意圖

2.3 臺(tái)風(fēng)個(gè)例Debby介紹

本文所選的臺(tái)風(fēng)個(gè)例為2012年生成于大西洋地區(qū)的熱帶風(fēng)暴Debby。Debby由2012年6月23日（世界時(shí)，下同）生成于墨西哥灣的一個(gè)熱帶低壓發(fā)展而來，其生成之后向東北方向移動(dòng)，逐漸增強(qiáng)為熱帶風(fēng)暴，移速減慢；24日接近墨西哥灣沿岸時(shí)轉(zhuǎn)為偏東路徑并于27日凌晨以熱帶風(fēng)暴級(jí)別在美國(guó)佛羅里達(dá)登陸，登陸時(shí)臺(tái)風(fēng)中心最低氣壓991 hPa，最大風(fēng)速21 m/s；登陸后減弱為熱帶低壓；之后于27日穿過佛羅里達(dá)進(jìn)入大西洋地區(qū)繼續(xù)向東移動(dòng)，再次加強(qiáng)為熱帶風(fēng)暴；28日開始轉(zhuǎn)為東北偏東路徑，移速有所加快；29日Debby移速減慢并最終于30日凌晨減弱消亡。當(dāng)年大部分業(yè)務(wù)系統(tǒng)對(duì)Debby路徑的預(yù)報(bào)效果都不太理想，預(yù)報(bào)路徑較實(shí)況偏西偏北。

3 資料同化

3.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

本文設(shè)計(jì)了一組對(duì)照試驗(yàn)來探討氣團(tuán)訂正對(duì)颶風(fēng)Debby路徑預(yù)報(bào)的影響(表2)。作為初步的研究，為了更好地突出氣團(tuán)訂正對(duì)GOES資料同化效果的影響，我們以同化未經(jīng)氣團(tuán)訂正的GOES觀測(cè)資料作為控制試驗(yàn)（試驗(yàn)一），以同化氣團(tuán)訂正后的GOES資料作為對(duì)照試驗(yàn)（試驗(yàn)二），從而對(duì)比氣團(tuán)訂正前后靜止衛(wèi)星紅外成像儀資料同化效果的差異。

表2 試驗(yàn)名稱和同化資料類型

3.2 質(zhì)量控制

本文所使用的GOES觀測(cè)資料是經(jīng)過業(yè)務(wù)預(yù)處理的資料，資料被稀疏化到40 km的分辨率。云檢測(cè)是利用Heidinger等[34]開發(fā)的業(yè)務(wù)云檢測(cè)方法進(jìn)行的，并將原始數(shù)據(jù)中不合理的數(shù)據(jù)以及極端值進(jìn)行了剔除。

本次臨床試驗(yàn)，共發(fā)現(xiàn)不良事件19例，其中試驗(yàn)組9例（7.63%），對(duì)照組10例（8.33%），兩組比較，差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。經(jīng)研究者判定為不良反應(yīng)7例，其中試驗(yàn)組4例（3.39%），對(duì)照組3例（2.50%），均表現(xiàn)為皮膚刺激癥狀，兩組比較，差異也無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。兩組生命體征及實(shí)驗(yàn)室檢查，未發(fā)現(xiàn)有臨床意義的異常改變。

為了得到更加接近于真實(shí)大氣狀態(tài)的觀測(cè)數(shù)據(jù)，在進(jìn)行氣團(tuán)訂正之前，先要對(duì)GOES觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制。本文在質(zhì)量控制過程中剔除的數(shù)據(jù)類型包括[21]：(1)亮溫小于0的數(shù)據(jù)；(2)衛(wèi)星通道2、4、6接收的下墊面為陸地的數(shù)據(jù)；(3)所有通道接收的來自有冰雪覆蓋的地表數(shù)據(jù)；(4)亮溫標(biāo)準(zhǔn)差大于規(guī)定值的數(shù)據(jù)；(5)觀測(cè)亮溫與模式模擬亮溫之差大于觀測(cè)誤差3倍以上的數(shù)據(jù)。根據(jù)上述剔除標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)通過質(zhì)量控制的數(shù)據(jù)進(jìn)行氣團(tuán)訂正。

