沈菲菲，束艾青，許冬梅，郭雅凱，李 超，王 易，張 冰

（1.南京信息工程大學(xué)氣象災(zāi)害教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室/氣候與環(huán)境變化國(guó)際合作聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室/氣象災(zāi)害預(yù)報(bào)預(yù)警與評(píng)估協(xié)同創(chuàng)新中心，江蘇 南京210044；2.高原與盆地暴雨旱澇災(zāi)害四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，四川 成都610225；3.河南省氣象局，河南 鄭州450003；4.南通市氣象局，江蘇 南通226018；5.江蘇省氣象臺(tái)，江蘇 南京210008；6.江蘇省氣象科學(xué)研究所，江蘇 南京210008）

隨著中尺度數(shù)值模式不斷發(fā)展和完善， 對(duì)中尺 度系統(tǒng)的模擬和預(yù)報(bào)能力有了較大的提高。 但當(dāng)前數(shù)值模式的初始場(chǎng)主要是由NCEP（National Centers for Environmental Prediction）的1°×1°再分析資料和常規(guī)探空觀測(cè)資料提供， 由于其時(shí)空分辨率的限制， 使得提供于模式初始場(chǎng)的中小尺度信息較少，導(dǎo)致數(shù)值模式預(yù)報(bào)存在起轉(zhuǎn)延遲時(shí)間（spin-up time）問(wèn)題[1]，從而降低了對(duì)中小尺度天氣系統(tǒng)模擬和預(yù)報(bào)的精度。 當(dāng)前能與中尺度數(shù)值模式分辨率相匹配的非常規(guī)觀測(cè)資料主要是多普勒天氣雷達(dá)觀測(cè)資料[2]，并且隨著中國(guó)新一代多普勒天氣雷達(dá)組網(wǎng)建設(shè)的逐步完善， 如何合理有效地利用多普勒雷達(dá)觀測(cè)數(shù)據(jù)提取其豐富的中小尺度信息， 開(kāi)展多普勒天氣雷達(dá)資料同化研究顯得尤為重要[3-6]。

近年來(lái)， 多普勒雷達(dá)觀測(cè)資料的同化研究越來(lái)越受到重視[7]。 比較有影響的是Sun， et al.（1991，1997， 1998）的工作， 他們建立了以三維數(shù)值云模式和雷達(dá)資料四維變分同化技術(shù)為核心的VDRAS（Variational Doppler Radar Analysis System） 同化系統(tǒng)，并用于對(duì)強(qiáng)對(duì)流風(fēng)暴的實(shí)時(shí)診斷和預(yù)報(bào)研究，其研究結(jié)果表明該系統(tǒng)可以有效地反演風(fēng)暴云團(tuán)的熱動(dòng)力場(chǎng)和微物理場(chǎng)[8-10]。Xiao， et al.（2005， 2007）開(kāi)發(fā)了一個(gè)多普勒雷達(dá)同化徑向風(fēng)的3DVAR（Three-Dimensional Variation）方案，并通過(guò)試驗(yàn)證明使用3DVAR 同化雷達(dá)徑向風(fēng)可以有效改進(jìn)模式6 h 內(nèi)的降水預(yù)報(bào)精度[11-12]。 顧建峰等（2006）參與WRF 模式雷達(dá)資料3DVAR 同化系統(tǒng)開(kāi)發(fā)工作并進(jìn)行了相關(guān)數(shù)值模擬試驗(yàn)，在臺(tái)風(fēng)、中尺度暴雨和颮線(xiàn)個(gè)例上利用直接同化方法取得令人鼓舞的結(jié)果[13]。楊毅等（2008）將三維變分和物理初始化方法相結(jié)合來(lái)同化雷達(dá)觀測(cè)資料， 有效縮短了模式的spin-up時(shí)間，顯著改進(jìn)了短時(shí)降水預(yù)報(bào)[14]。賴(lài)紹鈞等（2012）將三維變分方法運(yùn)用到一次華南前汛期特大暴雨過(guò)程中， 對(duì)其發(fā)生發(fā)展的動(dòng)力和熱力條件進(jìn)行了詳細(xì)的診斷分析和研究[15]。 范水勇等（2013）提出一種間接同化方法，不直接同化雷達(dá)反射率資料，而是同化由反射率反演出的雨水和估計(jì)的水汽， 分析了2009 年夏季北京地區(qū)的4 次強(qiáng)降水過(guò)程[16]。以上的研究工作為多普勒天氣雷達(dá)資料在中小尺度模式中的應(yīng)用進(jìn)行了很好的探索， 但仍有一些工作需要進(jìn)一步試驗(yàn)與研究。在京津冀地區(qū)強(qiáng)暴雨預(yù)報(bào)系統(tǒng)中，同時(shí)利用多部多普勒天氣雷達(dá)上的徑向風(fēng)和反射率進(jìn)行同時(shí)同化和單獨(dú)同化對(duì)比試驗(yàn)的相關(guān)研究還較少[17-20]。

