蔡其發(fā) 王業(yè)桂 張斌 李娟 蘭偉仁 王廣杰

61741 部隊，北京 100094

1 引言

GPS（global positioning system）無線電掩星技術（GPS Radio Occulation, GPS RO）利用GPS衛(wèi)星和地球低軌衛(wèi)星與地球的相對運動造成的掩星過程中特定波長的無線電波穿透大氣而引起的無線電信號折射，利用在此過程中無線電波產生的相位延遲和相應的振幅差異，從中獲得不同高度的路徑差異及頻率等信息，通過這些信息，利用相應的大氣學原理，可以反演出電離層電子密度信息、中性層大氣溫度、壓力、濕度等參數廓線（朱孟斌,2012）。GPS RO 探測技術具有高精度、高垂直分辨率、受氣溶膠和云及降水的影響小、無需定標、全球均勻覆蓋、成本低廉等優(yōu)點（Anthes et al.,2000），在常規(guī)觀測資料匱乏的海洋、高原和荒漠等地區(qū)，具有很強的實用價值。

因為GPS RO 探測具有的優(yōu)勢，許多國家和地區(qū)先后實施了GPS 掩星測量計劃，1995 年4 月UCAR（University Corporation for Atmospheric Research）主持的GPS/Meteorology 項目，成功發(fā)射了攜帶全球定位系統接收機的低軌實驗衛(wèi)星MicroLab1，揭開了GPS 無線電掩星技術探測地區(qū)大氣試驗計劃的序幕。隨后，德國、阿根廷等分別于2000 年成功實施了CHAMP（Challenging Minisatellite Payload）和SAC-C（Satellite de Applicacions Cientificas-C）計劃。GPS/Meteorology、CHAMP 和SAC-C 均只有一個GPS 掩星資料接收器，每天雖然可以獲取一定數量的掩星廓線，但這些GPS 掩星探測的密度不高，制約了GPS 掩星探測的業(yè)務化應用（馬再忠等,2011）。2006 年中國臺灣和美國合作的掩星探測項目COSMIC（ Constellation Observing System for Meteorology，Ionosphere，and Climate）發(fā)射成功，COSMIC 由6 個GPS 掩星資料接收器組成，每天可以獲取更多數量的掩星廓線，大大增加了掩星探測密度和業(yè)務化應用的潛力。

GPS RO 探測技術作為一種很有前景的大氣探測手段，能夠提供豐富的高時空分辨率探測資料，在數值天氣預報中得到了廣泛的應用。同化GPS RO 探測資料可以對初始場進行有效的調整，進而改善預報精度。GPS RO 資料同化通常采用彎曲角或折射率觀測資料，在地球大氣局部球對稱假設下，彎曲角與折射率可以通過Abel 變換相互轉換（朱孟 斌 等, 2013）。Zou et al.（1995）和Kuo et al.（1998）在數值模式中對GPS RO 的折射率資料進行同化后，溫度和濕度場得到了有效的改善，提高了數值預報模式的結果。Huang et al.（2005）利用MM5 模式及其三維變分（3DVar）對GPS 掩星折射率進行同化，發(fā)現GPS RO 資料對于臺風路徑及降水預報都有正影響。Cucurull（2010）在全球模式業(yè)務預報中對GPS RO 折射率資料進行同化，等壓面的重力位勢高度和風速得到了有效改善，預報準確度也得以提高。英國氣象局（Healy et al.,2005）對CHAMP 掩星資料進行同化，預報試驗表明GPS 掩星觀測資料能夠提高低對流層對無線電波溫度觀測量分析和預報的符合度。Healy and Thépaut（2006）通過4DVar 將GPS RO 彎角資料同化到ECMWF 全球模式中，提供了高準確度的溫度信息，并證明了這有助于提升溫度預報的準確度，特別是南半球300 hPa 到50 hPa 高度的區(qū)域。朱孟斌等（2013）在全球模式中利用四維變分同化系統對GPS 彎曲角進行同化，試驗結果表明同化GPS 無線電掩星資料之后全球區(qū)域正作用十分明顯。余江林等（2014）針對暴雨天氣，利用GSI-3DVar 同化系統對GPS 掩星彎角進行同化，結果表明同化后強降水的預報準確性得到了有效提高。鄒逸航等（2017）基于GRAPES 的三維變分同化系統對GPS 掩星資料進行同化，可以減小臺風路徑誤差，提高降水預報準確率。

