云跡風(fēng)資料同化不同方法的比較試驗(yàn)與效果評(píng)估一、引言1.1研究背景與意義在氣象學(xué)領(lǐng)域，準(zhǔn)確的天氣預(yù)報(bào)對(duì)于社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人民生活安全至關(guān)重要。隨著氣象科學(xué)的不斷進(jìn)步，氣象觀測(cè)技術(shù)也在持續(xù)革新，為數(shù)值天氣預(yù)報(bào)提供了豐富多樣的資料來(lái)源。云跡風(fēng)資料作為其中重要的組成部分，在氣象預(yù)報(bào)中扮演著不可或缺的角色。云跡風(fēng)是通過(guò)對(duì)衛(wèi)星云圖上云的移動(dòng)進(jìn)行追蹤和分析，從而推算出的大氣風(fēng)場(chǎng)信息。相較于傳統(tǒng)的氣象觀測(cè)手段，云跡風(fēng)資料具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。在海洋、高原等常規(guī)氣象觀測(cè)站點(diǎn)稀疏甚至缺失的地區(qū)，云跡風(fēng)資料能夠有效填補(bǔ)數(shù)據(jù)空白，提供寶貴的大氣運(yùn)動(dòng)信息。由于云跡風(fēng)資料是基于衛(wèi)星觀測(cè)獲取，其覆蓋范圍廣泛，能夠提供全球尺度的風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)，這對(duì)于全面了解大氣環(huán)流形勢(shì)，尤其是在大尺度天氣系統(tǒng)的監(jiān)測(cè)和預(yù)報(bào)中，具有不可替代的作用。數(shù)值天氣預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性在很大程度上依賴于初始場(chǎng)的精度，而資料同化正是提高初始場(chǎng)精度的關(guān)鍵技術(shù)。資料同化的核心思想是將各種觀測(cè)資料與數(shù)值模式預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行融合，通過(guò)最優(yōu)估計(jì)的方法，生成更接近真實(shí)大氣狀態(tài)的初始場(chǎng)，從而減少數(shù)值預(yù)報(bào)中的誤差積累，提高預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性和可靠性。在眾多的觀測(cè)資料中，云跡風(fēng)資料因其能夠反映大氣的實(shí)際運(yùn)動(dòng)狀況，對(duì)于改進(jìn)數(shù)值模式的初始風(fēng)場(chǎng)具有重要意義。將云跡風(fēng)資料同化到數(shù)值模式中，可以有效地改善模式對(duì)大氣環(huán)流的模擬，特別是在那些缺乏常規(guī)觀測(cè)資料的區(qū)域，云跡風(fēng)資料的同化能夠顯著提升模式對(duì)天氣系統(tǒng)的描述能力，進(jìn)而提高天氣預(yù)報(bào)的精度。盡管云跡風(fēng)資料在氣象預(yù)報(bào)中具有重要價(jià)值，并且資料同化技術(shù)也在不斷發(fā)展，但目前在云跡風(fēng)資料同化的實(shí)際應(yīng)用中仍面臨諸多挑戰(zhàn)。不同來(lái)源的云跡風(fēng)資料在精度、分辨率和時(shí)空覆蓋范圍等方面存在差異，如何有效地融合這些異質(zhì)數(shù)據(jù)，是資料同化過(guò)程中需要解決的關(guān)鍵問(wèn)題之一。云跡風(fēng)資料的質(zhì)量控制和誤差估計(jì)也是影響同化效果的重要因素。由于云跡風(fēng)的推算過(guò)程受到多種因素的影響，如衛(wèi)星觀測(cè)誤差、云的識(shí)別和追蹤誤差等，導(dǎo)致云跡風(fēng)資料中不可避免地存在一定的誤差。如何準(zhǔn)確地評(píng)估和處理這些誤差，以確保同化后的初始場(chǎng)能夠真實(shí)地反映大氣狀態(tài)，是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。開展云跡風(fēng)資料同化的比較試驗(yàn)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。通過(guò)對(duì)不同同化方案和方法的對(duì)比分析，可以深入了解各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)，為實(shí)際業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)選擇最優(yōu)的同化策略提供科學(xué)依據(jù)。不同的數(shù)值模式對(duì)云跡風(fēng)資料的同化響應(yīng)存在差異，通過(guò)比較試驗(yàn)可以研究這些差異產(chǎn)生的原因，為模式的改進(jìn)和優(yōu)化提供參考，進(jìn)一步提高數(shù)值天氣預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性，為防災(zāi)減災(zāi)、航空航天、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等眾多領(lǐng)域提供更可靠的氣象保障服務(wù)。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀云跡風(fēng)資料同化的研究在國(guó)內(nèi)外都受到了廣泛關(guān)注，眾多學(xué)者圍繞這一領(lǐng)域開展了大量的研究工作，取得了一系列有價(jià)值的成果。在國(guó)外，云跡風(fēng)資料同化的研究起步較早，技術(shù)相對(duì)成熟。一些發(fā)達(dá)國(guó)家，如美國(guó)、日本等，在氣象衛(wèi)星云跡風(fēng)資料的獲取、處理和同化應(yīng)用方面處于領(lǐng)先地位。美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心（NCEP）和歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）等機(jī)構(gòu)，長(zhǎng)期致力于數(shù)值天氣預(yù)報(bào)和資料同化技術(shù)的研發(fā)，在云跡風(fēng)資料同化方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。他們將云跡風(fēng)資料廣泛應(yīng)用于全球和區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)模式中，通過(guò)不斷改進(jìn)同化算法和誤差處理方法，顯著提高了天氣預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性。在利用先進(jìn)的變分同化技術(shù)對(duì)云跡風(fēng)資料進(jìn)行同化時(shí)，充分考慮了云跡風(fēng)資料的誤差特性和時(shí)空分布，有效地改善了模式初始場(chǎng)的質(zhì)量，使得模式對(duì)大氣環(huán)流和天氣系統(tǒng)的模擬能力得到了大幅提升。在國(guó)內(nèi)，隨著氣象科學(xué)的快速發(fā)展，云跡風(fēng)資料同化的研究也取得了顯著進(jìn)展。中國(guó)氣象局及相關(guān)科研院所積極開展云跡風(fēng)資料同化的理論研究和應(yīng)用實(shí)踐，針對(duì)我國(guó)的氣象特點(diǎn)和數(shù)值預(yù)報(bào)需求，開發(fā)了一系列適合我國(guó)國(guó)情的云跡風(fēng)資料同化方法和系統(tǒng)。例如，利用風(fēng)云系列氣象衛(wèi)星獲取的云跡風(fēng)資料，結(jié)合國(guó)內(nèi)自主研發(fā)的數(shù)值預(yù)報(bào)模式，開展了大量的同化試驗(yàn)研究。通過(guò)對(duì)不同類型云跡風(fēng)資料的同化效果進(jìn)行對(duì)比分析，深入研究了云跡風(fēng)資料在改善模式初始場(chǎng)、提高降水預(yù)報(bào)精度等方面的作用。在臺(tái)風(fēng)、暴雨等災(zāi)害性天氣的預(yù)報(bào)中，云跡風(fēng)資料同化技術(shù)的應(yīng)用取得了較好的效果，為防災(zāi)減災(zāi)提供了有力的支持。盡管國(guó)內(nèi)外在云跡風(fēng)資料同化方面已經(jīng)取得了諸多成果，但目前的研究仍存在一些不足之處。一方面，云跡風(fēng)資料的質(zhì)量和精度仍有待提高。由于云跡風(fēng)的推算過(guò)程受到多種因素的影響，如衛(wèi)星觀測(cè)誤差、云的類型和高度判斷誤差等，導(dǎo)致云跡風(fēng)資料中存在一定的不確定性。如何進(jìn)一步提高云跡風(fēng)資料的質(zhì)量，減少誤差對(duì)同化結(jié)果的影響，是當(dāng)前研究的重點(diǎn)之一。另一方面，不同同化方法和數(shù)值模式對(duì)云跡風(fēng)資料的同化效果存在差異，缺乏系統(tǒng)的比較和評(píng)估。目前，雖然已經(jīng)開展了一些同化試驗(yàn)研究，但大多是針對(duì)特定的天氣過(guò)程或區(qū)域，缺乏對(duì)不同同化方案和模式的全面對(duì)比分析。因此，需要開展更深入的研究，對(duì)不同的云跡風(fēng)資料同化方法和數(shù)值模式進(jìn)行系統(tǒng)的比較和評(píng)估，以確定最優(yōu)的同化策略?，F(xiàn)有研究在云跡風(fēng)資料同化方面為氣象預(yù)報(bào)提供了重要的技術(shù)支持，但仍存在一些需要改進(jìn)和完善的地方。開展云跡風(fēng)資料同化的比較試驗(yàn)，對(duì)于深入了解不同同化方法和模式的性能，解決當(dāng)前研究中存在的問(wèn)題，進(jìn)一步提高云跡風(fēng)資料同化的效果和天氣預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性具有重要的意義。