3.3 氣團(tuán)訂正

在臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)中，臺(tái)風(fēng)路徑的預(yù)報(bào)尤為關(guān)鍵，越早預(yù)報(bào)出準(zhǔn)確的臺(tái)風(fēng)路徑，能最大程度降低人民生命和財(cái)產(chǎn)安全的損失。圖12a、12b分別為試驗(yàn)一（控制試驗(yàn)）和試驗(yàn)二（同化試驗(yàn)）中以2012年6月23日18時(shí)—25日12時(shí)每隔6小時(shí)為初始場(chǎng)（共8個(gè)時(shí)次，下同）預(yù)報(bào)未來5天（每6 h輸出一次結(jié)果，下同）的臺(tái)風(fēng)路徑（彩色）和實(shí)際觀測(cè)路徑（黑色）的對(duì)比圖。臺(tái)風(fēng)Debby于2012年6月23日18時(shí)在墨西哥灣生成后向東北方向移動(dòng)，24日在接近墨西哥灣沿岸時(shí)開始轉(zhuǎn)為偏東路徑，穿過佛羅里達(dá)州進(jìn)入大西洋地區(qū)后，仍保持著偏東路徑，之后于28日00時(shí)再次轉(zhuǎn)為東北路徑直至減弱消亡。試驗(yàn)一同化的是未經(jīng)氣團(tuán)訂正的GOES資料，從圖12a中可以看出，前三個(gè)時(shí)次（23日18時(shí)—24日06時(shí)）的預(yù)報(bào)路徑為偏西北轉(zhuǎn)偏北路徑，第四個(gè)時(shí)次（24日12時(shí)）的預(yù)報(bào)路徑為先向西繼而再向北移動(dòng)，在這之前，模式均未模擬出正確的臺(tái)風(fēng)路徑。從第五個(gè)時(shí)次（24日18時(shí)）開始預(yù)報(bào)路徑的走勢(shì)與觀測(cè)路徑基本一致，但比觀測(cè)路徑向北偏離了1～2個(gè)緯距。圖12b為以試驗(yàn)二中同化氣團(tuán)訂正后的GOES資料為初始場(chǎng)模擬的臺(tái)風(fēng)路徑，雖然前三個(gè)時(shí)次（23日18時(shí)—24日06時(shí)）預(yù)報(bào)的路徑為西北或偏北路徑，但從第四個(gè)時(shí)次（24日12時(shí)）開始預(yù)報(bào)出了與觀測(cè)較為一致的偏東路徑，不但比試驗(yàn)一提前了6小時(shí)，且偏離實(shí)際路徑的距離較小。綜上，相比同化未經(jīng)過氣團(tuán)訂正的GOES衛(wèi)星資料，同化氣團(tuán)訂正后的GOES資料能更早模擬出與實(shí)際觀測(cè)較為吻合的臺(tái)風(fēng)路徑。

圖1為利用美國(guó)標(biāo)準(zhǔn)大氣廓線作為輸入大氣廓線，以CRTM為輻射傳輸模式做出的GOES-13/15衛(wèi)星紅外成像儀的權(quán)重函數(shù)，紅外通道2、4、6的權(quán)重函數(shù)峰值在近地面層，絕大部分信息來源于700 hPa以下，而水汽通道3的峰值在300～400 hPa之間，近地面權(quán)重函數(shù)較小，輻射信息絕大部分來源于對(duì)流層中層，亮溫資料受下墊面的影響較小。

我國(guó)的商業(yè)銀行在信貸的風(fēng)險(xiǎn)管理方面很長(zhǎng)時(shí)間以來只看重定性分析，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行實(shí)際管理的過程中缺乏定量分析方法以及專業(yè)的技術(shù)手段，尤其是對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行識(shí)別和度量方面并不具備很強(qiáng)的可靠性。不僅如此，我國(guó)的商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理人員在數(shù)量方面也比較匱乏，絕大多數(shù)的風(fēng)險(xiǎn)管理人員并不具備專業(yè)的理論知識(shí)，而且實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)也不夠豐富，不能夠?qū)L(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型的設(shè)定和信貸業(yè)務(wù)需求進(jìn)行有效配對(duì)，沒有辦法滿足我國(guó)現(xiàn)代的風(fēng)險(xiǎn)管理個(gè)性化要求。

在GSI系統(tǒng)中，初始時(shí)刻的氣團(tuán)訂正系數(shù)均為0，隨著模擬的開始，GSI相關(guān)模塊會(huì)自動(dòng)將前6小時(shí)預(yù)報(bào)場(chǎng)更新的氣團(tuán)訂正系數(shù)作為當(dāng)前的系數(shù)使用，并隨著同化結(jié)果的輸出進(jìn)行更新，作為接下來6小時(shí)預(yù)報(bào)的初始系數(shù)。由于氣團(tuán)偏差訂正系數(shù)會(huì)隨著同化時(shí)次的變化而進(jìn)行相應(yīng)的更新，因此本文先利用2012年9月1—30日的GOES觀測(cè)資料在GSI中進(jìn)行迭代循環(huán)，得到了相對(duì)穩(wěn)定的偏差訂正系數(shù)，之后將穩(wěn)定的偏差訂正系數(shù)作為GSI氣團(tuán)訂正初始場(chǎng)的系數(shù)，對(duì)2012年6月23日18時(shí)—25日12時(shí)每隔6小時(shí)共8個(gè)時(shí)次的GOES衛(wèi)星資料進(jìn)行氣團(tuán)偏差訂正。

其中ωi為第i通道的偏差訂正系數(shù)。

在不同主噴嘴氣壓下，通過改變突出物的間距Δx大小來計(jì)算突出物的阻力大小，進(jìn)而探究突出物不同的間距對(duì)牽引特性的影響。由圖4發(fā)現(xiàn)突出物間距對(duì)流場(chǎng)有著影響，且突出物的間距越小，這種影響越明顯。