本文采用美國(guó)NCAR （National Center for Atmospheric Research） 研發(fā)的新一代中尺度預(yù)報(bào)模式WRFV3.6 及其三維變分同化系統(tǒng)， 對(duì)GTS（Global Telecommunication System） 上分發(fā)的地面報(bào)、飛機(jī)報(bào)、探空和船舶報(bào)等常規(guī)觀測(cè)資料和五部新一代多普勒天氣雷達(dá)（北京S 波段BJRS、天津S 波TJRS、石家莊S 波段SJZRS、張北C 波段ZBRC 和承德C 波段CDRC） 觀測(cè)資料進(jìn)行三維變分同化試驗(yàn)研究。 針對(duì)2012 年7 月21 日北京地區(qū)的一次暴雨過(guò)程進(jìn)行了多普勒天氣雷達(dá)徑向風(fēng)和反射率的同化試驗(yàn)， 檢驗(yàn)和探討高時(shí)空分辨率多普勒天氣雷達(dá)資料在改進(jìn)模式初始場(chǎng)及提高對(duì)暴雨過(guò)程預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率等方面的應(yīng)用效果及意義。

1 暴雨個(gè)例選取和天氣背景

2012 年7 月21 日02 時(shí)（世界時(shí)，下同）—21 日18 時(shí)，北京大部分地區(qū)出現(xiàn)由中尺度對(duì)流系統(tǒng)產(chǎn)生的特大暴雨過(guò)程。截止21 日22 時(shí)，北京全市的平均降雨量達(dá)到170 mm， 最大降水值出現(xiàn)在房山河北鎮(zhèn)，達(dá)到460 mm[21]。此次降水過(guò)程是北京地區(qū)1951年以來(lái)最強(qiáng)的一次降水過(guò)程， 由于此次降水過(guò)程是在非常有利于暴雨發(fā)生的大尺度環(huán)流背景下中尺度系統(tǒng)發(fā)生發(fā)展的結(jié)果，預(yù)報(bào)上難度較大，并且給京津冀地區(qū)造成了巨大的經(jīng)濟(jì)損失和人員傷亡， 因此在氣象界引起了廣泛的關(guān)注。 分析2012 年7 月20—21 日大尺度環(huán)流背景可以看到（圖1）：20 日12 時(shí)，500 hPa 中高緯度主要是“兩脊一槽”的形勢(shì)[22]，貝加爾湖附近存在一個(gè)閉合的切斷低壓， 從貝加爾湖至河套地區(qū)伸出南北走向的西風(fēng)槽， 東部的副高脊線(xiàn)北抬到36°N，形成高壓壩，與切斷低壓相持，使環(huán)流經(jīng)向度加大。 與此同時(shí)，位于高原東側(cè)、河套西部的低槽東移發(fā)展。在低緯度地區(qū)，孟加拉灣和南海北部均有熱帶低壓存在， 其中位于南海北部的已發(fā)展成熱帶氣旋即第8 號(hào)臺(tái)風(fēng)韋森特。 在200 hPa 天氣圖上也主要是“兩脊一槽”的形勢(shì)，貝加爾湖附近有逐漸增強(qiáng)的高空急流， 華北地區(qū)位于急流出口區(qū)的右側(cè)。 低層850 hPa，高原東北側(cè)有一低渦形成，中心位置在104°E 附近， 并有切變線(xiàn)生成。 到20 日18時(shí)，低渦沿著暖式切變線(xiàn)東移至106°E。

2 同化試驗(yàn)設(shè)計(jì)