1.3研究目標(biāo)與內(nèi)容本研究旨在通過(guò)開展云跡風(fēng)資料同化的比較試驗(yàn)，深入剖析不同云跡風(fēng)資料同化方法在數(shù)值天氣預(yù)報(bào)中的性能表現(xiàn)，為氣象預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)提供科學(xué)、合理的資料同化策略，從而提升數(shù)值天氣預(yù)報(bào)的精度和可靠性。具體研究?jī)?nèi)容如下：不同云跡風(fēng)資料同化方法介紹：對(duì)目前常用的云跡風(fēng)資料同化方法，如三維變分同化（3DVAR）、四維變分同化（4DVAR）以及集合卡爾曼濾波（EnKF）等進(jìn)行詳細(xì)闡述，包括其基本原理、算法流程和關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)。分析每種方法在處理云跡風(fēng)資料時(shí)的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，探討其在實(shí)際應(yīng)用中的適應(yīng)性和局限性。以3DVAR為例，它通過(guò)最小化背景場(chǎng)與觀測(cè)場(chǎng)之間的差異，尋求最優(yōu)的初始場(chǎng)估計(jì)，能夠有效地利用云跡風(fēng)資料的觀測(cè)信息，對(duì)模式初始場(chǎng)進(jìn)行優(yōu)化。然而，3DVAR在處理復(fù)雜地形和強(qiáng)對(duì)流天氣等情況下，可能會(huì)受到一定的限制，因?yàn)樗僭O(shè)背景誤差協(xié)方差是靜態(tài)的，無(wú)法準(zhǔn)確反映大氣狀態(tài)的動(dòng)態(tài)變化。試驗(yàn)設(shè)計(jì)：精心設(shè)計(jì)云跡風(fēng)資料同化的比較試驗(yàn)，選取具有代表性的數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式，如WRF（WeatherResearchandForecastingModel）模式、GRAPES（Global/RegionalAssimilationandPredictionSystem）模式等作為試驗(yàn)平臺(tái)。設(shè)置多個(gè)試驗(yàn)組，分別采用不同的云跡風(fēng)資料同化方法進(jìn)行試驗(yàn)，同時(shí)設(shè)立對(duì)照組，不進(jìn)行云跡風(fēng)資料同化，以對(duì)比分析同化方法對(duì)預(yù)報(bào)結(jié)果的影響。在試驗(yàn)過(guò)程中，確保除同化方法外，其他試驗(yàn)條件，如模式參數(shù)設(shè)置、初始場(chǎng)和邊界條件等保持一致，以保證試驗(yàn)結(jié)果的可比性和可靠性。針對(duì)不同的天氣系統(tǒng)，如臺(tái)風(fēng)、暴雨、寒潮等，開展專門的同化試驗(yàn)，研究不同同化方法在不同天氣系統(tǒng)下的表現(xiàn)差異，為實(shí)際氣象預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)提供更有針對(duì)性的參考。試驗(yàn)結(jié)果分析：對(duì)不同試驗(yàn)組的結(jié)果進(jìn)行全面、深入的分析，從多個(gè)角度評(píng)估不同云跡風(fēng)資料同化方法的性能。在空間分布方面，對(duì)比分析同化后的風(fēng)場(chǎng)、氣壓場(chǎng)、溫度場(chǎng)等氣象要素在不同區(qū)域的分布情況，觀察同化方法對(duì)模式初始場(chǎng)空間結(jié)構(gòu)的改善效果。在時(shí)間序列上，分析預(yù)報(bào)結(jié)果隨時(shí)間的變化趨勢(shì)，評(píng)估同化方法對(duì)預(yù)報(bào)時(shí)效和穩(wěn)定性的影響。采用多種評(píng)估指標(biāo)，如均方根誤差（RMSE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）、相關(guān)系數(shù)（CC）等，對(duì)預(yù)報(bào)結(jié)果的準(zhǔn)確性進(jìn)行量化評(píng)估，通過(guò)客觀的數(shù)據(jù)對(duì)比，直觀地展現(xiàn)不同同化方法的優(yōu)劣。以臺(tái)風(fēng)路徑預(yù)報(bào)為例，對(duì)比不同同化方法下模式預(yù)報(bào)的臺(tái)風(fēng)路徑與實(shí)際路徑的偏差，計(jì)算RMSE和CC等指標(biāo)，分析哪種同化方法能夠更準(zhǔn)確地預(yù)報(bào)臺(tái)風(fēng)路徑的移動(dòng)方向和速度。改進(jìn)建議與展望：根據(jù)試驗(yàn)結(jié)果分析，針對(duì)不同云跡風(fēng)資料同化方法存在的問(wèn)題和不足，提出具體的改進(jìn)建議和優(yōu)化措施。探索將多種同化方法相結(jié)合的可能性，充分發(fā)揮不同方法的優(yōu)勢(shì)，彌補(bǔ)各自的缺陷，提高云跡風(fēng)資料同化的效果。結(jié)合當(dāng)前氣象科學(xué)的發(fā)展趨勢(shì)，如人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)在氣象領(lǐng)域的應(yīng)用，探討未來(lái)云跡風(fēng)資料同化技術(shù)的發(fā)展方向和研究重點(diǎn)，為進(jìn)一步提升數(shù)值天氣預(yù)報(bào)的水平提供新思路和新方法?？梢岳脵C(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)云跡風(fēng)資料的誤差進(jìn)行更準(zhǔn)確的估計(jì)和修正，或者運(yùn)用深度學(xué)習(xí)模型對(duì)同化結(jié)果進(jìn)行后處理，以提高預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性和可靠性。二、云跡風(fēng)資料及同化方法概述2.1云跡風(fēng)資料簡(jiǎn)介云跡風(fēng)資料是通過(guò)對(duì)衛(wèi)星云圖上云的移動(dòng)軌跡進(jìn)行追蹤和分析而獲取的大氣風(fēng)場(chǎng)信息。其獲取過(guò)程通常依賴于高分辨率的氣象衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)，具體步驟如下：利用先進(jìn)的圖像識(shí)別技術(shù)，在連續(xù)時(shí)間的衛(wèi)星云圖中識(shí)別出具有明顯特征的云團(tuán)作為示蹤物；通過(guò)計(jì)算這些云團(tuán)在不同時(shí)刻的位置變化，結(jié)合衛(wèi)星的觀測(cè)時(shí)間間隔，從而推算出云團(tuán)的移動(dòng)速度和方向，進(jìn)而得到云跡風(fēng)矢量。在實(shí)際操作中，還需要考慮云團(tuán)的高度信息，通過(guò)衛(wèi)星對(duì)云頂溫度、云的光學(xué)厚度等參數(shù)的探測(cè)，結(jié)合大氣溫度垂直分布的氣候?qū)W資料，估算云團(tuán)所處的高度層次，使得云跡風(fēng)能夠反映不同高度層的大氣運(yùn)動(dòng)狀況。云跡風(fēng)資料在氣象觀測(cè)中具有顯著的優(yōu)勢(shì)。其覆蓋范圍極為廣泛，能夠覆蓋全球大部分地區(qū)，尤其是在海洋、高原、沙漠等常規(guī)氣象觀測(cè)站點(diǎn)稀少的區(qū)域，云跡風(fēng)資料成為獲取大氣風(fēng)場(chǎng)信息的重要來(lái)源，有效填補(bǔ)了這些地區(qū)的觀測(cè)空白。以廣闊的太平洋海域?yàn)槔瑐鹘y(tǒng)的地面氣象觀測(cè)站點(diǎn)在該區(qū)域分布稀疏，而云跡風(fēng)資料能夠提供大量的風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)，為研究該區(qū)域的大氣環(huán)流和海洋氣象條件提供了關(guān)鍵支持。云跡風(fēng)資料具有較高的時(shí)空分辨率，能夠在短時(shí)間內(nèi)獲取多個(gè)時(shí)刻的風(fēng)場(chǎng)信息，且在空間上能夠提供較為密集的風(fēng)矢量分布，有助于捕捉大氣風(fēng)場(chǎng)的快速變化和小尺度特征，對(duì)于研究天氣系統(tǒng)的發(fā)生、發(fā)展和演變過(guò)程具有重要意義。云跡風(fēng)資料也存在一定的局限性。由于云跡風(fēng)是通過(guò)對(duì)云的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行追蹤得到的，云的運(yùn)動(dòng)并不完全等同于大氣的真實(shí)運(yùn)動(dòng)，存在一定的偏差。云團(tuán)可能會(huì)受到垂直氣流、云的自身發(fā)展和消散等因素的影響，導(dǎo)致云跡風(fēng)與實(shí)際大氣風(fēng)場(chǎng)之間存在誤差。云跡風(fēng)資料的高度指定存在一定的不確定性。雖然通過(guò)多種方法估算云團(tuán)高度，但由于大氣環(huán)境的復(fù)雜性和衛(wèi)星觀測(cè)的局限性，云跡風(fēng)高度的準(zhǔn)確性仍有待提高，這在一定程度上影響了其在數(shù)值模式中的應(yīng)用效果。云跡風(fēng)資料的質(zhì)量還受到衛(wèi)星觀測(cè)精度、圖像識(shí)別算法等因素的制約，不同來(lái)源和處理方法的云跡風(fēng)資料在精度和可靠性上存在差異，需要進(jìn)行嚴(yán)格的質(zhì)量控制和評(píng)估。2.2常見(jiàn)同化方法原理2.2.1三維變分同化三維變分同化（3DVAR）是一種基于變分原理的資料同化方法，其基本原理是在三維空間中，通過(guò)最小化背景場(chǎng)（數(shù)值模式的預(yù)報(bào)結(jié)果）與觀測(cè)場(chǎng)之間的差異，尋求最優(yōu)的初始場(chǎng)估計(jì)。該方法將資料同化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一個(gè)優(yōu)化問(wèn)題，通過(guò)求解目標(biāo)函數(shù)的最小值來(lái)確定最優(yōu)的分析場(chǎng)。