在進(jìn)行氣團(tuán)訂正之后，GSI系統(tǒng)還對(duì)GOES的紅外成像儀資料進(jìn)行了3步質(zhì)量控制：(1)剔除觀測(cè)區(qū)域云覆蓋率較大的資料；(2)剔除觀測(cè)區(qū)域亮溫空間變率較大的資料；(3)剔除O-B絕對(duì)值大于3倍觀測(cè)誤差的資料。

3.4 偏差訂正效果檢驗(yàn)

在進(jìn)行資料同化之前，先要對(duì)同化系統(tǒng)的性能進(jìn)行檢驗(yàn)。以2012年6月23日18時(shí)為例，圖3和圖4分別給出了GOES-13和GOES-15各紅外通道氣團(tuán)訂正前后O-B的偏差分布圖，縱軸為資料數(shù)，橫軸為O-B的值（以0.1 K為間隔），其中O表示GOES衛(wèi)星觀測(cè)的亮溫值，B表示模式在同化之前用CRTM模擬的背景場(chǎng)亮溫。從圖3可以看出，經(jīng)過偏差訂正后各通道的O-B都基本滿足均值為零的正態(tài)分布，其中GOES-13通道3和通道6的效果最為顯著。雖然通道2和通道4的偏差在氣團(tuán)訂正前后變化不大，但其整體分布更趨于收縮，O-B的值向-1～1 K之間聚攏。對(duì)比圖3，圖4中GOES-15各通道氣團(tuán)訂正后的效果不如GOES-13好，由于通道2為短波紅外通道，易受太陽(yáng)輻射的影響，因此數(shù)據(jù)效果不太理想。通道3的中心值由氣團(tuán)訂正前的2.5 K移至-1.5 K，氣團(tuán)訂正后仍存在誤差。但通道4和通道6較氣團(tuán)訂正前得到了改善，更接近高斯無偏分布。

圖5所示為氣團(tuán)訂正前后 GOES-13、GOES-15四個(gè)紅外通道在2012年6月23日18時(shí)—25日00時(shí)每隔6小時(shí)共6個(gè)時(shí)次O-B的平均值。對(duì)比氣團(tuán)訂正前后的平均偏差|O-B|可以看出，氣團(tuán)訂正后，除了GOES-13/15通道4和GOES-15通道2的平均偏差在氣團(tuán)訂正后略有增加之外，其余通道的|O-B|相較氣團(tuán)訂正前均有減小，但不同通道的改善效果有所不同，其中GOES-13/15通道3與GOES-13通道6的平均偏差在氣團(tuán)訂正之后減小得最為顯著，平均減少了85%左右。說明氣團(tuán)訂正后模擬的亮溫值更接近觀測(cè)亮溫值，符合衛(wèi)星儀器的特征。

對(duì)每一個(gè)通道，選取了3個(gè)預(yù)報(bào)因子進(jìn)行氣團(tuán)訂正。第一個(gè)預(yù)報(bào)因子為其中α為衛(wèi)星天頂角；第2個(gè)預(yù)報(bào)因子p2,i和第3個(gè)預(yù)報(bào)因子p3,i與衛(wèi)星透射率(Tk-1-Tk+1)有關(guān)，其中l(wèi)ev是模式在垂直方向的層數(shù)，Tk是第k層的溫度，其中最低層的溫度用地表溫度表示；第2和第3個(gè)預(yù)報(bào)因子分別為p2,i=其中為平均透射率，最終得到氣團(tuán)訂正公式：

為了進(jìn)一步說明系統(tǒng)同化效果的好壞，同樣以2012年6月23日18時(shí)為例，圖6和圖7分別給出了GOES-13和GOES-15各紅外通道同化前后O-B與O-A的偏差分布圖，A表示同化后在背景場(chǎng)中加入觀測(cè)信息模擬的分析場(chǎng)亮溫。從圖6可以看出，GOES-13資料經(jīng)過同化后，各紅外通道的O-A趨向于以零為中心的正態(tài)分布，且OA的值比O-B更向-1～1 K之間聚攏。圖7中GOES-15同化后的效果不如GOES-13效果好，尤其是紅外通道2的效果較差，GOES-15通道3同化后的效果最為顯著，同化后其中心值從-2 K變?yōu)? K，滿足中心為零的正態(tài)分布。通道4和6同化后變化不大，但其偏差更向-1～1 K之間收縮。

學(xué)生的分層不是一成不變的，教師可以根據(jù)初次考試對(duì)學(xué)生進(jìn)行預(yù)分層，再通過實(shí)際教學(xué)過程中對(duì)學(xué)生的了解不斷調(diào)整分層。為了保證分層的合理化，教師不僅僅要了解學(xué)生現(xiàn)階段的實(shí)際英語(yǔ)水平，還要了解學(xué)生的個(gè)性特點(diǎn)，比如說，學(xué)生的語(yǔ)言學(xué)習(xí)能力、學(xué)生英語(yǔ)學(xué)習(xí)的積極性以及學(xué)生在小學(xué)階段的英語(yǔ)學(xué)習(xí)狀況，從而對(duì)學(xué)生未來的英語(yǔ)成績(jī)走向有一個(gè)相對(duì)正確的預(yù)估。