2.1 預(yù)報(bào)模式及其設(shè)置

本試驗(yàn)采用WRFV3.6 的ARW（Advanced Research WRF）版本作為預(yù)報(bào)模式。 該模式為可壓縮、非靜力中尺度模式，水平方向采用荒川C 網(wǎng)格，垂直方向采用隨地形的質(zhì)量坐標(biāo)。 模式區(qū)域設(shè)置見(jiàn)圖2，模擬區(qū)域中心為（40°N，105°E），采用雙向嵌套，外層區(qū)域格點(diǎn)數(shù)為649×400，格距9 km，內(nèi)層區(qū)域格點(diǎn)數(shù)為550×424， 格距為3 km， 垂直方向分為不等距的38 層，模式層頂氣壓為50 hPa。 由1°×1°分辨率的NCEP 再分析資料提供初邊界條件， 微物理過(guò)程采用WSM6 （WRF Single-Moment 6-class）類(lèi)冰雹方案[23]，外層區(qū)域采用Grell-Devenyi 積云對(duì)流方案[24]，內(nèi)層嵌套區(qū)域關(guān)閉積云對(duì)流方案。其它物理參數(shù)化方案包括YSU（Yonsei University）邊界層方案[25]，5 階熱量擴(kuò)散方案，RRTM（Rapid Radiative Transfer Model） 長(zhǎng)波輻射方案，Dudhia 短波輻射方案。

圖1 2012 年7 月20 日12 時(shí)—22 日00 時(shí)天氣形勢(shì)分布及850 hPa 水平風(fēng)場(chǎng)

圖2 模擬區(qū)域網(wǎng)格設(shè)置

2.2 多普勒雷達(dá)資料預(yù)處理

新一代多普勒天氣雷達(dá)采用VCP21（Volume Cover Pattern 21）觀測(cè)模式進(jìn)行連續(xù)體掃，在進(jìn)行多普勒雷達(dá)資料同化之前， 有必要對(duì)雷達(dá)基數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的質(zhì)量控制， 本文雷達(dá)資料質(zhì)量控制主要包括：（1）剔除地物雜波，去除＜1 km 以下的資料，并且由于主要考慮的是強(qiáng)對(duì)流降水的影響， 剔除資料中＜10 dBZ 的非降水回波。（2） 退模糊， 采用Zhang（2006）提出的二維多途徑退速度模糊方法[26]對(duì)雷達(dá)基數(shù)據(jù)進(jìn)行了退模糊。（3）數(shù)據(jù)稀疏化處理，對(duì)雷達(dá)徑向風(fēng)和反射率觀測(cè)數(shù)據(jù)都進(jìn)行了稀疏化處理，均為徑向每4 km 取一個(gè)觀測(cè)，稀疏化后的觀測(cè)空間的分辨率與模式格局相當(dāng)。（4）背景場(chǎng)檢查，雷達(dá)徑向風(fēng)觀測(cè)誤差2 m/s，反射率觀測(cè)誤差為5 dBZ，當(dāng)觀測(cè)與背景場(chǎng)的偏差大于3 倍的觀測(cè)誤差時(shí)，則剔除該雷達(dá)觀測(cè)資料。

2.3 試驗(yàn)方案設(shè)計(jì)

為了考察加入雷達(dá)觀測(cè)資料后的分析效果以及對(duì)隨后預(yù)報(bào)的影響， 本文針對(duì)不同的初值設(shè)計(jì)了5組試驗(yàn)（表1）。 主要包括：控制試驗(yàn)（CNTL），不同化任何觀測(cè)資料；試驗(yàn)CON 只同化GTS 觀測(cè)資料；試驗(yàn)CRV 聯(lián)合同化GTS 觀測(cè)資料與雷達(dá)徑向風(fēng)觀測(cè)資料； 試驗(yàn)CRF 聯(lián)合同化GTS 觀測(cè)資料與雷達(dá)反射率觀測(cè)資料； 試驗(yàn)ALL 聯(lián)合同化GTS 觀測(cè)資料、雷達(dá)徑向風(fēng)觀測(cè)資料和雷達(dá)反射率觀測(cè)資料。 圖3為試驗(yàn)方案示意圖。試驗(yàn)CNTL 首先采用WRF 模式從2012 年7 月20 日12 時(shí)—22 日00 時(shí)做36 h 預(yù)報(bào)。4 組同化試驗(yàn)選定2012 年7 月20 日12 時(shí)作為同化初始時(shí)刻，通過(guò)WRF-3DVAR 同化系統(tǒng)每隔3 h 同化一次觀測(cè)數(shù)據(jù)，連續(xù)同化18 h，將最后一個(gè)時(shí)刻的分析場(chǎng)作為背景場(chǎng)，做18 h 確定性預(yù)報(bào)。 本文中背景誤差協(xié)方差矩陣用NMC 方法（Parrish and Derber， 1992）生成[27]。