目前，無論是業(yè)務應用還是科學研究，掩星資料在數值預報中均展示了良好的應用效果和潛力。2019 年12 月，中國發(fā)射了自主的云海-2 掩星大氣探測星座系統，云海-2 星座由6 顆衛(wèi)星組成，可以探測獲取豐富的全球中低緯度大氣層溫度、濕度、氣壓等參數的垂直廓線，能夠為數值天氣預報提供高垂直分辨率、高精度的觀測信息，對于提升數值預報精度具有重要作用。

云海-2 掩星資料作為中國自主的掩星觀測資料，自衛(wèi)星成功發(fā)射后，尚未在數值預報中開展應用研究工作。為了解云海-2 掩星資料的同化效果，加快自主掩星資料的業(yè)務化應用進度，發(fā)揮好云海-2 掩星資料在數值預報模式中的作用，本文基于區(qū)域數值預報模式，針對云海-2 掩星資料首次開展同化應用研究，通過建立云海-2 掩星衛(wèi)星在區(qū)域數值預報模式中的同化技術流程，對云海-2掩星資料同化應用效果進行檢驗，為業(yè)務化應用提供借鑒。

2 云海-2 掩星數據、模式和試驗設置

云海-2 掩星大氣探測資料包括干空氣廓線數據和濕空氣廓線數據，每類數據均包括彎角和折射率變量。本文對干空氣廓線數據的折射率資料進行同化，為了確保掩星資料得到合理有效的同化，同化之前對其進行一定的質量控制，主要包括最初的質量控制、背景場檢驗和相對誤差檢驗（王挺等,2015），其次考慮到云海-2 掩星資料在垂直方向上具有較高的分辨率，在對其進行同化時，將觀測數據進行稀疏化，為每個模式層匹配一個距離最近的觀測。

本 文 基 于 NCEP（ National Centers for Environmental Prediction）開 發(fā) 的GSI（gridpoint statiscal interpolation system）三維變分同化系統（three dimension variational analysis，3DVar）對云海-2 掩星資料的折射率進行同化，GSI 是NOAA（National Oceanic and Atmospheric Administration）開發(fā)并用于NCEP 業(yè)務預報的變分同化系統；采用的區(qū)域數值預報模式為Advanced Research WRF（ARW），WRF 模式是一個在三維非靜力平衡中尺度/云模式基礎上加入混合相微物理過程參數化、高階湍流閉合參數化、輻射參數化、網格嵌套等多種先進技術而發(fā)展起來的，近年來已廣泛應用于各種研究與業(yè)務預報中。

圖1 試驗區(qū)域Fig.1 Experiment region

本文針對如圖1 所示的中國及其周邊區(qū)域開展同化預報試驗，同化時間窗設置為6 h；WRF 模式的中心點為（35°N，100°E），水平分辨率為30 km，格點數為240×175，垂直層數為35 層，模式層頂高度為10 hPa。采用的參數化方案包括：WSM6微物理方案，Kain-Fritsch 積云對流參數化方案，RRTM 長波輻射方案，Dudhia 短波輻射方案，YSU 邊界層參數化方案。

為了系統考察云海-2 掩星資料的同化預報效果，以2019 年5 月開展長達一個月的數值預報試驗。試驗中設置兩組試驗，分別為試驗CTRL 和試驗YHDA，試驗CTRL 為控制試驗，僅同化常規(guī)觀探測資料，試驗YHDA 在試驗CTRL 的基礎上，增加了云海-2 掩星資料的同化，兩組試驗同化完成后均進行72 h 的預報。試驗CTRL 和試驗YHDA的預報結果對比即可反映云海-2 掩星資料在區(qū)域模式預報中的同化效果。兩組試驗每天進行一次，72 h 的起報時間均為08 時（北京時，下同）。試驗中均采用T799 模式每隔6 h 的全球預報數據為WRF 模式提供背景場和邊界條件。