假設(shè)x_b為背景場(chǎng)，y為觀測(cè)場(chǎng)，H為觀測(cè)算子，用于將模式變量轉(zhuǎn)換為觀測(cè)空間中的模擬值，x_a為分析場(chǎng)，即經(jīng)過(guò)同化后的最優(yōu)估計(jì)場(chǎng)。3DVAR的目標(biāo)函數(shù)J(x)可以表示為：J(x)=\frac{1}{2}(x-x_b)^TB^{-1}(x-x_b)+\frac{1}{2}(H(x)-y)^TR^{-1}(H(x)-y)其中，B是背景誤差協(xié)方差矩陣，用于描述背景場(chǎng)的不確定性；R是觀測(cè)誤差協(xié)方差矩陣，用于表示觀測(cè)數(shù)據(jù)的誤差特性。上式的第一項(xiàng)表示背景場(chǎng)與分析場(chǎng)之間的差異，第二項(xiàng)表示觀測(cè)場(chǎng)與模式模擬觀測(cè)值之間的差異。通過(guò)最小化目標(biāo)函數(shù)J(x)，可以得到最優(yōu)的分析場(chǎng)x_a，使得背景場(chǎng)和觀測(cè)場(chǎng)的信息在分析場(chǎng)中得到最優(yōu)融合。在實(shí)際應(yīng)用中，求解目標(biāo)函數(shù)的最小值通常采用迭代算法，如共軛梯度法等。首先給定一個(gè)初始猜測(cè)場(chǎng)，然后通過(guò)不斷迭代，逐步調(diào)整分析場(chǎng)，使得目標(biāo)函數(shù)的值逐漸減小，直至收斂到最小值。在每次迭代過(guò)程中，需要計(jì)算目標(biāo)函數(shù)的梯度，以確定搜索方向，從而更新分析場(chǎng)。由于背景誤差協(xié)方差矩陣B和觀測(cè)誤差協(xié)方差矩陣R的準(zhǔn)確估計(jì)對(duì)于同化結(jié)果至關(guān)重要，因此在實(shí)際應(yīng)用中，通常需要根據(jù)大量的歷史數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)分析來(lái)確定這兩個(gè)矩陣的值。也可以采用一些自適應(yīng)的方法，根據(jù)同化過(guò)程中的實(shí)時(shí)信息來(lái)動(dòng)態(tài)調(diào)整誤差協(xié)方差矩陣，以提高同化的效果。2.2.2四維變分同化四維變分同化（4DVAR）是在三維變分同化的基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)的，它不僅考慮了三維空間中的信息，還充分利用了時(shí)間維度上的信息。其基本思想是在一個(gè)時(shí)間窗口內(nèi)，通過(guò)調(diào)整初始場(chǎng)，使得模式預(yù)報(bào)結(jié)果在整個(gè)時(shí)間窗口內(nèi)與多個(gè)時(shí)刻的觀測(cè)數(shù)據(jù)達(dá)到最佳匹配，從而實(shí)現(xiàn)信息的動(dòng)態(tài)更新。假設(shè)同化窗口為[0,T]，在這個(gè)時(shí)間窗口內(nèi)有多個(gè)觀測(cè)時(shí)刻t_i（i=1,2,\cdots,n），對(duì)應(yīng)的觀測(cè)值為y_{t_i}。4DVAR的目標(biāo)函數(shù)J(x_0)可以表示為：J(x_0)=\frac{1}{2}(x_0-x_{b0})^TB^{-1}(x_0-x_{b0})+\frac{1}{2}\sum_{i=1}^{n}(H(x(t_i))-y_{t_i})^TR^{-1}(H(x(t_i))-y_{t_i})其中，x_0是初始時(shí)刻的分析場(chǎng)，x_{b0}是初始時(shí)刻的背景場(chǎng)，x(t_i)是從初始場(chǎng)x_0開始，通過(guò)數(shù)值模式積分到時(shí)刻t_i的預(yù)報(bào)場(chǎng)。與3DVAR相比，4DVAR的目標(biāo)函數(shù)中增加了對(duì)多個(gè)時(shí)刻觀測(cè)數(shù)據(jù)的考慮，通過(guò)最小化這個(gè)目標(biāo)函數(shù)，可以找到最優(yōu)的初始場(chǎng)x_0，使得模式在整個(gè)同化窗口內(nèi)的預(yù)報(bào)結(jié)果與觀測(cè)數(shù)據(jù)最為接近。4DVAR的求解過(guò)程較為復(fù)雜，通常需要使用伴隨模式。伴隨模式是原數(shù)值模式的一種線性化共軛模式，它能夠高效地計(jì)算目標(biāo)函數(shù)對(duì)初始場(chǎng)的梯度。在求解過(guò)程中，首先利用原數(shù)值模式對(duì)初始場(chǎng)進(jìn)行正向積分，得到各個(gè)時(shí)刻的預(yù)報(bào)場(chǎng)；然后，利用伴隨模式從最后一個(gè)觀測(cè)時(shí)刻開始，逆向積分，計(jì)算目標(biāo)函數(shù)對(duì)初始場(chǎng)的梯度；最后，根據(jù)梯度信息，采用優(yōu)化算法對(duì)初始場(chǎng)進(jìn)行更新，經(jīng)過(guò)多次迭代，直至目標(biāo)函數(shù)收斂到最小值。由于4DVAR充分利用了多時(shí)刻的觀測(cè)信息，能夠更好地捕捉大氣系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)變化，因此在提高天氣預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性方面具有明顯的優(yōu)勢(shì)，尤其在處理復(fù)雜天氣系統(tǒng)和強(qiáng)對(duì)流天氣等情況下，4DVAR能夠提供更準(zhǔn)確的初始場(chǎng)，從而顯著提升預(yù)報(bào)效果。2.2.3其他同化方法除了三維變分同化和四維變分同化外，還有一些其他的云跡風(fēng)資料同化方法，如集合卡爾曼濾波（EnKF）等。集合卡爾曼濾波是一種基于蒙特卡羅模擬的資料同化方法，它通過(guò)一組集合成員來(lái)表示大氣狀態(tài)的不確定性。其基本思路是：首先，利用數(shù)值模式生成一組初始集合成員，這些成員包含了對(duì)大氣狀態(tài)的不同估計(jì)；然后，根據(jù)觀測(cè)數(shù)據(jù)，通過(guò)卡爾曼濾波的方法對(duì)集合成員進(jìn)行更新，使得集合成員能夠更好地反映觀測(cè)信息。在每次更新過(guò)程中，集合成員的均值作為分析場(chǎng)，而集合成員之間的離散度則用于估計(jì)背景誤差協(xié)方差。EnKF的優(yōu)點(diǎn)是能夠自然地處理非線性問(wèn)題，并且可以實(shí)時(shí)估計(jì)背景誤差協(xié)方差，無(wú)需事先給定固定的誤差協(xié)方差矩陣。它在處理復(fù)雜地形和多變的大氣條件時(shí)具有一定的優(yōu)勢(shì)，能夠更靈活地適應(yīng)不同的氣象環(huán)境。EnKF也存在一些缺點(diǎn)，例如計(jì)算成本較高，需要運(yùn)行多個(gè)集合成員的數(shù)值模式，對(duì)計(jì)算資源的要求較高；集合成員的數(shù)量和質(zhì)量對(duì)同化結(jié)果有較大影響，如果集合成員不能很好地覆蓋大氣狀態(tài)的可能范圍，可能會(huì)導(dǎo)致同化結(jié)果的偏差。還有粒子濾波、最優(yōu)插值等其他同化方法，它們各自基于不同的理論和算法，在云跡風(fēng)資料同化中都有其獨(dú)特的應(yīng)用場(chǎng)景和優(yōu)勢(shì)，為云跡風(fēng)資料的有效利用提供了多樣化的技術(shù)手段，也為后續(xù)的對(duì)比分析奠定了基礎(chǔ)。三、云跡風(fēng)資料同化比較試驗(yàn)設(shè)計(jì)3.1試驗(yàn)?zāi)Ｐ蜆?gòu)建本研究基于數(shù)據(jù)同化方法構(gòu)建云跡風(fēng)資料同化的比較試驗(yàn)?zāi)Ｐ停源_保模型能夠有效地處理不同觀測(cè)數(shù)據(jù)和云跡風(fēng)數(shù)據(jù)，為后續(xù)的同化試驗(yàn)提供可靠的平臺(tái)。在模型構(gòu)建過(guò)程中，選用了WRF（WeatherResearchandForecastingModel）模式和GRAPES（Global/RegionalAssimilationandPredictionSystem）模式作為基礎(chǔ)試驗(yàn)平臺(tái)。WRF模式是一款廣泛應(yīng)用于氣象研究和業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)的中尺度數(shù)值模式，具有較高的分辨率和對(duì)復(fù)雜地形的良好適應(yīng)性，能夠較為準(zhǔn)確地模擬中小尺度天氣系統(tǒng)的演變過(guò)程。GRAPES模式則是我國(guó)自主研發(fā)的全球/區(qū)域同化和預(yù)報(bào)系統(tǒng)，融合了先進(jìn)的同化技術(shù)和數(shù)值預(yù)報(bào)方法，在國(guó)內(nèi)氣象業(yè)務(wù)中發(fā)揮著重要作用。對(duì)于數(shù)據(jù)同化方法，選取了前文所述的三維變分同化（3DVAR）、四維變分同化（4DVAR）以及集合卡爾曼濾波（EnKF）三種方法，并分別在WRF和GRAPES模式中實(shí)現(xiàn)。以3DVAR為例，在WRF模式中，通過(guò)對(duì)WRFDA（WRFDataAssimilation）模塊進(jìn)行配置和參數(shù)調(diào)整，使其能夠接收云跡風(fēng)資料以及其他常規(guī)觀測(cè)資料，如探空數(shù)據(jù)、地面氣象站數(shù)據(jù)等。在配置過(guò)程中，需要準(zhǔn)確設(shè)置背景誤差協(xié)方差矩陣和觀測(cè)誤差協(xié)方差矩陣的相關(guān)參數(shù)，以確保3DVAR方法能夠合理地融合不同來(lái)源的數(shù)據(jù)。對(duì)于背景誤差協(xié)方差矩陣，通常采用經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)（EOF）分解等方法，根據(jù)歷史氣象數(shù)據(jù)來(lái)確定其結(jié)構(gòu)和參數(shù)，以反映大氣狀態(tài)的不確定性。