問題的關(guān)鍵在于總體的容量偏大，使得抽簽法或隨機(jī)數(shù)法不可行或工作量比較大．可以通過具體的例子引導(dǎo)學(xué)生思考．例如全年級(jí)有1?000人，20個(gè)班，每個(gè)班50人，現(xiàn)在需要從全年級(jí)中隨機(jī)抽取10%的人參加某項(xiàng)活動(dòng)，如何抽取既簡(jiǎn)單又合理？學(xué)生很容易想到每個(gè)班隨機(jī)抽取5個(gè)人．雖然這種抽取方法與從1?000人中隨機(jī)抽取100個(gè)人并非同樣的隨機(jī)抽樣，因?yàn)??000人抽取100人并不一定會(huì)平均到每個(gè)班級(jí)，但卻給問題1的解決帶來某種啟發(fā)，即將總體進(jìn)行分組．但分組應(yīng)該也是隨機(jī)的，換言之，按隨機(jī)的方法將總體進(jìn)行編號(hào)．某版教材對(duì)這個(gè)問題的分析有誤：

圖3 2012年6月23日18時(shí)GOES-13通道2、3、4、6氣團(tuán)訂正前（左列）后（右列）O-B偏差分布（單位：K）

圖4 2012年6月23日18時(shí)GOES-15通道2、3、4、6氣團(tuán)訂正前（左列）后（右列）O-B偏差分布（單位：K）

圖5 氣團(tuán)訂正前后GOES-13（紅）、GOES-15(藍(lán))在2012年6月23日18時(shí)—25日00時(shí)每隔6小時(shí)共6個(gè)時(shí)次O-B的平均值（單位：K）

圖6 2012年6月23日18時(shí)GOES-13通道2、3、4、6同化前O-B（左列）和同化后O-A（右列）偏差分布（單位：K）

圖7 2012年6月23日18時(shí)GOES-15通道2、3、4、6同化前O-B（左列）和同化后O-A（右列）偏差分布（單位：K）

圖8 同化前后GOES-13（紅）、GOES-15(藍(lán))在2012年6月23日18時(shí)至25日00時(shí)每隔6小時(shí)共6個(gè)時(shí)次O-B和O-A的平均值（單位：K）

為了直觀地看出同化前后O-B與O-A在空間中的分布，圖9和圖10分別給出了2012年6月23日18時(shí)GOES-13和GOES-15四個(gè)紅外通道中通過質(zhì)量控制檢驗(yàn)的O-B與O-A的空間分布圖。臺(tái)風(fēng)中心附近由于大量云團(tuán)的存在，導(dǎo)致衛(wèi)星接收到的輻射明顯小于大氣真實(shí)發(fā)射的輻射，因此通過質(zhì)量控制檢驗(yàn)后，臺(tái)風(fēng)中心附近大部分的亮溫資料都被剔除。從資料的空間分布來看，相較于GOES-15亮溫資料，GOES-13還提供了90°W以東的亮溫資料，其資料的空間分布范圍更為廣闊。通過對(duì)比GOES-13和GOES-15四個(gè)紅外通道O-B（左列）和O-A（右列）的空間分布可以看出，大部分觀測(cè)與模式模擬之間差值的絕對(duì)值都比同化前的小，其中GOES-15通道3在同化前后的差異最為顯著，減少量級(jí)達(dá)到了±2 K左右。其次減小的較多的是GOES-13的通道3和通道6，量級(jí)減少了約±1 K。GOES-13通道4的|OA|在臺(tái)風(fēng)中心附近略小于|O-B|，而越遠(yuǎn)離臺(tái)風(fēng)中心，|O-A|與 |O-B|的差值減小的越不明顯。GOES-13通道2和GOES-15通道 2、4、6的亮溫差異在資料同化前后表現(xiàn)得較不明顯，只有個(gè)別數(shù)據(jù)在同化后有所減小。這可能是因?yàn)橥ǖ?主要探測(cè)來自對(duì)流層中、高層的云和水汽信息，且通道3的權(quán)重函數(shù)在四個(gè)紅外通道中最大，對(duì)高層的影響更為顯著，而近地面由于受更多其他因素的干擾，低層資料的準(zhǔn)確度不如高層好，從而導(dǎo)致同化效果不如高層理想。從GOES-13的空間分布圖還可以看出，越接近臺(tái)風(fēng)中心，|O-B|和|O-A|的值越大，說明越靠近臺(tái)風(fēng)中心，觀測(cè)和模擬的亮溫值越不準(zhǔn)確。整體看來，GOES-13和GOES-15紅外通道的|O-A|基本小于|O-B|，這在一定程度上說明同化系統(tǒng)的收斂性較好，能將觀測(cè)信息融入背景場(chǎng)中，但GOES-13亮溫資料的同化效果較GOES-15表現(xiàn)得更好。