本文的同化試驗均采用如圖2 所示的三次循環(huán)同化的方式，即首先在初始場對應時刻完成第一次資料同化過程，得到一個分析場，隨后基于分析場進行6 h 的預報，得到一個預報場，然后將此預報場當作對應時刻的背景場，完成第二次資料同化過程，得到一個分析場，繼續(xù)進行一個6 h 的預報，得到一個預報場，然后將此預報場當作對應時刻的背景場，完成第三次資料同化過程，得到一個分析場，最后利用這個分析場進行72 h 的區(qū)域預報，同化預報試驗的最終起報時間均為08 時。

3 數值試驗結果分析

圖2 同化、預報流程Fig.2 Assimilation and prediction process

在分析同化云海-2 掩星資料對預報的整體影響時，本文首先采用NCEP 的0.25 度再分析資料對多個要素場的預報結果進行評估，即以NCEP的0.25 度再分析資料作為參照，對兩組試驗的水平風場U、V，溫度場T，水汽混合比Qv的預報結果的均方根誤差進行對比分析；其次基于強降水過程，考察分析同化云海-2 掩星資料對降水預報結果的影響及其對模式要素場的調整。

3.1 統計結果分析

3.1.1 要素場的均方根誤差分析

在考量同化云海-2 掩星資料對于預報場的調整效果時，本節(jié)對2019 年5 月的兩組批量試驗6 h到72 h 每隔6 h 預報的均方根誤差進行統計，然后將5 月份每天相同預報時刻的均方根誤差進行平均，得到各要素場預報的均方根誤差統計結果。

為了更清晰地對比同化云海-2 掩星資料對各要素場預報場的調整效果，下面對試驗YHDA 相對于試驗CTRL 在各預報時次上各要素場降低的均方根誤差進行分析。

圖3 為試驗YHDA 相對于試驗CTRL 各要素預報場均方根誤差降低的統計結果，可以看到U風場、V 風場和溫度場隨著預報時間延長，降低的均方根誤差逐漸增大，即隨著預報時間的延長，同化云海-2 掩星資料對各要素場預報的改善程度逐漸增大，但是可以看到U 風場、V 風場和溫度場在預報前期降低的均方根誤差均為負值，其中U風場、V 風場分別在42 h 和12 h 后才體現出正效應，溫度場則在60 h 后出現正效應。3 個要素預報場的改善效應基本都出現在預報的中后期，這可能是因為云海-2 掩星資料作為一種新觀測資料，目前同化參數尚未完全優(yōu)化，對模式要素場的改善需要一定的適應時間，因此對于要素場的改善作用有所滯后。進一步分析，同化云海-2 掩星資料對風場的改善作用要好于溫度場，對溫度場的改善在預報時間段整體并不是很理想，僅在預報最后時刻才展現一定的正效應。不同于U 風場、V 風場和溫度場，同化云海-2 掩星資料對于水汽混合比的調整在整個預報時間段內均為正效果，這可能源于云海-2 掩星的探測量與大氣的濕度場有著緊密聯系，因而可以對濕度場進行直接有效的調整，而風場與其沒有直接聯系，對風場初期的調整主要是通過背景誤差協方差中統計的各要素相關性進行間接調整，因此如果統計的背景誤差協方差不夠精確，也會一定程度影響到對風場的調整，這也可能導致對風場前期調整改善效果不理想；其次相對于U 風場、V 風場和溫度場，水汽混合比的調整在整個預報時間段內呈現較大的波動性，這可能是因為水汽混合比作為濕度場，具有較強的局地性和非線性特征，因此其變化也易產生較大的起伏。

圖3 試驗YHDA 相對于試驗CTRL 的（a）U（單位：m s?1）、（b）V（單位：m s?1）、（c）溫度場T（單位：K）和（d）水汽混合比（單位：g kg?1）預報場降低的均方根誤差Fig.3 Root mean square errors (RMSE) of the decrease for experiment YHDA (the assimilation of yunhai-2 occultation data is added on the basis of the experiment CTRL) forecast relative to experiment CTRL (Only conventional observation data were assimilated): (a) Zonal wind U (units: m s?1);(b) meridinal V (units: m s?1); (c) temperature T (units: K); (d) water vapor mixing ratio Qv (units: g kg?1)

整體來說，隨著預報時間的延長，同化云海-2 掩星資料對于要素預報場的改善效果逐漸增強，濕度場的改善效果貫穿于整個預報時間段內，而風場、溫度場的改善效應主要是體現在預報的中后期，風場的改善要好于溫度場。