表1 試驗(yàn)方案

圖3 試驗(yàn)流程

3 試驗(yàn)結(jié)果分析

3.1 風(fēng)場(chǎng)增量

通過(guò)比較四組同化試驗(yàn)（圖4）的初始風(fēng)場(chǎng)增量可以發(fā)現(xiàn)，無(wú)論同化哪種多普勒雷達(dá)資料，初始風(fēng)場(chǎng)均發(fā)生變化， 但徑向速度對(duì)初始大氣流場(chǎng)的改進(jìn)更加顯著。 由圖4a 可見(jiàn)，只同化GTS 資料的初始流場(chǎng)在山西東南部、 河北南部以及山東西北部主要呈現(xiàn)氣旋性彎曲流型， 同化后華北地區(qū)風(fēng)速都稍有所增加，此時(shí)流場(chǎng)尚未出現(xiàn)中尺度天氣系統(tǒng)的信息。北京大部分地區(qū)受東南氣流控制， 其西北側(cè)和河北的交界處根據(jù)風(fēng)向能分析出一條弱輻合線(xiàn)；與CON 試驗(yàn)相比，同化雷達(dá)徑向速度后（圖4b），38 °N 以北出現(xiàn)一中尺度低渦中心，40 °N 以北出現(xiàn)反氣旋環(huán)流中心， 其偏北氣流和中尺度低渦的東側(cè)偏南氣流在北京西部形成明顯的強(qiáng)輻合線(xiàn)，風(fēng)場(chǎng)增量達(dá)到6.5 m/s；若同時(shí)同化雷達(dá)反射率和徑向速度后（圖4d），初始流場(chǎng)與只同化徑向速度的初始流場(chǎng)比較接近， 但輻合線(xiàn)附近風(fēng)場(chǎng)增量超過(guò)5.5 m/s 的范圍偏??；若只同化雷達(dá)反射率（圖4c），其初始流場(chǎng)與CON 試驗(yàn)相比增量強(qiáng)度上改變并不太大， 只是北京及其以北地區(qū)的風(fēng)場(chǎng)增量稍大一點(diǎn)， 主要的區(qū)別是北京西部出現(xiàn)了較大面積的反氣旋式環(huán)流， 北京受偏北氣流控制；在850 hPa，只同化徑向速度后，北京南部出現(xiàn)氣旋式風(fēng)場(chǎng)增量，其西部存在明顯的輻合線(xiàn)；僅同化雷達(dá)反射率的流場(chǎng)和CON 試驗(yàn)的結(jié)果較接近；同時(shí)同化反射率和徑向速度的流場(chǎng)與只同化徑向速度的初始場(chǎng)流型非常接近，改善了降水的動(dòng)力條件。說(shuō)明同化對(duì)初始場(chǎng)有不同程度的改進(jìn)， 其中徑向速度的同化對(duì)背景場(chǎng)的改進(jìn)更加顯著， 初始風(fēng)場(chǎng)中增加的中尺度信息使調(diào)整后的風(fēng)場(chǎng)在低層有更明顯的風(fēng)場(chǎng)輻合，使同化試驗(yàn)?zāi)芨玫啬M出暴雨過(guò)程。