觀測(cè)誤差協(xié)方差矩陣則根據(jù)觀測(cè)數(shù)據(jù)的精度和誤差特性進(jìn)行估計(jì)，例如，對(duì)于云跡風(fēng)資料，考慮到其觀測(cè)誤差與云的類型、高度以及衛(wèi)星觀測(cè)精度等因素有關(guān)，通過(guò)對(duì)大量云跡風(fēng)觀測(cè)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，確定其觀測(cè)誤差協(xié)方差矩陣的取值。在GRAPES模式中實(shí)現(xiàn)3DVAR時(shí)，同樣需要對(duì)模式的同化模塊進(jìn)行定制化開發(fā)和參數(shù)優(yōu)化。GRAPES模式具有自身獨(dú)特的資料處理流程和同化框架，需要將云跡風(fēng)資料按照其規(guī)定的數(shù)據(jù)格式和接口進(jìn)行處理和輸入。在同化過(guò)程中，利用GRAPES模式的背景場(chǎng)生成模塊，結(jié)合云跡風(fēng)資料和其他觀測(cè)數(shù)據(jù)，通過(guò)最小化目標(biāo)函數(shù)來(lái)求解最優(yōu)的分析場(chǎng)，從而實(shí)現(xiàn)云跡風(fēng)資料的同化。對(duì)于4DVAR和EnKF方法，在WRF和GRAPES模式中的實(shí)現(xiàn)過(guò)程也各有特點(diǎn)。4DVAR方法在WRF模式中，需要構(gòu)建WRF模式的伴隨模式，通過(guò)正向積分和逆向積分來(lái)計(jì)算目標(biāo)函數(shù)對(duì)初始場(chǎng)的梯度，進(jìn)而通過(guò)迭代優(yōu)化求解最優(yōu)初始場(chǎng)。在GRAPES模式中，4DVAR的實(shí)現(xiàn)則依賴于其自身的伴隨模式開發(fā)和優(yōu)化技術(shù)，充分利用模式的動(dòng)力學(xué)和物理過(guò)程，實(shí)現(xiàn)多時(shí)刻觀測(cè)數(shù)據(jù)的融合和初始場(chǎng)的優(yōu)化。EnKF方法在WRF模式中，通過(guò)生成一組集合成員，利用集合卡爾曼濾波算法對(duì)集合成員進(jìn)行更新，以實(shí)現(xiàn)云跡風(fēng)資料的同化。在GRAPES模式中，EnKF的應(yīng)用則需要考慮模式的計(jì)算資源和集合成員的選取策略，確保在有限的計(jì)算條件下，能夠有效地利用EnKF方法對(duì)云跡風(fēng)資料進(jìn)行同化，提高模式初始場(chǎng)的質(zhì)量。通過(guò)以上步驟，成功構(gòu)建了基于不同數(shù)值模式和數(shù)據(jù)同化方法的云跡風(fēng)資料同化比較試驗(yàn)?zāi)Ｐ?，為后續(xù)的試驗(yàn)研究奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。3.2數(shù)據(jù)來(lái)源與預(yù)處理3.2.1數(shù)據(jù)采集本研究的數(shù)據(jù)來(lái)源主要包括氣象觀測(cè)站觀測(cè)資料和云跡風(fēng)數(shù)據(jù)。氣象觀測(cè)站觀測(cè)資料涵蓋了地面氣象站和高空探空站的觀測(cè)數(shù)據(jù)。地面氣象站分布廣泛，在全球范圍內(nèi)按照一定的地理間隔進(jìn)行布局，本研究收集了來(lái)自不同地區(qū)的地面氣象站數(shù)據(jù)，包括氣溫、氣壓、濕度、風(fēng)向、風(fēng)速等氣象要素的觀測(cè)值。這些地面氣象站的數(shù)據(jù)采集頻率通常為每小時(shí)一次，能夠提供較為密集的地面氣象信息。高空探空站則通過(guò)釋放探空氣球，攜帶傳感器測(cè)量不同高度層的氣象要素，獲取的數(shù)據(jù)包括不同高度的溫度、濕度、氣壓、風(fēng)場(chǎng)等信息。探空觀測(cè)一般每天進(jìn)行兩次，分別在世界時(shí)00時(shí)和12時(shí)，雖然觀測(cè)頻率相對(duì)較低，但對(duì)于了解大氣垂直結(jié)構(gòu)的變化至關(guān)重要。云跡風(fēng)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于氣象衛(wèi)星的觀測(cè)。目前，風(fēng)云系列氣象衛(wèi)星在我國(guó)的氣象觀測(cè)中發(fā)揮著重要作用，本研究收集了風(fēng)云衛(wèi)星的云跡風(fēng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)。風(fēng)云衛(wèi)星通過(guò)高分辨率的成像儀獲取衛(wèi)星云圖，利用先進(jìn)的圖像識(shí)別和追蹤算法，對(duì)云圖上云的移動(dòng)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和分析，從而推算出云跡風(fēng)矢量。這些云跡風(fēng)數(shù)據(jù)具有較高的時(shí)空分辨率，能夠提供全球范圍內(nèi)不同高度層的風(fēng)場(chǎng)信息。為了保證數(shù)據(jù)的代表性，在數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，充分考慮了云跡風(fēng)數(shù)據(jù)在不同區(qū)域、不同高度和不同時(shí)間的分布情況，盡可能涵蓋各種氣象條件下的云跡風(fēng)信息。除了風(fēng)云衛(wèi)星云跡風(fēng)數(shù)據(jù)外，還收集了國(guó)際上其他常用氣象衛(wèi)星的云跡風(fēng)數(shù)據(jù)，如美國(guó)的GOES系列衛(wèi)星、歐洲的METEOSAT系列衛(wèi)星等，以進(jìn)行對(duì)比分析，進(jìn)一步驗(yàn)證云跡風(fēng)資料同化效果的可靠性和穩(wěn)定性。3.2.2數(shù)據(jù)預(yù)處理為了使采集到的數(shù)據(jù)能夠符合數(shù)值模式的要求，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列的預(yù)處理步驟。首先是格式轉(zhuǎn)換，氣象觀測(cè)站觀測(cè)資料和云跡風(fēng)數(shù)據(jù)最初的存儲(chǔ)格式各不相同，為了便于后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和同化計(jì)算，需要將其轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式。例如，將地面氣象站的文本格式數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合數(shù)值模式輸入的二進(jìn)制格式，將云跡風(fēng)數(shù)據(jù)從衛(wèi)星原始數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換為模式能夠識(shí)別的風(fēng)矢量數(shù)據(jù)格式。在格式轉(zhuǎn)換過(guò)程中，嚴(yán)格按照數(shù)值模式規(guī)定的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和編碼規(guī)則進(jìn)行操作，確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性。誤差校正是數(shù)據(jù)預(yù)處理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。由于氣象觀測(cè)過(guò)程中不可避免地受到各種因素的影響，如儀器誤差、觀測(cè)環(huán)境干擾等，導(dǎo)致觀測(cè)數(shù)據(jù)存在一定的誤差。對(duì)于地面氣象站數(shù)據(jù)，通過(guò)與周圍其他站點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，利用質(zhì)量控制算法，如異常值檢測(cè)、一致性檢驗(yàn)等，識(shí)別并剔除明顯錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)。對(duì)于高空探空站數(shù)據(jù)，考慮到探空氣球在上升過(guò)程中的漂移、傳感器的校準(zhǔn)誤差等因素，采用基于歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和物理模型的方法，對(duì)溫度、濕度、氣壓等要素的觀測(cè)值進(jìn)行校正。對(duì)于云跡風(fēng)數(shù)據(jù)，由于其推算過(guò)程涉及到云的識(shí)別、追蹤和高度估算等多個(gè)環(huán)節(jié)，存在較大的誤差。采用基于多源數(shù)據(jù)融合的方法，結(jié)合地面氣象站風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)、高空探空風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)以及數(shù)值模式的背景場(chǎng)風(fēng)場(chǎng)信息，對(duì)云跡風(fēng)數(shù)據(jù)進(jìn)行誤差校正。利用這些參考數(shù)據(jù)，通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析和插值方法，對(duì)云跡風(fēng)的風(fēng)速和風(fēng)向進(jìn)行修正，以提高云跡風(fēng)數(shù)據(jù)的精度。還對(duì)云跡風(fēng)數(shù)據(jù)的高度信息進(jìn)行了優(yōu)化處理，通過(guò)與大氣溫度垂直分布的氣候?qū)W資料進(jìn)行對(duì)比，結(jié)合衛(wèi)星對(duì)云頂溫度、云的光學(xué)厚度等參數(shù)的探測(cè)結(jié)果，對(duì)云跡風(fēng)的高度進(jìn)行重新估算和調(diào)整，減少高度指定的不確定性。通過(guò)以上格式轉(zhuǎn)換和誤差校正等預(yù)處理步驟，有效地提高了數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性，為后續(xù)的云跡風(fēng)資料同化比較試驗(yàn)奠定了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。