3.1.2 各要素預報場提高的百分比分析

在3.1.1 節(jié)的基礎上，為了考察同化云海-2 掩星資料對于各要素場的調整程度，本節(jié)進一步對各要素預報場的提高百分比進行分析。

圖4 為試驗YHDA 相對于試驗CTRL 各要素場均方根誤差隨預報時間降低的百分比。圖4 與圖3 有著較好的對應，風場和溫度場的改善程度在預報中前期改善均不理想，但隨著預報時間的延長逐漸增強，到一定預報時間后趨于穩(wěn)定，溫度場的改善效果整體來說最不理想。不同于風場和溫度場，水汽混合比的改善程度在整個預報時間段內相對比較平穩(wěn)，調整改善的程度隨著預報時間延長只是呈現略微的下降，這可能仍源于其與云海-2 掩星探測量有著直接聯系，因此易于取得較穩(wěn)定的改善效果。最后，可以看到隨著預報時間的延長，4 個要素場的改善程度趨于接近，這是因為在模式積分過程中，各個物理量存在相互關聯，各要素場的改善程度相互影響，經過長時間的積分預報，能夠達到整體協調一致的改善。

圖4 試驗YHDA 相對于試驗CTRL 各要素場預報均方根誤差降低百分比Fig.4 Decrease percentage of RMSE for experiment YHDA prediction relative to experiment CTRL

3.1.3 各要素預報場在模式層上的均方根誤差分布

云海-2 掩星探測在垂直方向上具有較高的分辨率，垂直方向上不同的探測特性可能對要素場預報會產生不同的影響，為了分析同化云海-2 掩星資料對模式垂直層上各要素場預報的具體影響，本節(jié)結合2019 年5 月份整月的試驗結果，對U 風場、V 風場、溫度場和水汽混合比要素場預報在垂直方向上的均方根誤差分布特征進行分析。

垂直方向上的均方根誤差是將5 月每日相同預報時效的預報場的各層次的均方根誤差進行平均得到。類似前文的分析，為了清晰對比同化云海-2掩星資料在垂直方向上對預報場的影響，下面對試驗YHDA 相對于試驗CTRL 在垂直方向上降低的均方根誤差進行分析。結合前文的分析結果，同化云海-2 掩星資料對各要素場的改善效果主要體現在預報的中后期，因此本節(jié)主要對24 h、36 h 和48 h 預報的結果進行分析。

圖5～7 為試驗YHDA 相對于試驗CTRL 在模式層上各要素場24 h、36 h 和48 h 預報降低的均方根誤差分布，可以看到各要素場在3 個預報時刻降低的均方根誤差在垂直方向上的分布基本類似。從圖5～7 中的a、b 圖可以看到，對于風場而言，同化云海-2 掩星資料在模式垂直方向上主要是改善了10 層以上到30 層以下的中層預報，而對于10 層以下和30 層以上的改善均不理想，且隨著層數的增加有所加劇，尤其是30 層以上，變化更為劇烈。而對于溫度場，從圖5～7 的c 圖可以看到，同化云海-2 掩星資料對于25 層以下的調整影響較小，改善效果主要體現在25 層以下的中層，但改善較小，低層的改善效果不理想，25 層以上的調整幅度相對較大，但均呈現不理想的效果，且隨著層數增加進一步加劇。圖5～7 的d 圖為同化云海-2 掩星資料對于水汽混合比的調整，不同于風場和溫度場，同化云海-2 掩星資料對其調整主要體現在20 層以下的中下層，而對于20 層以上基本未進行調整，20 層以下的調整呈現較大幅度波動變化，5 層以下的低層為正效果，5 層到11 層則改善效果不理想，而11 層到20 層則為正效果，5 層以下、11 層到20 層呈現類似的變化特征，均出現了一個改善波峰，11 層到20 層則出現了2 個波峰和一個波谷的特征，變化更為劇烈。

圖5 試驗YHDA 相對于試驗CTRL 在模式層上（a）U（單位：m s?1）、（b）V（單位：m s?1）、（c）溫度場（單位：K）和（d）水汽混合比（單位：g kg?1）24 h 預報降低的均方根誤差分布Fig.5 RMSE distributions of the decrease in the 24-h forecast for experiment YHDA relative to experiment CTRL on model levels: (a) U (units: m s?1); (b) V (units: m s?1); (c) T (units: K); (d) Qv (units: g kg?1)