圖4 2012 年7 月21 日06 時(shí)700 hPa 風(fēng)場(chǎng)增量（箭頭，單位：m/s）

3.2 比濕增量

水汽作為降水的來(lái)源， 在暴雨過(guò)程中起著重要的作用。 四組同化試驗(yàn)初始水汽場(chǎng)增量分布有正有負(fù)（圖5），正的增量說(shuō)明增加了背景場(chǎng)的水汽信息，負(fù)的增量則可以減少背景場(chǎng)過(guò)濕的情況， 在一定程度上減少虛假降水情況的出現(xiàn)。 CON 試驗(yàn)的比濕分析增量在河北中部、 北京東南部以及天津中部以南地區(qū)出現(xiàn)了一個(gè)范圍較大的正值中心， 其值可達(dá)到1×10-4kg/kg。加入雷達(dá)反射率資料后（圖5c，5d），比濕增量場(chǎng)發(fā)生顯著變化，出現(xiàn)明顯的中尺度特征。比濕增量整體呈西南—東北走向分布， 有多個(gè)零散的強(qiáng)正值中心，比濕增量值超過(guò)2×10-4kg/kg，與實(shí)況中鋒前暖區(qū)降水的雨帶呈西南—東北向并存在多個(gè)強(qiáng)降水中心是一致的。 同樣這些特征在850 hPa 上也有類(lèi)似的反映。通過(guò)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，多普勒雷達(dá)資料同化尤其是反射率資料的同化對(duì)初始水汽場(chǎng)的調(diào)整較為顯著，改善了降水的水汽條件，而徑向速度資料的同化對(duì)初始水汽場(chǎng)的調(diào)整較小。從圖5b 上看也沒(méi)有模擬出正值增量中心，這與WRF-3DVAR 同化系統(tǒng)中雷達(dá)徑向風(fēng)側(cè)重于改進(jìn)風(fēng)場(chǎng)， 而雷達(dá)反射率側(cè)重于改進(jìn)濕度場(chǎng)有關(guān)。

3.3 組合反射率因子

圖5 2012 年7 月21 日06 時(shí)700 hPa 比濕增量（陰影，單位：10-4 kg/kg）

根據(jù)雷達(dá)回波的實(shí)況演變過(guò)程可以發(fā)現(xiàn)， 此次強(qiáng)對(duì)流天氣過(guò)程首先在河北中部出現(xiàn)孤立單體，之后沿著山脈走向向東北偏東移動(dòng)發(fā)展并影響北京，是一次由分散的回波逐漸擴(kuò)展成高度有組織的帶狀多單體風(fēng)暴的過(guò)程。 21 日06 時(shí)（圖6），河北的西北部和北京大部分地區(qū)有層狀云覆蓋， 雷達(dá)回波整體呈西南—東北走向，面積約280 km×300 km。強(qiáng)回波區(qū)主要在河北中部和北京中南部， 組合反射率因子最大值超過(guò)60 dBZ。其中北京中南部的回波又分為兩部分，一部分橫穿昌平區(qū)和順義區(qū)，另一部分從昌平區(qū)向南延伸影響北京市區(qū)， 兩部分連在一起形成“倒V”形，回波圖上有多個(gè)分散、強(qiáng)度超過(guò)45 dBZ的強(qiáng)對(duì)流中心，對(duì)應(yīng)強(qiáng)降水區(qū)。 在700 hPa 上，河北中部到北京南部存在切變線(xiàn)， 風(fēng)場(chǎng)表現(xiàn)為明顯的風(fēng)速輻合區(qū)。 對(duì)比實(shí)況圖，在最后一個(gè)分析時(shí)刻，控制試驗(yàn)的組合反射率因子分布與觀測(cè)差別較大， 強(qiáng)回波區(qū)主要分布在山西和河北南部， 只有北京大興區(qū)最南部受強(qiáng)回波中心的影響， 且回波中心強(qiáng)度只有40～50 dBZ。對(duì)應(yīng)風(fēng)場(chǎng)的切變線(xiàn)也更偏西偏南。同化常規(guī)資料后， 強(qiáng)對(duì)流區(qū)主要在山西東北部和河北的西北部，回波分布有所改進(jìn)（偏西），但在強(qiáng)度上，只有門(mén)頭溝區(qū)附近有較強(qiáng)的對(duì)流中心（40～50 dBZ）。700 hPa 切變線(xiàn)位置比觀測(cè)要偏西， 但河北北部已模擬出風(fēng)速的輻合區(qū)。引入雷達(dá)徑向風(fēng)資料后，強(qiáng)回波依舊在山西東北部和河北的西北部， 但有所改進(jìn)的是豐臺(tái)區(qū)出現(xiàn)了超過(guò)50 dBZ 強(qiáng)對(duì)流中心，并且在河北中部以及北京中部的700 hPa 風(fēng)場(chǎng)上出現(xiàn)明顯的風(fēng)速輻合。 而加入雷達(dá)反射率資料后， 山西西北部、河北北部以及北京地區(qū)為強(qiáng)回波區(qū)，在昌平區(qū)也模擬出了超過(guò)50 dBZ 強(qiáng)對(duì)流中心，切變線(xiàn)以及風(fēng)速輻合區(qū)和實(shí)況也基本一致。 再次證明雷達(dá)資料同化進(jìn)入模式后，較好地改善了模式模擬效果。