除了對(duì)比亮溫資料，本文還對(duì)氣團(tuán)偏差訂正前后的溫度、比濕及位勢(shì)高度場(chǎng)進(jìn)行了分析。圖11給出了24日12時(shí)氣團(tuán)訂正前后200 hPa位勢(shì)高度場(chǎng)差值（填色）（試驗(yàn)二減試驗(yàn)一，下同）疊加試驗(yàn)二的位勢(shì)高度場(chǎng)（等值線）（圖11a）、臺(tái)風(fēng)中心附近位勢(shì)高度場(chǎng)差值（填色）疊加溫度場(chǎng)差值（圖11b）、比濕場(chǎng)差值（圖11c）（等值線）的緯向剖面圖。從圖11a可以看出，氣團(tuán)訂正增加了臺(tái)風(fēng)中心整層的位勢(shì)高度場(chǎng)，但在臺(tái)風(fēng)西側(cè)95°W附近位勢(shì)高度場(chǎng)有明顯的降低。結(jié)合緯向剖面圖可以看出臺(tái)風(fēng)西側(cè)位勢(shì)高度場(chǎng)的降低從400 hPa向上延伸到100 hPa，負(fù)值中心位于200 hPa，達(dá)到了-4 dagpm，但在臺(tái)風(fēng)中心附近400 hPa以下位勢(shì)高度場(chǎng)的差值基本為正，說明氣團(tuán)訂正增強(qiáng)了中低層的位勢(shì)高度場(chǎng)，但減弱了高層的位勢(shì)高度場(chǎng)。從溫度場(chǎng)差值的分布（圖11b）來看，臺(tái)風(fēng)中心東西兩側(cè)200～50 hPa上空各有一個(gè)正值中心，200 hPa以下基本為負(fù)值；比濕場(chǎng)差值（圖11c）的分布主要集中在400 hPa以下，在臺(tái)風(fēng)中心東、西兩側(cè)分別為正值區(qū)和負(fù)值區(qū)，正、負(fù)中心都位于600 hPa附近。氣團(tuán)訂正前后位勢(shì)高度場(chǎng)、溫度場(chǎng)及比濕場(chǎng)的變化會(huì)對(duì)臺(tái)風(fēng)的移動(dòng)路徑造成一定的影響，這將在下文中進(jìn)行討論。

圖9 2012年6月23日18時(shí)GOES-13四個(gè)紅外通道O-B（左列）與O-A（右列）的空間分布（單位：K）

圖10 2012年6月23日18時(shí)GOES-15四個(gè)紅外通道O-B（左列）與O-A（右列）的空間分布（單位：K）

圖11 a.2012年6月24日12時(shí)氣團(tuán)訂正前后200 hPa位勢(shì)高度場(chǎng)差值（填色）（試驗(yàn)二減試驗(yàn)一，下同）疊加試驗(yàn)二位勢(shì)高度場(chǎng)（等值線）（單位：dagpm）；b.沿圖11a紅線作位勢(shì)高度場(chǎng)差值（填色）（單位：dagpm）疊加溫度場(chǎng)差值（等值線）（單位：℃）；c.比濕場(chǎng)差值（等值線）（單位：g/kg）緯向剖面圖

4 氣團(tuán)訂正對(duì)路徑預(yù)報(bào)的影響

由于快速輻射傳輸模式的模擬偏差受大氣和地表特征的綜合影響，為了使觀測(cè)和背景偏差符合均值為零的正態(tài)分布，因此要對(duì)衛(wèi)星資料進(jìn)行偏差訂正。偏差訂正一般分為掃描偏差訂正和氣團(tuán)訂正兩部分，由于靜止衛(wèi)星具有固定不變的視場(chǎng)，因此不需要對(duì)其進(jìn)行掃描訂正，只需要進(jìn)行氣團(tuán)訂正即可。

圖12 試驗(yàn)一（a）、試驗(yàn)二（b）中從2012年6月23日18時(shí)—25日12時(shí)每隔6小時(shí)預(yù)報(bào)未來5天的臺(tái)風(fēng)路徑（彩色）和實(shí)際觀測(cè)路徑（黑色）