整體來說在模式層上，對風場和溫度場而言，同化云海-2 掩星資料的改善主要體現在模式中層，而在低層和高層均不理想，相對于風場，溫度場的調整效果較弱。對于水汽混合比而言，同化云海-2 掩星資料對其調整主要體現在模式的中低層，并且呈現較大的波動性，改善作用主要體現在中低層中的低層和高層。

3.2 強降水個例分析

3.1 節(jié)主要分析了同化云海-2 掩星資料對各要素預報場調整的統計結果，本節(jié)將基于2019 年5月25 日08 時至5 月26 日08 時的降水預報，分析同化云海-2 掩星資料對降水預報結果和要素場結構的影響。

3.2.1 降水預報

圖8 為2019 年5 月25 日08 時 到5 月26 日08 時全國降水量實況，可以看到強降水主要發(fā)生在中國長江中下游，降水強度達到100 mm 以上，雨帶位于武漢、合肥和南京連線的南部地區(qū)，呈準東西向分布。

對于此次降水，試驗YHDA 相對于試驗CTRL的24 h 預報（圖略）并沒有取得明顯改善，這與4.1.1 節(jié)和4.1.2 節(jié)中所分析的同化云海-2 掩星資料對于各要素場前期的改善不理想相對應，因此本節(jié)主要考察48 h 的降水預報結果。圖9 為試驗CTRL和YHDA 的2019 年5 月25 日08 時（起報時刻）到5 月26 日08 時的48 h 全國降水量預報，可以看到試驗CTRL 和YHDA 都大致預報出了長江中下游的強降水，但是試驗CTRL 預報的雨帶呈西南—東北走向，與實況有著明顯區(qū)別，而試驗YHDA的雨帶則呈現準東西走向，降水落區(qū)和強度與實況更為接近。

3.2.2 500 hPa 高度場及700 hPa 增量場

圖6 同圖5，但為36 h 預報降低的均方根誤差分布Fig.6 As in Fig.5, but for RMSE distributions of the decrease in the 36-h forecast

同化云海-2 掩星資料對于降水的改善與對其模式中要素場的調整直接聯系。本節(jié)對本次降水的500 hPa 高度場、700 hPa 的比濕、溫度和風場增量場進行分析，考察同化云海-2 掩星資料對各要素場的調整與降水改善的聯系。

圖10 為2019 年5 月25 日08 時500 hPa 位勢高度場。與NCEP 再分析場（0.25°×0.25°）對比，試驗CTRL 和YHDA 的24 h 預報場均能夠大致刻畫500 hPa 位勢高度場的特征，如中國北部的一槽一脊形勢，然而對于云南至湖北的5800 gpm 線，兩者的描述有著較大差別，試驗CTRL 在此處為一個明顯小脊，而試驗YHDA 則相對較為平直，與NCEP 再分析場更為接近，易于產生準東西向的強降水雨帶。總的來說同化云海-2 掩星資料能夠對500 hPa 位勢高度場進行有效的調整，易于改善降水預報。

圖11 為2019 年5 月25 日08 時 試 驗YHDA相對于試驗CTRL 的700 hPa 比濕增量場和溫度增量場，可以看到在湖北北部至河南南部出現了一條準東西向的比濕正增量帶，這有利于此處準東西向雨帶的產生，在這條比濕正增量帶的111°E 附近出現了閉合的溫度負值增量區(qū)域，溫度的降低不利于對流的發(fā)生，綜合而言正值比濕增量和負值溫度增量不易于產生較大的降水，這與試驗YHDA 相對于試驗CTRL 在此處降水預報沒有較大的調整有著較好的對應，而在比濕正增量帶東部（113°E 附近）緊鄰的南邊出現了閉合的溫度正值增量區(qū)域，有利于此處降水的增強，這與試驗YHDA 相對于試驗CTRL 降水的東移發(fā)展相對應。圖12 為2019 年5月25 日08 時試驗YHDA 相對于試驗CTRL 的700 hPa 風場增量和散度場增量，可以看到湖北至河南南部出現了一條準東西向的風場輻合帶，這與圖11 的濕度場配合易于產生準東西向的降水，從風場散度分布可以看出在輻合帶的東部為強度最大的區(qū)域，這有利于強降水向東部的發(fā)展。綜合來講，同化云海-2 掩星資料對于濕度場、溫度場和風場的調整均有利于降水的改善，這與圖9 的降水預報結果相對應。