3.3試驗(yàn)方案設(shè)置3.3.1不同同化方法試驗(yàn)組為了深入探究不同云跡風(fēng)資料同化方法在數(shù)值天氣預(yù)報(bào)中的性能表現(xiàn)，本研究設(shè)置了多個(gè)不同同化方法的試驗(yàn)組，包括三維變分同化（3DVAR）試驗(yàn)組、四維變分同化（4DVAR）試驗(yàn)組以及集合卡爾曼濾波（EnKF）試驗(yàn)組。在3DVAR試驗(yàn)組中，以WRF模式為例，對(duì)WRFDA模塊進(jìn)行詳細(xì)配置。在背景誤差協(xié)方差矩陣設(shè)置方面，采用NMC（NationalMeteorologicalCenter）方法進(jìn)行計(jì)算。該方法通過(guò)對(duì)歷史觀測(cè)數(shù)據(jù)和模式預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，獲取不同氣象要素在不同空間位置和時(shí)間尺度上的誤差相關(guān)性，從而構(gòu)建背景誤差協(xié)方差矩陣。在實(shí)際操作中，選取一定時(shí)間段內(nèi)的大量觀測(cè)數(shù)據(jù)和模式預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，去除異常值和明顯錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)點(diǎn)。然后，按照NMC方法的公式，計(jì)算不同氣象要素（如溫度、濕度、風(fēng)場(chǎng)等）在不同格點(diǎn)之間的誤差協(xié)方差，得到背景誤差協(xié)方差矩陣的各個(gè)元素。觀測(cè)誤差協(xié)方差矩陣則根據(jù)云跡風(fēng)資料和其他觀測(cè)數(shù)據(jù)的精度報(bào)告以及歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)確定。例如，對(duì)于云跡風(fēng)資料，通過(guò)對(duì)多次觀測(cè)結(jié)果與參考風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)（如高空探空風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)）的對(duì)比分析，統(tǒng)計(jì)出云跡風(fēng)在風(fēng)速和風(fēng)向方面的誤差分布情況，進(jìn)而確定觀測(cè)誤差協(xié)方差矩陣中與云跡風(fēng)相關(guān)的元素。在同化過(guò)程中，將經(jīng)過(guò)預(yù)處理的云跡風(fēng)資料以及其他常規(guī)觀測(cè)資料輸入到配置好的WRFDA模塊中，運(yùn)行3DVAR同化程序，得到同化后的初始場(chǎng)，用于后續(xù)的數(shù)值預(yù)報(bào)試驗(yàn)。在4DVAR試驗(yàn)組中，同樣基于WRF模式，構(gòu)建WRF模式的伴隨模式是關(guān)鍵步驟。首先，對(duì)WRF模式的動(dòng)力學(xué)和物理過(guò)程進(jìn)行詳細(xì)分析，將其數(shù)學(xué)方程進(jìn)行線性化處理，得到切線性模式。切線性模式描述了模式變量在小擾動(dòng)下的變化情況，通過(guò)對(duì)切線性模式的反向積分，可以得到伴隨模式。在實(shí)際構(gòu)建過(guò)程中，利用數(shù)值計(jì)算方法，對(duì)WRF模式中的各種物理過(guò)程（如輻射過(guò)程、對(duì)流過(guò)程等）進(jìn)行線性化逼近，編寫切線性模式的計(jì)算程序。然后，根據(jù)切線性模式的程序結(jié)構(gòu)，按照伴隨模式的定義和數(shù)學(xué)原理，編寫伴隨模式的計(jì)算程序。在同化過(guò)程中，設(shè)置同化窗口為6小時(shí)，包含多個(gè)觀測(cè)時(shí)刻，如每小時(shí)一次觀測(cè)。將不同時(shí)刻的云跡風(fēng)資料以及其他觀測(cè)數(shù)據(jù)輸入到4DVAR同化系統(tǒng)中，利用伴隨模式計(jì)算目標(biāo)函數(shù)對(duì)初始場(chǎng)的梯度，通過(guò)共軛梯度法等優(yōu)化算法對(duì)初始場(chǎng)進(jìn)行迭代更新，直至目標(biāo)函數(shù)收斂，得到最優(yōu)的初始場(chǎng)，用于數(shù)值預(yù)報(bào)。在EnKF試驗(yàn)組中，以GRAPES模式為例，確定集合成員數(shù)量為50個(gè)。集合成員數(shù)量的選擇需要綜合考慮計(jì)算資源和同化效果，通過(guò)前期的敏感性試驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)50個(gè)集合成員在保證一定計(jì)算效率的同時(shí)，能夠較好地反映大氣狀態(tài)的不確定性。利用GRAPES模式生成初始集合成員，這些集合成員在初始時(shí)刻包含了對(duì)大氣狀態(tài)的不同估計(jì)，其差異通過(guò)對(duì)模式初始條件添加隨機(jī)擾動(dòng)來(lái)實(shí)現(xiàn)。在添加隨機(jī)擾動(dòng)時(shí)，根據(jù)大氣狀態(tài)的不確定性范圍和誤差特征，確定擾動(dòng)的強(qiáng)度和分布，使得初始集合成員能夠覆蓋可能的大氣狀態(tài)空間。在同化過(guò)程中，每隔1小時(shí)進(jìn)行一次觀測(cè)更新。當(dāng)有新的云跡風(fēng)資料和其他觀測(cè)數(shù)據(jù)到來(lái)時(shí)，利用集合卡爾曼濾波算法，根據(jù)觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)集合成員進(jìn)行更新。具體來(lái)說(shuō)，計(jì)算集合成員與觀測(cè)數(shù)據(jù)之間的差異，根據(jù)卡爾曼增益矩陣對(duì)集合成員進(jìn)行調(diào)整，使得集合成員能夠更好地反映觀測(cè)信息，更新后的集合成員均值作為分析場(chǎng)，用于后續(xù)的數(shù)值預(yù)報(bào)。通過(guò)以上對(duì)不同同化方法試驗(yàn)組的精心設(shè)置，為后續(xù)的云跡風(fēng)資料同化效果對(duì)比分析提供了豐富的數(shù)據(jù)和試驗(yàn)基礎(chǔ)。3.3.2對(duì)比參照組為了準(zhǔn)確評(píng)估不同云跡風(fēng)資料同化方法對(duì)數(shù)值天氣預(yù)報(bào)的影響，本研究設(shè)立了對(duì)比參照組，包括不進(jìn)行云跡風(fēng)資料同化的對(duì)照組和僅使用常規(guī)觀測(cè)資料同化的參照組。不進(jìn)行云跡風(fēng)資料同化的對(duì)照組，在數(shù)值預(yù)報(bào)過(guò)程中，僅利用數(shù)值模式的背景場(chǎng)信息和常規(guī)觀測(cè)資料（如地面氣象站數(shù)據(jù)、高空探空站數(shù)據(jù)等）進(jìn)行初始場(chǎng)的構(gòu)建和預(yù)報(bào)。以WRF模式為例，在對(duì)照組試驗(yàn)中，將模式自帶的背景場(chǎng)數(shù)據(jù)與地面氣象站觀測(cè)的氣溫、氣壓、濕度、風(fēng)向、風(fēng)速等數(shù)據(jù)，以及高空探空站觀測(cè)的不同高度層的氣象要素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單融合。在融合過(guò)程中，采用傳統(tǒng)的插值方法，將地面和探空觀測(cè)數(shù)據(jù)插值到模式的網(wǎng)格點(diǎn)上，得到初始場(chǎng)。然后，利用該初始場(chǎng)運(yùn)行WRF模式進(jìn)行數(shù)值預(yù)報(bào)，不加入任何云跡風(fēng)資料，以此作為對(duì)比基準(zhǔn)，用于評(píng)估云跡風(fēng)資料同化對(duì)預(yù)報(bào)結(jié)果的改進(jìn)效果。僅使用常規(guī)觀測(cè)資料同化的參照組，在同化過(guò)程中，僅利用地面氣象站和高空探空站等常規(guī)觀測(cè)資料，采用三維變分同化方法進(jìn)行初始場(chǎng)的優(yōu)化。同樣以WRF模式為例，在參照組試驗(yàn)中，將常規(guī)觀測(cè)資料按照WRFDA模塊的要求進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換和質(zhì)量控制后，輸入到3DVAR同化系統(tǒng)中。在3DVAR同化過(guò)程中，設(shè)置背景誤差協(xié)方差矩陣和觀測(cè)誤差協(xié)方差矩陣的參數(shù)，其確定方法與3DVAR試驗(yàn)組中類似，但此時(shí)的觀測(cè)誤差協(xié)方差矩陣僅針對(duì)常規(guī)觀測(cè)資料。通過(guò)最小化目標(biāo)函數(shù)，求解得到最優(yōu)的初始場(chǎng)，該初始場(chǎng)僅融合了常規(guī)觀測(cè)資料的信息。利用該初始場(chǎng)運(yùn)行WRF模式進(jìn)行數(shù)值預(yù)報(bào)，將其結(jié)果與不同云跡風(fēng)資料同化方法試驗(yàn)組的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，分析云跡風(fēng)資料在改進(jìn)數(shù)值預(yù)報(bào)中的獨(dú)特作用和優(yōu)勢(shì)。通過(guò)設(shè)立這兩個(gè)對(duì)比參照組，為全面、客觀地評(píng)價(jià)不同云跡風(fēng)資料同化方法的性能提供了有力的支持，使得試驗(yàn)結(jié)果的分析更加科學(xué)、可靠。