為了進(jìn)一步說明氣團(tuán)訂正前后模擬臺(tái)風(fēng)路徑的差別，圖13給出了試驗(yàn)一（紅色）和試驗(yàn)二（藍(lán)色）中以2012年6月23日18時(shí)—25日12時(shí)每隔6小時(shí)為初始場(chǎng)預(yù)報(bào)未來5天的臺(tái)風(fēng)路徑與實(shí)際觀測(cè)路徑的平均偏差和標(biāo)準(zhǔn)差，隨著預(yù)報(bào)時(shí)間的推移，兩個(gè)試驗(yàn)中預(yù)報(bào)路徑與觀測(cè)路徑的平均偏差和標(biāo)準(zhǔn)差基本都呈現(xiàn)逐漸增大的趨勢(shì)，這與模式本身的誤差有關(guān)。試驗(yàn)一中，在25日12時(shí)之前，預(yù)報(bào)與觀測(cè)路徑平均偏差和標(biāo)準(zhǔn)差的增長(zhǎng)都較緩慢，平均偏差在200 km以下，標(biāo)準(zhǔn)差也未超過150 km。從25日12時(shí)開始，平均偏差和標(biāo)準(zhǔn)差都開始顯著增長(zhǎng)，到27日12時(shí)，預(yù)報(bào)與實(shí)際觀測(cè)的平均偏差達(dá)到了900 km左右，標(biāo)準(zhǔn)差也有500 km左右。但在試驗(yàn)二中，26日00時(shí)之前預(yù)報(bào)與觀測(cè)的平均偏差和標(biāo)準(zhǔn)差的增長(zhǎng)都很緩慢，且均未超過150 km。雖然26日00時(shí)之后其平均偏差和標(biāo)準(zhǔn)差都有一定程度的增長(zhǎng)，但增長(zhǎng)速率較試驗(yàn)一緩慢，即使到了27日12時(shí)，預(yù)報(bào)與觀測(cè)的平均偏差和標(biāo)準(zhǔn)差也分別只有500 km和350 km左右，其標(biāo)準(zhǔn)差比試驗(yàn)一的減小了150 km左右，平均偏差更是減小了400 km左右。從以上的分析可以得出，與未進(jìn)行氣團(tuán)訂正的控制試驗(yàn)相比，氣團(tuán)訂正后的同化試驗(yàn)?zāi)苣M出與實(shí)際觀測(cè)更為接近的臺(tái)風(fēng)路徑，改善了預(yù)報(bào)效果；經(jīng)過氣團(tuán)訂正后，模式模擬的臺(tái)風(fēng)路徑與觀測(cè)路徑的平均偏差和標(biāo)準(zhǔn)差降低了30%左右。

圖8為同化前后GOES-13、GOES-15四個(gè)紅外通道在2012年6月23日18時(shí)—25日00時(shí)每隔6小時(shí)共6個(gè)時(shí)次O-B和O-A的平均值。除了通道4，其他三個(gè)紅外通道在經(jīng)過同化后，|O-A|的平均值都小于|O-B|，大部分經(jīng)過同化后|O-A|的誤差都在0.1 K之內(nèi)。說明經(jīng)過資料同化的分析場(chǎng)的模擬效果基本優(yōu)于未進(jìn)行資料同化的背景場(chǎng)的模擬效果。值得注意的是，這里比較的是同化前后所有時(shí)次的平均O-B和O-A，并不是說每個(gè)資料點(diǎn)經(jīng)過同化后偏差都會(huì)減小。

智能控制系統(tǒng)在電氣工程中的實(shí)際應(yīng)用主要體現(xiàn)在了一下幾個(gè)方面，第一方面就是對(duì)電氣工程運(yùn)行中存在的故障問題進(jìn)行診斷，提升了故障排查以及故障修理的速度。第二方面就是針對(duì)智能控制系統(tǒng)對(duì)電氣工程設(shè)計(jì)進(jìn)行優(yōu)化和改良，使得電氣工程總體建設(shè)方案更加科學(xué)化、先進(jìn)化，電氣工程應(yīng)用功能也可以得到有效強(qiáng)化。第三方面就是利用智能控制系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)電氣工程智能化控制，電氣工程控制水平得到了很大的提升。

5 氣團(tuán)訂正對(duì)初始場(chǎng)的影響

研究表明，臺(tái)風(fēng)的移動(dòng)主要受中層引導(dǎo)氣流的影響，且臺(tái)風(fēng)發(fā)生發(fā)展于低緯度的熱帶洋面上，需要一定的水汽和熱力條件。上文已對(duì)氣團(tuán)訂正前后臺(tái)風(fēng)路徑的預(yù)報(bào)進(jìn)行了討論，下面將對(duì)氣團(tuán)訂正前后的初始場(chǎng)物理量進(jìn)行分析。對(duì)比試驗(yàn)一和試驗(yàn)二，首次預(yù)報(bào)臺(tái)風(fēng)向東移動(dòng)的時(shí)次分別為24日18時(shí)和24日12時(shí)，因此選取了這兩個(gè)時(shí)次的位勢(shì)高度場(chǎng)、比濕場(chǎng)和溫度場(chǎng)進(jìn)行對(duì)比來探討其對(duì)臺(tái)風(fēng)路徑的影響。

圖13 試驗(yàn)一（紅色）和試驗(yàn)二（藍(lán)色）從2012年6月23日18時(shí)—25日12時(shí)每隔6小時(shí)預(yù)報(bào)未來5天的臺(tái)風(fēng)路徑與實(shí)際觀測(cè)路徑的平均偏差和標(biāo)準(zhǔn)差（單位：km）