3.4 降水場(chǎng)對(duì)比分析

將5 組同化試驗(yàn)得到的每小時(shí)降水預(yù)報(bào)和實(shí)況降水進(jìn)行比較， 可以看出雨帶位置和強(qiáng)度變化比實(shí)況滯后約2～3 h， 其中控制試驗(yàn)強(qiáng)降水中心稍有偏差， 但模擬的主要雨帶與實(shí)況一致， 呈西南—東北向，并且能反映出降水從西南向東北擴(kuò)展、強(qiáng)度不斷增強(qiáng)的趨勢(shì)，因此，模式模擬的結(jié)果還是能夠很好地反映出此次特大暴雨過(guò)程的雨帶移動(dòng)及強(qiáng)度變化?？紤]到臨近預(yù)報(bào)的時(shí)效性， 著重分析3 h 和6 h 累計(jì)降水預(yù)報(bào)的預(yù)報(bào)效果。

與實(shí)況相比，5 組同化試驗(yàn)對(duì)降水都有一定的預(yù)報(bào)能力， 從7 月21 日06—09 時(shí)的累計(jì)降水分布可知，CNTL 試驗(yàn)中雨帶主要在山西北部和河北中南部，位置偏西嚴(yán)重，降水范圍也偏大。 加入雷達(dá)徑向風(fēng)資料后，降水范圍有所減小，雨帶位置明顯向東北方向移動(dòng)，正好對(duì)應(yīng)風(fēng)場(chǎng)增量輻合區(qū)（圖4b）。 北京西南部出現(xiàn)25.6 mm 以上的降水中心， 且山西和河北交界處的虛假降水明顯減弱， 但整體降水強(qiáng)度較實(shí)況仍偏弱。 而加入雷達(dá)反射率資料，可以使分析場(chǎng)中產(chǎn)生云水、 雨水和中小尺度的對(duì)流結(jié)構(gòu)，在預(yù)報(bào)階段產(chǎn)生更強(qiáng)的降水， 因此CRF 試驗(yàn)和ALL試驗(yàn)在降水強(qiáng)度上有明顯的改進(jìn)， 北京西部出現(xiàn)51.2 mm 以上的強(qiáng)降水中心，整體降水范圍也減小，更接近實(shí)況。

圖6 2012 年7 月21 日06 時(shí)雷達(dá)組合反射率觀測(cè)（a、b，陰影，單位：dBZ）和700 hPa流場(chǎng)診斷的組合反射率（c～g，陰影，單位：dBZ）及700 hPa 水平風(fēng)場(chǎng)（箭頭，單位：m/s）