圖7 同圖5，但為48 h 預報降低的均方根誤差分布Fig.7 As in Fig.5, but for RMSE distributions of the decrease in the 48-h forecast

圖8 2019 年5 月25 日08 時到5 月26 日08 時中國降水量（單位：mm）實況Fig.8 Precipitation (units: mm) observation for China from 0800 BJT (Beijing time) 25 May to 0800 BJT 26 May 2019

圖9 2019 年5 月25 日08 時（起報時刻）到5 月26 日08 時中國降水量（單位：mm）的48 h 預報：（a）試驗CTRL；（b）試驗YHDAFig.9 48-h prediction of precipitation (units: mm) for China from 0800 BJT on 25 May to 0800 BJT on 26 May 2019: (a) Experiment CTRL; (b)experiment YHDA

4 總結

本文針對中國自主的云海-2 掩星資料，基于區(qū)域數值預報模式，以2019 年5 月整月首次開展了同化預報試驗。結合NCEP 再分析資料（0.25°×0.25°）對風場、溫度和水汽混合比等要素的預報場進行了統計分析，其次針對降水預報，分析了同化云海-2 掩星資料對降水影響及對模式要素場結構的調整，主要結論如下：

（1）同化云海-2 掩星資料對風場、溫度場的改善主要體現在預報的中后期，隨著預報時間的延長，改善效果逐漸增強，最后趨于穩(wěn)定，而對濕度場的改善則貫穿于整個預報時間段內；對風場、溫度場的調整改善程度也隨著預報時間的延長逐漸增強，而濕度場的改善程度則相對平穩(wěn)，風場、溫度場和濕度場的改善程度隨著預報時間延長最終趨于一致。

圖10 2019 年5 月25 日08 時500 hPa 位勢高度場（單位：gpm）：（a）NCEP 再分析場（0.25°×0.25°）；（b）試驗CTRL、（c）試驗YHDA 的24 h 預報場Fig.10 500-hPa geopotential height field (units: gpm) at 0800 BJT on 25 May 2019: (a) NCEP reanalysis data (0.25°×0.25°); the 24-h prediction fields for (b) experiment CTRL, (c) experiment YHDA

圖11 2019 年5 月25 日08 時試驗YHDA 相對于試驗CTRL 的700 hPa 比濕增量場（彩色陰影）和溫度增量場（黑色等值線，單位：K）Fig.11 Specific humidity increment field (color shadings) and temperature increment field (black contours, units: K) at 700 hPa for experiment Y HDA relative to experiment CTRL at 0800 BJT on 25 May 2019

圖12 2019 年5 月25 日08 時試驗YHDA 相對于試驗CTRL 的700 hPa 風場增量（箭頭，單位：m s?1）和散度場增量（彩色陰影，單位：10?4 s?1）Fig.12 Wind increment field (vectors, units: m s?1) and divergence increment field (color shadings, units: 10?4 s?1) at 700 hPa for experiment YHDA relative to experiment CTRL at 0800 BJT on 25 May 2019

（2）同化云海-2 掩星對風場和溫度場的改善主要體現在模式中層，而對低層和高層的改善不理想，相對于溫度場，中層風場的改善更為明顯，對水汽混合比的調整則主要體現在模式的中低層，并呈現較大的波動性，改善作用主要體現在模式中低層的低層和高層。

（3）同化云海-2 掩星資料能夠有效的改善降水的預報，這源于其能夠有效的調整模式要素場。同化云海-2 掩星資料后500 hPa 的位勢高度場描述更加準確，700 hPa 濕度場、溫度場和風場的調整則有利于降水預報的改善，與降水預報結果有著較好的對應。

由于本文是首次開展云海-2 掩星資料同化預報試驗，因此結果具有一定的局限性，下一步將開展更長時間的同化試驗，為云海-2 掩星資料業(yè)務化積累更多經驗。