【摘要】：有云條件下,紅外輻射觀測(cè)資料的同化對(duì)改善數(shù)值天氣預(yù)報(bào)(Numerical Weather Prediction,NWP)的初始場(chǎng)具有重要意義,比晴空條件下的數(shù)據(jù)同化更為困難,主要原因包括:云的作用過(guò)程呈非線性、觀測(cè)場(chǎng)與模擬場(chǎng)的差異(Observation-minus-Background,O-B)較大且呈非正態(tài)分布、數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式和正演模型對(duì)復(fù)雜云過(guò)程的模擬能力欠佳。本文基于“向日葵-8”(Himawari-8)紅外通道的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),以2016年登陸中國(guó)的6個(gè)強(qiáng)臺(tái)風(fēng)(尼伯特(NEPARTAK)、妮妲(NIDA)、莫蘭蒂(MERANTI)、鲇魚(yú)(MEGI)、莎莉嘉(SARIKA)、海馬(HAIMA))為對(duì)象,研究了同化過(guò)程中,中尺度天氣預(yù)報(bào)(Weather Research Forecasting,WRF)模式及快速輻射傳輸(Radiative Transfer Model for TOVS,RTTOV)模式對(duì)臺(tái)風(fēng)系統(tǒng)模擬的統(tǒng)計(jì)特征,并開(kāi)展了兩種質(zhì)量控制,為高質(zhì)量同化提供前提。主要研究?jī)?nèi)容及結(jié)論如下:(1)基于WRF模式,模擬了6個(gè)臺(tái)風(fēng)的大氣溫濕度廓線、近地面風(fēng)場(chǎng)以及云的垂直結(jié)構(gòu)場(chǎng)。利用實(shí)測(cè)的熱帶氣旋資料,將模擬路徑及臺(tái)風(fēng)中心最低氣壓與其對(duì)比,結(jié)果表明:WRF對(duì)路徑及中心最低氣壓模擬情況較好,其中,模擬與實(shí)測(cè)的路徑平均偏差小于75km,最低氣壓差低于35hPa;但部分臺(tái)風(fēng)因受到地形影響在路徑上出現(xiàn)較大偏移。(2)結(jié)合WRF的輸出場(chǎng),利用RTTOV模式模擬了Himawari-8/AHI的云頂亮溫(Brightness Temperature,BT),研究通道為水汽通道(第8通道(6.2μm)及第10通道(6.9μm))、大氣窗區(qū)通道(第13通道(10.4μm))以及對(duì)流層低層的溫度通道(第16通道(13.3μm))�；谠茀�(shù)的敏感性試驗(yàn),分別統(tǒng)計(jì)了無(wú)云參數(shù)和有云參數(shù)條件下O-B特征,統(tǒng)計(jì)變量為平均偏差、均方根誤差、相關(guān)系數(shù)及一致性指數(shù)。結(jié)果表明:未引入云參數(shù)時(shí),RTTOV無(wú)法模擬出臺(tái)風(fēng)的形狀、稠密的云區(qū)以及臺(tái)風(fēng)眼的位置;引入云的三維場(chǎng)后,與實(shí)測(cè)場(chǎng)相比,RTTOV較好地模擬出臺(tái)風(fēng)的螺旋云帶以及臺(tái)風(fēng)眼的位置,但模擬場(chǎng)低估了從眼區(qū)到周?chē)茀^(qū)的溫度梯度(如臺(tái)風(fēng)眼區(qū)周?chē)M場(chǎng)亮溫高于實(shí)測(cè)場(chǎng))。統(tǒng)計(jì)不同通道的模擬效果及對(duì)云參數(shù)的敏感性,發(fā)現(xiàn)第8通道的模擬效果最好,第10、16通道次之,第13通道模擬較差,但4個(gè)通道對(duì)云的敏感性順序與前者相反,說(shuō)明越是對(duì)云敏感的通道,觀測(cè)與模擬的差異越大。(3)RTTOV對(duì)實(shí)測(cè)亮溫較低的樣本點(diǎn)模擬效果較差,這與模式中缺乏高云預(yù)測(cè)和云散射計(jì)算不足有關(guān),因此本文針對(duì)極低亮溫(low-BT,extremely low brightness temperature)的樣本點(diǎn)和O-B分布受云影響較大的樣本進(jìn)行了質(zhì)量控制,即剔除了觀測(cè)亮溫低于200K的樣本,并引入云影響因子(C_A,Cloud Effect)表征受云影響而模擬較差的預(yù)報(bào)點(diǎn),邊界條件為保留當(dāng)C_A3.0時(shí),|O B|1.8C_A的樣本。統(tǒng)計(jì)了質(zhì)量控制前后O-B的概率密度分布函數(shù),結(jié)果表明:通過(guò)質(zhì)量控制,水汽通道(8、10)O-B的概率密度分布得到了明顯改善,而大氣窗區(qū)通道和對(duì)流層低層溫度通道對(duì)質(zhì)量控制并不敏感。本文采用的質(zhì)量控制方法對(duì)水汽通道更具適用性,可應(yīng)用于同類(lèi)儀器、相似通道的數(shù)據(jù)同化過(guò)程中。
【學(xué)位授予單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：P407.6;P457.8
【圖文】：

圖 2- 1 2015-2016 年 Nino 3.4 區(qū)指數(shù) 2-1 是 2015 至 2016 年 Nino-3.4 指數(shù)的變化圖，如圖所示，2015 年 為正，全年中東太平洋海表溫度呈正距平，是 EI Nino 持續(xù)發(fā)展的2016 年后，EI Nino 呈衰減狀態(tài)，直至當(dāng)年 7 月，海表溫度距平由正

圖 3- 1 Himawari-8/AHI （a）溫度權(quán)函數(shù)，（b）水汽權(quán)函數(shù)，（c）透射比表 3- 1 Himawari-8/AHI 紅外通道光譜特征及其主要探測(cè)目的通道序號(hào)中心波長(zhǎng)(μm)主要吸收氣體成分峰值能量貢獻(xiàn)層(hPa)主 要探測(cè)目的#7 3.9 大氣窗區(qū) 地表 霧，森林火災(zāi)

圖 4- 1 6 個(gè)臺(tái)風(fēng)的實(shí)測(cè)路徑與模擬路徑的對(duì)比（藍(lán)色：實(shí)測(cè)路徑；紅色：模擬路徑）圖4-1是6個(gè)臺(tái)風(fēng)逐6小時(shí)的模擬路徑與最佳路徑的對(duì)比。本文利用路徑差異及最低氣壓差的絕對(duì)值表征模擬相對(duì)于實(shí)測(cè)的偏離，兩者的平均偏差及標(biāo)準(zhǔn)差列于表4-3中。如圖4-1所示，六個(gè)臺(tái)風(fēng)的登陸點(diǎn)分別位于臺(tái)灣、福建、廣州、海南、

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2781350