基于Himawari-8全天空红外辐射的台风数值模拟评估与质量控制

发布时间：2020-08-05 09:27

【摘要】：有云条件下,红外辐射观测资料的同化对改善数值天气预报(Numerical Weather Prediction,NWP)的初始场具有重要意义,比晴空条件下的数据同化更为困难,主要原因包括:云的作用过程呈非线性、观测场与模拟场的差异(Observation-minus-Background,O-B)较大且呈非正态分布、数值天气预报模式和正演模型对复杂云过程的模拟能力欠佳。本文基于“向日葵-8”(Himawari-8)红外通道的实测数据,以2016年登陆中国的6个强台风(尼伯特(NEPARTAK)、妮妲(NIDA)、莫兰蒂(MERANTI)、鲇鱼(MEGI)、莎莉嘉(SARIKA)、海马(HAIMA))为对象,研究了同化过程中,中尺度天气预报(Weather Research Forecasting,WRF)模式及快速辐射传输(Radiative Transfer Model for TOVS,RTTOV)模式对台风系统模拟的统计特征,并开展了两种质量控制,为高质量同化提供前提。主要研究内容及结论如下:(1)基于WRF模式,模拟了6个台风的大气温湿度廓线、近地面风场以及云的垂直结构场。利用实测的热带气旋资料,将模拟路径及台风中心最低气压与其对比,结果表明:WRF对路径及中心最低气压模拟情况较好,其中,模拟与实测的路径平均偏差小于75km,最低气压差低于35hPa;但部分台风因受到地形影响在路径上出现较大偏移。(2)结合WRF的输出场,利用RTTOV模式模拟了Himawari-8/AHI的云顶亮温(Brightness Temperature,BT),研究通道为水汽通道(第8通道(6.2μm)及第10通道(6.9μm))、大气窗区通道(第13通道(10.4μm))以及对流层低层的温度通道(第16通道(13.3μm))。基于云参数的敏感性试验,分别统计了无云参数和有云参数条件下O-B特征,统计变量为平均偏差、均方根误差、相关系数及一致性指数。结果表明:未引入云参数时,RTTOV无法模拟出台风的形状、稠密的云区以及台风眼的位置;引入云的三维场后,与实测场相比,RTTOV较好地模拟出台风的螺旋云带以及台风眼的位置,但模拟场低估了从眼区到周围云区的温度梯度(如台风眼区周围模拟场亮温高于实测场)。统计不同通道的模拟效果及对云参数的敏感性,发现第8通道的模拟效果最好,第10、16通道次之,第13通道模拟较差,但4个通道对云的敏感性顺序与前者相反,说明越是对云敏感的通道,观测与模拟的差异越大。(3)RTTOV对实测亮温较低的样本点模拟效果较差,这与模式中缺乏高云预测和云散射计算不足有关,因此本文针对极低亮温(low-BT,extremely low brightness temperature)的样本点和O-B分布受云影响较大的样本进行了质量控制,即剔除了观测亮温低于200K的样本,并引入云影响因子(C_A,Cloud Effect)表征受云影响而模拟较差的预报点,边界条件为保留当C_A3.0时,|O B|1.8C_A的样本。统计了质量控制前后O-B的概率密度分布函数,结果表明:通过质量控制,水汽通道(8、10)O-B的概率密度分布得到了明显改善,而大气窗区通道和对流层低层温度通道对质量控制并不敏感。本文采用的质量控制方法对水汽通道更具适用性,可应用于同类仪器、相似通道的数据同化过程中。
【学位授予单位】：华东师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：P407.6;P457.8
【图文】：

变化图,指数,海表温度距平,海表温度

图 2- 1 2015-2016 年 Nino 3.4 区指数 2-1 是 2015 至 2016 年 Nino-3.4 指数的变化图，如图所示，2015 年为正，全年中东太平洋海表温度呈正距平，是 EI Nino 持续发展的2016 年后，EI Nino 呈衰减状态，直至当年 7 月，海表温度距平由正

能量图,权函数,红外通道,透射比

图 3- 1 Himawari-8/AHI （a）温度权函数，（b）水汽权函数，（c）透射比表 3- 1 Himawari-8/AHI 红外通道光谱特征及其主要探测目的通道序号中心波长(μm)主要吸收气体成分峰值能量贡献层(hPa)主要探测目的#7 3.9 大气窗区地表雾，森林火灾

路径图,路径,蓝色,红色

图 4- 1 6 个台风的实测路径与模拟路径的对比（蓝色：实测路径；红色：模拟路径）图4-1是6个台风逐6小时的模拟路径与最佳路径的对比。本文利用路径差异及最低气压差的绝对值表征模拟相对于实测的偏离，两者的平均偏差及标准差列于表4-3中。如图4-1所示，六个台风的登陆点分别位于台湾、福建、广州、海南、

【参考文献】