5 個(gè)試驗(yàn)對(duì)6 h 累積降水量的模擬結(jié)果也進(jìn)行了對(duì)比（圖7），雨帶形狀均和實(shí)況一致，位置稍偏西。 CNTL 試驗(yàn)中超過(guò)25.6 mm 的降水范圍較實(shí)況偏大，并主要分布在山西和河北交界處。同化雷達(dá)徑向風(fēng)資料后雨帶位置有所改進(jìn)， 降水范圍也減小更接近觀測(cè)。由于模式具有較高分辨率，模擬圖中出現(xiàn)多個(gè)小的強(qiáng)降水中心， 而實(shí)況圖中由于觀測(cè)站點(diǎn)分辨率不夠高，且強(qiáng)降水中心比較集中，因此實(shí)況圖中分析不到小的強(qiáng)降水中心。在CRV 試驗(yàn)中北京大部分地區(qū)模擬出多個(gè)小的強(qiáng)降水中心， 但最強(qiáng)降水值并未模擬出來(lái)。 根據(jù)實(shí)際觀測(cè)（圖7a），房山區(qū)存在102.4 mm 以上的強(qiáng)降水中心， 而CRF 試驗(yàn)在強(qiáng)度上就有明顯的改善（圖7e）。 可以看到同化雷達(dá)反射率資料后， 初始場(chǎng)的風(fēng)場(chǎng)產(chǎn)生一個(gè)反氣旋式的風(fēng)場(chǎng)增量（圖4c），這種風(fēng)場(chǎng)增量對(duì)應(yīng)著負(fù)的垂直速度增量，有利于降水的減弱，而從CNTL 試驗(yàn)?zāi)M的降水范圍明顯偏大的情況來(lái)看， 這種風(fēng)場(chǎng)的調(diào)整有利于減弱降水，使之與實(shí)況的降水更為接近，與CRF 試驗(yàn)最終模擬得到的降水結(jié)果相符， 整體降水范圍變小， 山西北部和河北南部的大片虛假降水也明顯減少。 同樣在ALL 試驗(yàn)中，初始場(chǎng)的風(fēng)場(chǎng)在北京西部產(chǎn)生一個(gè)反氣旋式的風(fēng)場(chǎng)增量， 在其西南部有一個(gè)氣旋式的風(fēng)場(chǎng)增量（圖4d），經(jīng)過(guò)這種風(fēng)場(chǎng)增量的調(diào)整后，山西東北部和河北的交界處降水減少，而河北的西南部產(chǎn)生一個(gè)強(qiáng)降水中心， 主要的降水雨帶位于偏北和偏南氣流輻合處，與ALL 試驗(yàn)的模擬結(jié)果也相一致。

圖7 6 h 預(yù)報(bào)降水量和實(shí)況降水量的比較

因此相比控制試驗(yàn)， 同化對(duì)降水預(yù)報(bào)有一定好處，引入雷達(dá)資料后，降水預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性有所提高，而其中同化徑向風(fēng)資料對(duì)雨區(qū)的位置、 范圍有較好的改進(jìn)， 同化反射率資料則在降水強(qiáng)度方面改進(jìn)較為明顯。以上結(jié)果進(jìn)一步表明，多普勒天氣雷達(dá)資料對(duì)于提高定量降水預(yù)報(bào)的精確度有著重要作用。

3.5 降水場(chǎng)預(yù)報(bào)檢驗(yàn)

為了客觀地比較5 組試驗(yàn)的模擬結(jié)果， 本文采用ETS（Equitable threat score）評(píng)分技術(shù)對(duì)同化后的3 h 累計(jì)降水做預(yù)報(bào)檢驗(yàn)， 將各組試驗(yàn)?zāi)M降水和實(shí)況觀測(cè)降水做比較， 分別對(duì)5、15、25 mm 級(jí)別降水進(jìn)行對(duì)比分析。 從圖8 中可以發(fā)現(xiàn)，5 組試驗(yàn)ETS評(píng)分在閾值為5 mm 和15 mm 時(shí)均有所增加，在閾值為25 mm 時(shí)各組試驗(yàn)均明顯下降，但總體上4 組同化試驗(yàn)的ETS 評(píng)分都要顯著高于CNTL 試驗(yàn)，在設(shè)置的3 組閾值下能增加0.1 左右。 對(duì)于加入雷達(dá)資料的3 組試驗(yàn)， 模式的同化分析場(chǎng)包含了大氣水汽及水凝物等信息， 因此無(wú)論對(duì)于低閾值還是高閾值，都具有相對(duì)較高的ETS 評(píng)分，尤其是試驗(yàn)CRF的ETS 評(píng)分基本是最高的，而試驗(yàn)ALL 的評(píng)分值與試驗(yàn)CRF 也較接近， 具體表現(xiàn)為CRV 試驗(yàn)?zāi)茉黾?.2 左右，CRF 試驗(yàn)?zāi)茉黾?.3 左右，而ALL 試驗(yàn)增加的評(píng)分介于0.2～0.3。這些說(shuō)明同化雷達(dá)資料的預(yù)報(bào)效果要優(yōu)于控制試驗(yàn)， 進(jìn)一步提高了暴雨短時(shí)臨近預(yù)報(bào)的效果。