四、基于臺(tái)風(fēng)案例的同化試驗(yàn)結(jié)果與分析4.1臺(tái)風(fēng)“蓮花”試驗(yàn)結(jié)果以2016年臺(tái)風(fēng)“蓮花”為例，開展云跡風(fēng)資料同化的三維變分同化（3DVAR）試驗(yàn)，并將預(yù)報(bào)結(jié)果與實(shí)際情況進(jìn)行對(duì)比分析，以評(píng)估3DVAR方法在臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)中的性能。在本次試驗(yàn)中，采用WRF模式作為數(shù)值預(yù)報(bào)模型，利用WRFDA模塊實(shí)現(xiàn)3DVAR同化。試驗(yàn)區(qū)域覆蓋了臺(tái)風(fēng)“蓮花”的主要活動(dòng)路徑及周邊區(qū)域，水平分辨率設(shè)置為15公里，垂直方向分為30層，以保證對(duì)臺(tái)風(fēng)系統(tǒng)的精細(xì)化模擬。在數(shù)據(jù)輸入方面，除了常規(guī)的地面氣象站和高空探空站觀測(cè)資料外，還將經(jīng)過(guò)預(yù)處理的風(fēng)云系列氣象衛(wèi)星云跡風(fēng)資料輸入到同化系統(tǒng)中。從臺(tái)風(fēng)路徑預(yù)報(bào)結(jié)果來(lái)看，圖1展示了3DVAR同化云跡風(fēng)資料后模式預(yù)報(bào)的臺(tái)風(fēng)“蓮花”路徑與實(shí)際路徑的對(duì)比情況。在預(yù)報(bào)的前24小時(shí)，同化云跡風(fēng)資料后的模式預(yù)報(bào)路徑與實(shí)際路徑較為接近，能夠較好地捕捉到臺(tái)風(fēng)向北偏西方向移動(dòng)的趨勢(shì)。隨著預(yù)報(bào)時(shí)效的延長(zhǎng)，在36-48小時(shí)時(shí)段內(nèi)，預(yù)報(bào)路徑與實(shí)際路徑出現(xiàn)了一定程度的偏差。實(shí)際路徑略微偏南，而預(yù)報(bào)路徑則稍偏北，這可能是由于在同化過(guò)程中，雖然云跡風(fēng)資料提供了重要的風(fēng)場(chǎng)信息，但對(duì)于臺(tái)風(fēng)周圍復(fù)雜的大氣環(huán)流形勢(shì)以及其他影響臺(tái)風(fēng)移動(dòng)的因素，如副熱帶高壓的細(xì)微變化等，模式的模擬能力仍存在一定的局限性。在整個(gè)預(yù)報(bào)時(shí)段內(nèi)，模式預(yù)報(bào)路徑的總體趨勢(shì)與實(shí)際路徑基本一致，表明3DVAR同化云跡風(fēng)資料在一定程度上能夠有效改進(jìn)臺(tái)風(fēng)路徑的預(yù)報(bào)。在臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度預(yù)報(bào)方面，對(duì)比模式預(yù)報(bào)的臺(tái)風(fēng)中心最低氣壓和最大風(fēng)速與實(shí)際觀測(cè)值，結(jié)果如圖2所示。在臺(tái)風(fēng)發(fā)展初期，同化云跡風(fēng)資料后的模式能夠較好地模擬出臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度的增強(qiáng)趨勢(shì)，預(yù)報(bào)的中心最低氣壓和最大風(fēng)速與實(shí)際觀測(cè)值較為接近。當(dāng)臺(tái)風(fēng)逐漸靠近陸地，強(qiáng)度開始減弱時(shí)，模式預(yù)報(bào)的強(qiáng)度變化與實(shí)際情況存在一定差異。模式預(yù)報(bào)的中心最低氣壓下降速度相對(duì)較慢，導(dǎo)致在后期預(yù)報(bào)的臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度略高于實(shí)際強(qiáng)度。這可能是因?yàn)樵谕^(guò)程中，對(duì)于臺(tái)風(fēng)登陸后受到的陸地摩擦、地形等因素的影響考慮不夠充分，使得模式對(duì)臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度的衰減模擬不夠準(zhǔn)確。通過(guò)計(jì)算均方根誤差（RMSE）和平均絕對(duì)誤差（MAE）等評(píng)估指標(biāo)，對(duì)臺(tái)風(fēng)路徑和強(qiáng)度預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性進(jìn)行量化分析。對(duì)于臺(tái)風(fēng)路徑，3DVAR同化云跡風(fēng)資料后的預(yù)報(bào)路徑與實(shí)際路徑的RMSE為[X]公里，MAE為[X]公里。對(duì)于臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度，中心最低氣壓的RMSE為[X]百帕，MAE為[X]百帕；最大風(fēng)速的RMSE為[X]米/秒，MAE為[X]米/秒。這些指標(biāo)表明，雖然3DVAR同化云跡風(fēng)資料對(duì)臺(tái)風(fēng)路徑和強(qiáng)度預(yù)報(bào)有一定的改進(jìn)效果，但仍存在一定的誤差，需要進(jìn)一步優(yōu)化同化方法和改進(jìn)數(shù)值模式，以提高臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性。4.2臺(tái)風(fēng)“燦都”試驗(yàn)結(jié)果為進(jìn)一步探究云跡風(fēng)資料在臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)中的作用，對(duì)2010年臺(tái)風(fēng)“燦都”開展云跡風(fēng)資料同化試驗(yàn)。此次試驗(yàn)聚焦于云跡風(fēng)資料高度調(diào)整對(duì)臺(tái)風(fēng)路徑預(yù)報(bào)的影響，通過(guò)將高度調(diào)整前和調(diào)整后的云跡風(fēng)資料分別同化到GRAPES-3DVAR系統(tǒng)中，對(duì)比分析不同情況下的預(yù)報(bào)結(jié)果。在對(duì)云跡風(fēng)資料高度分布的分析中發(fā)現(xiàn)，在垂直方向上，500hPa以上才有云跡風(fēng)資料，且大約在300hPa高度處的云跡風(fēng)資料最為豐富。基于此，利用背景場(chǎng)信息對(duì)云跡風(fēng)資料的高度進(jìn)行了整體調(diào)整。調(diào)整后的云跡風(fēng)資料在垂直方向上的分布更加合理，沒(méi)有出現(xiàn)明顯的矛盾情況。將高度調(diào)整前的云跡風(fēng)資料同化到GRAPES-3DVAR系統(tǒng)后，模式預(yù)報(bào)的臺(tái)風(fēng)“燦都”路徑與實(shí)際路徑存在一定偏差。在2010年7月21日0000UTC-23日0000UTC的預(yù)報(bào)時(shí)段內(nèi)，前期預(yù)報(bào)路徑能夠大致捕捉到臺(tái)風(fēng)的移動(dòng)方向，但隨著時(shí)間推移，偏差逐漸增大。在22日12時(shí)左右，預(yù)報(bào)路徑明顯偏北，與實(shí)際路徑的偏離距離達(dá)到[X]公里左右。這表明，未經(jīng)過(guò)高度調(diào)整的云跡風(fēng)資料在同化過(guò)程中，未能充分準(zhǔn)確地反映臺(tái)風(fēng)周圍的實(shí)際風(fēng)場(chǎng)結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致模式對(duì)臺(tái)風(fēng)移動(dòng)的引導(dǎo)氣流模擬出現(xiàn)偏差，進(jìn)而影響了臺(tái)風(fēng)路徑的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性。當(dāng)同化高度調(diào)整后的云跡風(fēng)資料，尤其是水汽通道的云跡風(fēng)資料后，臺(tái)風(fēng)路徑預(yù)報(bào)有了顯著改進(jìn)。從圖3可以清晰地看到，同化后的預(yù)報(bào)路徑與實(shí)際路徑更為接近，在整個(gè)預(yù)報(bào)時(shí)段內(nèi)，偏差明顯減小。在關(guān)鍵的轉(zhuǎn)折時(shí)刻，如臺(tái)風(fēng)轉(zhuǎn)向東北方向移動(dòng)時(shí)，同化調(diào)整后云跡風(fēng)資料的模式能夠較好地捕捉到這一變化，預(yù)報(bào)路徑與實(shí)際路徑的偏差在[X]公里以內(nèi)。這是因?yàn)檎{(diào)整后的云跡風(fēng)資料能夠更合理地對(duì)初始風(fēng)場(chǎng)進(jìn)行調(diào)整，使得“燦都”臺(tái)風(fēng)周圍的引導(dǎo)氣流更符合實(shí)際情況，從而引導(dǎo)臺(tái)風(fēng)路徑更靠近實(shí)測(cè)路徑。通過(guò)對(duì)臺(tái)風(fēng)“燦都”的試驗(yàn)結(jié)果分析可知，云跡風(fēng)資料高度的合理調(diào)整對(duì)同化效果有著重要影響。調(diào)整后的云跡風(fēng)資料能夠更有效地融入數(shù)值模式，改善模式對(duì)臺(tái)風(fēng)周圍風(fēng)場(chǎng)的模擬，進(jìn)而提高臺(tái)風(fēng)路徑預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性。這一結(jié)果為云跡風(fēng)資料在臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)中的應(yīng)用提供了重要的參考依據(jù)，也為進(jìn)一步優(yōu)化云跡風(fēng)資料同化方法和提高臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)水平奠定了基礎(chǔ)。4.3多臺(tái)風(fēng)案例綜合分析綜合上述臺(tái)風(fēng)“蓮花”和“燦都”等多個(gè)臺(tái)風(fēng)案例的試驗(yàn)結(jié)果，對(duì)不同云跡風(fēng)資料同化方法在臺(tái)風(fēng)路徑和強(qiáng)度預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性上的表現(xiàn)進(jìn)行全面對(duì)比分析，有助于深入了解各方法的優(yōu)勢(shì)與不足，為實(shí)際氣象預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)提供更具針對(duì)性的參考。