引導(dǎo)氣流在臺(tái)風(fēng)路徑的預(yù)報(bào)過程起著至關(guān)重要的作用。一般來說，當(dāng)引導(dǎo)氣流較強(qiáng)時(shí)，臺(tái)風(fēng)將沿著引導(dǎo)氣流的方向移動(dòng)；當(dāng)引導(dǎo)氣流較弱時(shí)，臺(tái)風(fēng)可能偏離引導(dǎo)氣流移動(dòng)或原地打轉(zhuǎn)穩(wěn)定少動(dòng)。圖14所示為2012年6月24日12時(shí)氣團(tuán)訂正前（圖14a）、后（圖14b）500 hPa位勢(shì)高度場(chǎng)及風(fēng)場(chǎng)的流線圖，陰影區(qū)為副熱帶高壓，500 hPa北美中緯度地區(qū)呈兩槽一脊的形勢(shì)，低緯受強(qiáng)盛的副熱帶高壓控制。受臺(tái)風(fēng)影響，副熱帶高壓被臺(tái)風(fēng)低壓切斷為東、西兩環(huán)，臺(tái)風(fēng)主要受東環(huán)副熱帶高壓西側(cè)的偏西南風(fēng)場(chǎng)引導(dǎo)向偏東方向移動(dòng)，對(duì)比圖14a、圖14b發(fā)現(xiàn)，氣團(tuán)訂正后東環(huán)的副熱帶高壓更為強(qiáng)盛，副高面積較氣團(tuán)訂正前更大，且距離臺(tái)風(fēng)中心的位置更近，氣團(tuán)訂正后西南氣流的增強(qiáng)對(duì)臺(tái)風(fēng)的向東轉(zhuǎn)向產(chǎn)生了積極的影響，這可能是氣團(tuán)訂正后臺(tái)風(fēng)比氣團(tuán)訂正前提前6小時(shí)實(shí)現(xiàn)正確轉(zhuǎn)向的主要原因。

圖14 氣團(tuán)訂正前（a）、氣團(tuán)訂正后（b）2012年6月24日12時(shí)500 hPa位勢(shì)高度場(chǎng)（單位：dagpm）和風(fēng)場(chǎng)流線(單位：m/s)圖 陰影區(qū)為副熱帶高壓。

臺(tái)風(fēng)生成于高溫高濕的溫暖洋面上，除了環(huán)境氣流之外，低層的比濕場(chǎng)和溫度場(chǎng)也可能對(duì)臺(tái)風(fēng)的移動(dòng)產(chǎn)生一定影響。圖15和圖16分別給出了2012年6月24日12時(shí)與24日18時(shí)氣團(tuán)訂正前后850 hPa比濕場(chǎng)和溫度場(chǎng)的差值圖（試驗(yàn)二減試驗(yàn)一）。從圖15可看出，氣團(tuán)訂正后臺(tái)風(fēng)中心附近的比濕場(chǎng)得到了不同程度的減小，且24日12時(shí)比濕場(chǎng)的減小較24日18時(shí)更為明顯，達(dá)到了-2 g/kg以上。值得注意的是，在圖15b中臺(tái)風(fēng)中心東側(cè)有一比濕場(chǎng)增加的區(qū)域，增量為1 g/kg。與比濕場(chǎng)類似，圖16中氣團(tuán)訂正后臺(tái)風(fēng)中心的溫度場(chǎng)差值以負(fù)值為主，且24日12時(shí)表現(xiàn)得更明顯，達(dá)-1.5℃以上。與圖15b類似的是，在圖16b中臺(tái)風(fēng)中心東北到西南側(cè)有一半環(huán)狀溫度增加的區(qū)域，增量為1.5℃。因此，氣團(tuán)訂正對(duì)臺(tái)風(fēng)中心附近比濕場(chǎng)和溫度場(chǎng)的作用表現(xiàn)為一定程度的減濕和減溫，且24日12時(shí)減小的量較24日18時(shí)更為明顯，但在24日18時(shí)臺(tái)風(fēng)中心東側(cè)有一較明顯的增濕增溫區(qū)域，而這一區(qū)域正是臺(tái)風(fēng)下一時(shí)刻即將經(jīng)過的地區(qū)。這在一定程度上說明除了受引導(dǎo)氣流的影響，臺(tái)風(fēng)還有向高溫高濕區(qū)移動(dòng)的趨勢(shì)。

圖15 2012年6月24日12時(shí)（a）和24日18時(shí)（b）氣團(tuán)訂正前后850 hPa預(yù)報(bào)比濕差（試驗(yàn)二減試驗(yàn)一）空間分布圖 單位：g/kg。

圖16 2012年6月24日12時(shí)(a)和24日18時(shí)(b)氣團(tuán)訂正前后850 hPa預(yù)報(bào)溫度差（試驗(yàn)二減試驗(yàn)一）空間分布圖 單位：℃。