4 結(jié)論

利用高分辨率中尺度預(yù)報(bào)模式WRF 及其同化系統(tǒng)WRF-3DVAR 系統(tǒng)，針對(duì)2012 年北京“7·21”特大暴雨個(gè)例，對(duì)常規(guī)觀測(cè)資料和京津冀地區(qū)5 部多普勒天氣雷達(dá)觀測(cè)資料進(jìn)行三維變分同化試驗(yàn)研究，考察和評(píng)估多普勒雷達(dá)不同種類(lèi)觀測(cè)數(shù)據(jù)同化對(duì)數(shù)值模式初始場(chǎng)及其預(yù)報(bào)效果影響。主要結(jié)論如下：

（1）雷達(dá)資料的同化可以在初始場(chǎng)中加入能反映產(chǎn)生降水系統(tǒng)低層風(fēng)場(chǎng)輻合的動(dòng)力和鋒前暖區(qū)充足的水汽條件物理信息，在模式積分開(kāi)始后能改善初始場(chǎng)中水汽和風(fēng)的分布，較快地模擬出局地對(duì)流系統(tǒng)的發(fā)生、發(fā)展，改善了由于中尺度觀測(cè)資料不足造成的模式初始場(chǎng)里中尺度信息缺乏的問(wèn)題。徑向速度的同化增加了中尺度信息， 對(duì)初始流場(chǎng)的調(diào)整較為顯著，側(cè)重于改進(jìn)風(fēng)場(chǎng)。 而雷達(dá)反射率資料的同化對(duì)初始溫、濕度場(chǎng)和強(qiáng)回波位置的調(diào)整更明顯，側(cè)重于改進(jìn)濕度場(chǎng)。 兩者對(duì)暴雨模擬效果有著不同的影響。

（2）累計(jì)降水的預(yù)報(bào)結(jié)果顯示，同化試驗(yàn)的降水量預(yù)報(bào)較為理想，但是降水落區(qū)不準(zhǔn)確，仍略偏西。同化徑向風(fēng)資料對(duì)雨帶的位置、范圍有較好的改進(jìn)，同化雷達(dá)反射率資料對(duì)暴雨強(qiáng)度的預(yù)報(bào)有明顯的改善。 雷達(dá)資料對(duì)于提高定量降水預(yù)報(bào)的精確度有著重要作用。

（3）從3 h 累積降水ETS 評(píng)分來(lái)看， 同化試驗(yàn)的ETS 評(píng)分都要顯著高于CNTL 試驗(yàn)，對(duì)于5、15 mm，和25 mm 降水評(píng)分能增加0.1 左右，CRV 試驗(yàn)?zāi)茉黾?.2 左右，CRF 試驗(yàn)?zāi)茉黾?.3 左右，而ALL 試驗(yàn)增加的評(píng)分介于0.2～0.3。

本文利用雷達(dá)觀測(cè)資料進(jìn)行的試驗(yàn)說(shuō)明，3DVAR 同化多普勒雷達(dá)觀測(cè)資料有助于暴雨的初始化并提供更加精細(xì)的中尺度結(jié)構(gòu)信息，為多普勒雷達(dá)觀測(cè)資料在極端性事件的預(yù)報(bào)研究、應(yīng)用方面提供了技術(shù)參考。 同時(shí)，應(yīng)該指出本文只是針對(duì)北京“7·21”個(gè)例進(jìn)行了初步的研究，存在一定的局限性，需要進(jìn)行更多的個(gè)例分析， 以加深對(duì)此類(lèi)極端性降水的了解。 此外要提高暴雨預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率，不僅要對(duì)暴雨的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)有深入了解，對(duì)模式的設(shè)計(jì)及預(yù)報(bào)性能也要有更深入的研究。在今后的工作中將針對(duì)更多的暴雨個(gè)例展開(kāi)類(lèi)似研究，多考慮一些問(wèn)題，例如合理調(diào)節(jié)水平化尺度因子是否能提高短時(shí)降水預(yù)報(bào)的效果，雷達(dá)觀測(cè)資料的質(zhì)量控制能否明顯改進(jìn)預(yù)報(bào)結(jié)果，引入衛(wèi)星資料能否有效改進(jìn)模式初始場(chǎng)、減少模式起轉(zhuǎn)延遲時(shí)間等等還有待于將來(lái)進(jìn)一步的研究。

圖8 3 h 累積降水ETS 評(píng)分檢驗(yàn)（CNTL，CON，CRV，CRF，ALL）

致謝：本文的數(shù)值計(jì)算得到了南京信息工程大學(xué)高性能計(jì)算中心的計(jì)算支持與幫助，在此表示感謝！