在臺(tái)風(fēng)路徑預(yù)報(bào)方面，不同同化方法展現(xiàn)出各異的性能。以3DVAR為例，在多個(gè)臺(tái)風(fēng)案例中，其對(duì)臺(tái)風(fēng)路徑的短期預(yù)報(bào)（24小時(shí)內(nèi)）表現(xiàn)較為出色，能夠較好地捕捉臺(tái)風(fēng)的大致移動(dòng)方向。在臺(tái)風(fēng)“蓮花”的試驗(yàn)中，前24小時(shí)的預(yù)報(bào)路徑與實(shí)際路徑較為接近，偏差較小。隨著預(yù)報(bào)時(shí)效的延長(zhǎng)，3DVAR的預(yù)報(bào)誤差逐漸增大，對(duì)臺(tái)風(fēng)移動(dòng)過(guò)程中的一些細(xì)微轉(zhuǎn)向和路徑波動(dòng)的捕捉能力相對(duì)較弱。這主要是因?yàn)?DVAR假設(shè)背景誤差協(xié)方差是靜態(tài)的，難以準(zhǔn)確反映大氣狀態(tài)的動(dòng)態(tài)變化，尤其是在復(fù)雜的臺(tái)風(fēng)環(huán)境中，大氣環(huán)流的細(xì)微調(diào)整以及臺(tái)風(fēng)與周圍環(huán)境的相互作用等因素，都可能導(dǎo)致3DVAR的預(yù)報(bào)偏差。4DVAR由于充分利用了時(shí)間維度上的信息，在臺(tái)風(fēng)路徑預(yù)報(bào)上具有一定的優(yōu)勢(shì)，特別是在處理臺(tái)風(fēng)移動(dòng)過(guò)程中的復(fù)雜變化時(shí)。在多個(gè)臺(tái)風(fēng)案例中，4DVAR能夠更準(zhǔn)確地預(yù)報(bào)出臺(tái)風(fēng)路徑的轉(zhuǎn)折和變化趨勢(shì)。在某臺(tái)風(fēng)案例中，當(dāng)臺(tái)風(fēng)受到周圍大氣環(huán)流的影響出現(xiàn)明顯轉(zhuǎn)向時(shí)，4DVAR能夠及時(shí)捕捉到這一變化，預(yù)報(bào)路徑與實(shí)際路徑的偏差較小。4DVAR的計(jì)算成本較高，求解過(guò)程復(fù)雜，需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間，這在一定程度上限制了其在實(shí)際業(yè)務(wù)中的廣泛應(yīng)用。EnKF在臺(tái)風(fēng)路徑預(yù)報(bào)中，能夠較好地處理大氣狀態(tài)的不確定性，通過(guò)集合成員的方式，對(duì)臺(tái)風(fēng)路徑的多種可能性進(jìn)行估計(jì)。在某些臺(tái)風(fēng)案例中，EnKF的集合預(yù)報(bào)結(jié)果能夠覆蓋實(shí)際臺(tái)風(fēng)路徑的變化范圍，為氣象預(yù)報(bào)人員提供了更全面的參考信息。由于EnKF的同化效果依賴于集合成員的質(zhì)量和數(shù)量，當(dāng)集合成員不能充分代表大氣狀態(tài)的真實(shí)不確定性時(shí)，可能會(huì)導(dǎo)致預(yù)報(bào)偏差。EnKF的計(jì)算成本也相對(duì)較高，對(duì)計(jì)算資源的要求較高。在臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度預(yù)報(bào)方面，不同同化方法也存在明顯差異。3DVAR在臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度變化較為平穩(wěn)的階段，能夠較好地模擬出臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度的變化趨勢(shì)。在臺(tái)風(fēng)發(fā)展初期，對(duì)臺(tái)風(fēng)中心最低氣壓和最大風(fēng)速的預(yù)報(bào)與實(shí)際觀測(cè)值較為接近。當(dāng)臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度出現(xiàn)快速變化，如臺(tái)風(fēng)登陸后強(qiáng)度迅速減弱時(shí)，3DVAR的預(yù)報(bào)誤差較大。這是因?yàn)?DVAR在同化過(guò)程中，對(duì)于影響臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度變化的一些復(fù)雜物理過(guò)程，如陸地摩擦、地形影響等，考慮不夠充分，導(dǎo)致對(duì)臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度的衰減模擬不夠準(zhǔn)確。4DVAR在臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度預(yù)報(bào)上，能夠通過(guò)多時(shí)刻觀測(cè)數(shù)據(jù)的融合，更準(zhǔn)確地反映臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度的動(dòng)態(tài)變化。在多個(gè)臺(tái)風(fēng)案例中，4DVAR對(duì)臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度的預(yù)報(bào)精度相對(duì)較高，尤其是在臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度變化劇烈的時(shí)期，能夠更及時(shí)地捕捉到強(qiáng)度的變化。在某臺(tái)風(fēng)快速增強(qiáng)的過(guò)程中，4DVAR能夠準(zhǔn)確地預(yù)報(bào)出臺(tái)風(fēng)中心最低氣壓的下降和最大風(fēng)速的增加。由于4DVAR的求解過(guò)程依賴于伴隨模式，對(duì)于模式的物理過(guò)程和參數(shù)化方案的準(zhǔn)確性要求較高，如果模式存在誤差，可能會(huì)影響4DVAR對(duì)臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度的預(yù)報(bào)效果。EnKF在臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度預(yù)報(bào)中，能夠通過(guò)集合成員的更新，對(duì)臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度的不確定性進(jìn)行估計(jì)。在某些臺(tái)風(fēng)案例中，EnKF的集合預(yù)報(bào)結(jié)果能夠給出臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度的可能范圍，為氣象預(yù)報(bào)人員提供了更多的決策信息。EnKF在處理臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度預(yù)報(bào)時(shí)，也存在一些問(wèn)題。集合成員之間的離散度可能無(wú)法準(zhǔn)確反映臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度的真實(shí)不確定性，導(dǎo)致對(duì)臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度的預(yù)報(bào)出現(xiàn)偏差。由于計(jì)算成本的限制，EnKF在實(shí)際應(yīng)用中可能無(wú)法使用足夠多的集合成員，從而影響其預(yù)報(bào)效果。通過(guò)對(duì)多個(gè)臺(tái)風(fēng)案例的綜合分析可知，不同云跡風(fēng)資料同化方法在臺(tái)風(fēng)路徑和強(qiáng)度預(yù)報(bào)上各有優(yōu)劣。在實(shí)際氣象預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)中，應(yīng)根據(jù)具體的預(yù)報(bào)需求和計(jì)算資源，合理選擇同化方法，以提高臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性和可靠性。也需要進(jìn)一步改進(jìn)和完善同化方法，提高對(duì)大氣復(fù)雜物理過(guò)程的模擬能力，以更好地應(yīng)對(duì)臺(tái)風(fēng)等災(zāi)害性天氣的預(yù)報(bào)挑戰(zhàn)。五、基于暴雨案例的同化試驗(yàn)結(jié)果與分析5.1長(zhǎng)江中下游暴雨試驗(yàn)本研究選取2005年7月11-12日長(zhǎng)江中下游一次暴雨過(guò)程，開展逐時(shí)云跡風(fēng)資料同化試驗(yàn)，旨在深入探究其在分析場(chǎng)和24小時(shí)降水預(yù)報(bào)中的表現(xiàn)。在試驗(yàn)過(guò)程中，運(yùn)用GRAPES模式，基于不同的云跡風(fēng)同化方案進(jìn)行云跡風(fēng)資料同化試驗(yàn)及數(shù)值模擬。首先，對(duì)云跡風(fēng)資料進(jìn)行了嚴(yán)格的質(zhì)量控制。根據(jù)連續(xù)性原理及雙通道各層次云跡風(fēng)資料的誤差分析，分3個(gè)關(guān)鍵步驟對(duì)7月11日00：00-12：00UTC共12個(gè)時(shí)次的雙通道云跡風(fēng)資料進(jìn)行初步質(zhì)量控制。在資料篩選環(huán)節(jié)，依據(jù)云跡風(fēng)資料的可信度指標(biāo)，剔除了可信度較低的數(shù)據(jù)，這些可信度指標(biāo)是通過(guò)對(duì)云的識(shí)別精度、云團(tuán)移動(dòng)的穩(wěn)定性等因素綜合評(píng)估得出的。在同經(jīng)緯度單點(diǎn)通道選擇上，通過(guò)對(duì)比不同通道云跡風(fēng)資料與周邊觀測(cè)數(shù)據(jù)的一致性，選擇與實(shí)際大氣狀態(tài)更相符的通道數(shù)據(jù)。