綜上所述，通過對(duì)圖14～圖16的分析可以發(fā)現(xiàn)，臺(tái)風(fēng)的移動(dòng)路徑主要受大西洋副熱帶高壓外圍引導(dǎo)氣流的影響，氣團(tuán)訂正后副熱帶高壓的加強(qiáng)有利于實(shí)現(xiàn)臺(tái)風(fēng)的提前轉(zhuǎn)向，同時(shí)比濕場(chǎng)和溫度場(chǎng)對(duì)臺(tái)風(fēng)的移動(dòng)也有一定的作用，主要表現(xiàn)為臺(tái)風(fēng)更傾向于向高溫高濕的地區(qū)移動(dòng)。

6 總結(jié)與討論

靜止衛(wèi)星對(duì)熱帶氣旋的監(jiān)測(cè)有著比極軌衛(wèi)星更大的優(yōu)勢(shì)，本文利用HWRF系統(tǒng)對(duì)GOES-13/15靜止衛(wèi)星成像儀資料進(jìn)行了一組對(duì)照試驗(yàn)，比較了氣團(tuán)訂正對(duì)靜止衛(wèi)星成像儀資料同化效果的影響，細(xì)致分析了訂正前后靜止衛(wèi)星資料同化對(duì)臺(tái)風(fēng)路徑預(yù)報(bào)的影響以及同化后臺(tái)風(fēng)中心附近的預(yù)報(bào)場(chǎng)（位勢(shì)高度場(chǎng)、比濕場(chǎng)和溫度場(chǎng)）對(duì)臺(tái)風(fēng)移動(dòng)路徑的作用。主要結(jié)論如下。

（1）氣團(tuán)訂正后，GOES衛(wèi)星紅外通道|O-B|的偏差分布得到了改善，能更好地滿足均值為零的正態(tài)分布，大部分紅外通道的平均誤差都得到了減小。經(jīng)過資料同化后，|O-A|的偏差更滿足高斯無偏分布，且大部分紅外通道的平均|O-A|都小于|O-B|；從空間分布來看，GOES-15通道3的|O-A|較|O-B|減小的最大，達(dá)到了±2 K，表明分析場(chǎng)模擬的亮溫比背景場(chǎng)模擬的亮溫更接近觀測(cè)亮溫值，同化系統(tǒng)的收斂性較好，能有效地將觀測(cè)資料同化進(jìn)背景場(chǎng)中，且GOES-13的同化效果優(yōu)于GOES-15。

氣團(tuán)訂正增加了臺(tái)風(fēng)中心整層的位勢(shì)高度場(chǎng)，但在高層臺(tái)風(fēng)中心東、西兩側(cè)各有一位勢(shì)高度降低的負(fù)值中心，這與高層溫度場(chǎng)增加的正值中心有一定的對(duì)應(yīng)關(guān)系，比濕場(chǎng)的差異主要表現(xiàn)在臺(tái)風(fēng)東、西兩側(cè)的不同，氣團(tuán)訂正增加了臺(tái)風(fēng)東側(cè)的比濕，但降低了西側(cè)的比濕。

（2）對(duì)比試驗(yàn)一和試驗(yàn)二模擬的臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)路徑發(fā)現(xiàn)，同化試驗(yàn)比控制試驗(yàn)提前了6小時(shí)預(yù)報(bào)出與實(shí)際觀測(cè)路徑較為接近的臺(tái)風(fēng)路徑。這表明，相比氣團(tuán)訂正前的GOES觀測(cè)資料，同化氣團(tuán)訂正后的GOES資料能更早地預(yù)報(bào)出與實(shí)際觀測(cè)路徑較為吻合的臺(tái)風(fēng)路徑，且隨著時(shí)間的推移，預(yù)報(bào)與觀測(cè)路徑的平均偏差更小，預(yù)報(bào)的穩(wěn)定性也更好。

（3）氣團(tuán)訂正增強(qiáng)了500 hPa臺(tái)風(fēng)東環(huán)副熱帶高壓的強(qiáng)度，其西側(cè)西南氣流的加強(qiáng)有利于臺(tái)風(fēng)提前6小時(shí)實(shí)現(xiàn)向東的正確轉(zhuǎn)向。除對(duì)環(huán)境氣流的影響之外，氣團(tuán)訂正還降低了臺(tái)風(fēng)中心的比濕和溫度，但在24日18時(shí)臺(tái)風(fēng)中心東側(cè)有一較明顯的增濕增溫區(qū)，這在一定程度上說明臺(tái)風(fēng)有向高溫高濕區(qū)移動(dòng)的趨勢(shì)。

本文只討論了氣團(tuán)訂正對(duì)臺(tái)風(fēng)路徑預(yù)報(bào)的影響，下一步可以對(duì)臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度預(yù)報(bào)作進(jìn)一步分析，且選取一次臺(tái)風(fēng)個(gè)例進(jìn)行研究可能具有偶然性，后續(xù)還需研究更多的臺(tái)風(fēng)個(gè)例對(duì)文中的結(jié)論進(jìn)行驗(yàn)證和推廣。