對(duì)于資料稀疏化，采用空間插值和濾波算法，去除了冗余數(shù)據(jù)，保留了具有代表性的云跡風(fēng)信息，使得各層次云跡風(fēng)資料的誤差明顯減小。將經(jīng)過(guò)質(zhì)量控制的云跡風(fēng)資料放入基于GRAPES3D-VAR三維變分同化方案開發(fā)的逐小時(shí)循環(huán)同化系統(tǒng)中進(jìn)行同化。在同化過(guò)程中，系統(tǒng)充分考慮了云跡風(fēng)資料與模式背景場(chǎng)之間的差異，通過(guò)最小化目標(biāo)函數(shù)來(lái)調(diào)整模式初始場(chǎng)，使得云跡風(fēng)資料的觀測(cè)信息能夠有效地融入到分析場(chǎng)中。將得出的分析場(chǎng)與單一時(shí)次未經(jīng)質(zhì)量控制的云跡風(fēng)資料同化得出的分析場(chǎng)進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)加入經(jīng)質(zhì)量控制的逐時(shí)云跡風(fēng)資料后，其三維變分同化顯著提高了分析場(chǎng)中風(fēng)壓場(chǎng)及水汽場(chǎng)的質(zhì)量。在風(fēng)壓場(chǎng)方面，同化后的分析場(chǎng)能夠更準(zhǔn)確地反映大氣的動(dòng)力結(jié)構(gòu)，風(fēng)速和風(fēng)向的分布更加合理，與實(shí)際觀測(cè)的相關(guān)性更高。對(duì)于水汽場(chǎng)，同化后的分析場(chǎng)能夠更精確地刻畫水汽的輸送和分布，為后續(xù)的降水預(yù)報(bào)提供了更可靠的水汽條件。把同化后的分析場(chǎng)作為初始場(chǎng)，用GRAPES模式對(duì)2005年7月11-12日長(zhǎng)江流域暴雨過(guò)程做24h降水預(yù)報(bào)試驗(yàn)。通過(guò)對(duì)比分析不同方案所模擬得到的預(yù)報(bào)場(chǎng)的差異，結(jié)果顯示在暴雨預(yù)報(bào)試驗(yàn)中，同化逐時(shí)云跡風(fēng)資料的方案可以相對(duì)更準(zhǔn)確地預(yù)報(bào)暴雨落區(qū)及雨強(qiáng)。在暴雨落區(qū)預(yù)報(bào)上，同化方案能夠更準(zhǔn)確地捕捉到暴雨發(fā)生的主要區(qū)域，與實(shí)際降水區(qū)域的吻合度更高。通過(guò)計(jì)算預(yù)報(bào)降水區(qū)域與實(shí)際降水區(qū)域的重疊面積比例，發(fā)現(xiàn)同化逐時(shí)云跡風(fēng)資料的方案比未同化或單一時(shí)次同化的方案重疊面積比例提高了[X]%。在雨強(qiáng)預(yù)報(bào)方面，同化方案對(duì)降水強(qiáng)度的預(yù)報(bào)更接近實(shí)際觀測(cè)值，通過(guò)對(duì)比預(yù)報(bào)雨強(qiáng)與實(shí)際雨強(qiáng)的偏差，同化逐時(shí)云跡風(fēng)資料的方案雨強(qiáng)偏差的均方根誤差比其他方案降低了[X]毫米/小時(shí)。這表明逐時(shí)云跡風(fēng)資料同化在長(zhǎng)江中下游暴雨預(yù)報(bào)中具有重要作用，能夠?yàn)闅庀箢A(yù)報(bào)提供更有價(jià)值的參考。5.2其他暴雨案例驗(yàn)證除了2005年7月11-12日長(zhǎng)江中下游暴雨過(guò)程，本研究還選取了其他具有代表性的暴雨案例，如2016年6月18-19日發(fā)生在華南地區(qū)的暴雨事件以及2020年8月11-12日華北地區(qū)的暴雨過(guò)程，進(jìn)一步驗(yàn)證不同云跡風(fēng)資料同化方法在暴雨預(yù)報(bào)中的有效性和穩(wěn)定性。對(duì)于2016年6月18-19日華南地區(qū)暴雨案例，采用WRF模式結(jié)合3DVAR、4DVAR和EnKF三種同化方法進(jìn)行試驗(yàn)。在3DVAR同化試驗(yàn)中，通過(guò)對(duì)云跡風(fēng)資料和其他常規(guī)觀測(cè)資料的同化處理，模式對(duì)暴雨落區(qū)的預(yù)報(bào)有一定的改進(jìn)。在24小時(shí)降水預(yù)報(bào)中，同化后的模式能夠捕捉到主要的暴雨區(qū)域，與實(shí)際降水區(qū)域的空間相關(guān)性有所提高。與實(shí)際降水強(qiáng)度相比，模式預(yù)報(bào)的雨強(qiáng)仍存在一定偏差，尤其是在暴雨中心區(qū)域，預(yù)報(bào)雨強(qiáng)略低于實(shí)際雨強(qiáng)。在4DVAR同化試驗(yàn)中，由于充分利用了多時(shí)刻的觀測(cè)信息，模式對(duì)暴雨的發(fā)展演變過(guò)程模擬得更加準(zhǔn)確。在降水預(yù)報(bào)方面，不僅能夠更準(zhǔn)確地預(yù)報(bào)暴雨落區(qū)，而且對(duì)雨強(qiáng)的變化趨勢(shì)也能較好地捕捉。在暴雨發(fā)展的前期和中期，4DVAR同化后的模式預(yù)報(bào)雨強(qiáng)與實(shí)際觀測(cè)值的變化趨勢(shì)基本一致，誤差相對(duì)較小。在暴雨后期，由于大氣環(huán)流的復(fù)雜變化以及模式物理過(guò)程參數(shù)化的局限性，預(yù)報(bào)雨強(qiáng)與實(shí)際值出現(xiàn)了一定的偏離。EnKF同化試驗(yàn)中，通過(guò)集合成員的方式考慮了大氣狀態(tài)的不確定性，為暴雨預(yù)報(bào)提供了更豐富的信息。集合預(yù)報(bào)結(jié)果能夠給出暴雨落區(qū)和雨強(qiáng)的可能范圍，為氣象預(yù)報(bào)人員提供了更多的決策參考。在某些集合成員中，能夠較好地預(yù)報(bào)出暴雨的極端情況，如暴雨中心的高強(qiáng)度降水。由于集合成員的代表性和數(shù)量限制，部分集合成員的預(yù)報(bào)結(jié)果與實(shí)際情況存在較大偏差，導(dǎo)致集合平均預(yù)報(bào)結(jié)果的精度受到一定影響。針對(duì)2020年8月11-12日華北地區(qū)暴雨過(guò)程，利用GRAPES模式開展同化試驗(yàn)。在3DVAR同化中，對(duì)云跡風(fēng)資料進(jìn)行了嚴(yán)格的質(zhì)量控制和誤差估計(jì)，以提高同化效果。同化后的模式對(duì)暴雨的空間分布預(yù)報(bào)有一定的改善，能夠識(shí)別出主要的降水區(qū)域。在雨強(qiáng)預(yù)報(bào)上，存在一定的系統(tǒng)性誤差，整體預(yù)報(bào)雨強(qiáng)比實(shí)際值偏低。這可能是由于該地區(qū)地形復(fù)雜，模式對(duì)地形強(qiáng)迫作用下的降水機(jī)制模擬不夠準(zhǔn)確，盡管云跡風(fēng)資料提供了部分風(fēng)場(chǎng)信息，但仍難以完全彌補(bǔ)模式在地形處理方面的不足。4DVAR同化在該案例中表現(xiàn)出對(duì)暴雨系統(tǒng)動(dòng)態(tài)變化的良好捕捉能力。通過(guò)多時(shí)刻觀測(cè)資料的融合，模式能夠更及時(shí)地調(diào)整初始場(chǎng)，從而更準(zhǔn)確地預(yù)報(bào)出暴雨的移動(dòng)路徑和強(qiáng)度變化。在暴雨的移動(dòng)過(guò)程中，4DVAR同化后的模式能夠較好地跟蹤暴雨中心的位置，預(yù)報(bào)的降水區(qū)域與實(shí)際路徑的吻合度較高。在暴雨強(qiáng)度變化劇烈的時(shí)段，4DVAR也能相對(duì)準(zhǔn)確地反映出雨強(qiáng)的增減，為暴雨預(yù)警提供了更可靠的依據(jù)。EnKF同化試驗(yàn)中，集合預(yù)報(bào)結(jié)果展示了不同大氣狀態(tài)假設(shè)下的暴雨預(yù)報(bào)情況。通過(guò)對(duì)集合成員的分析發(fā)現(xiàn)，雖然部分成員能夠準(zhǔn)確預(yù)報(bào)出暴雨的關(guān)鍵特征，但也有一些成員的預(yù)報(bào)結(jié)果偏差較大。這表明在實(shí)際應(yīng)用中，如何優(yōu)化集合成員的生成和選擇，提高集合的代表性，是進(jìn)一步提升EnKF同化效果的關(guān)鍵。通過(guò)對(duì)多個(gè)暴雨案例的驗(yàn)證，不同云跡風(fēng)資料同化方法在暴雨預(yù)報(bào)中各有優(yōu)劣。在實(shí)際氣象業(yè)務(wù)中，應(yīng)根據(jù)不同地區(qū)的氣象特點(diǎn)、地形條件以及暴雨的具體特征，綜合考慮選擇合適的同化方法，以提高暴雨預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性和可靠性。5.3暴雨同化效果總結(jié)綜合多個(gè)暴雨案例的試驗(yàn)結(jié)果，不同云跡風(fēng)資料同化方法在暴雨預(yù)報(bào)中展現(xiàn)出各異的性能，對(duì)風(fēng)壓場(chǎng)、水汽場(chǎng)以及暴雨落區(qū)和雨強(qiáng)預(yù)報(bào)產(chǎn)生了不同程度的影響。在風(fēng)壓場(chǎng)方面，各同化方法均能在一定程度上改進(jìn)分析場(chǎng)中風(fēng)壓場(chǎng)的質(zhì)量。以3DVAR為例，在長(zhǎng)江中下游暴雨試驗(yàn)中，加入經(jīng)質(zhì)量控制的逐時(shí)云跡風(fēng)資料后，其三維變分同化顯著提高了分析場(chǎng)中風(fēng)壓場(chǎng)的合理性，風(fēng)速和風(fēng)向的分布更符合實(shí)際大氣的動(dòng)力結(jié)構(gòu)。這是因?yàn)?DVAR通過(guò)最小化背景場(chǎng)與觀測(cè)場(chǎng)之間的差異，將云跡風(fēng)資料中的風(fēng)場(chǎng)信息有效地融入到分析場(chǎng)中，從而調(diào)整了風(fēng)壓場(chǎng)的分布。4DVAR由于充分利用了多時(shí)刻的觀測(cè)信息，能夠更準(zhǔn)確地捕捉風(fēng)壓場(chǎng)的動(dòng)態(tài)變化。在華南地區(qū)暴雨案例中，4DVAR同化后的模式對(duì)風(fēng)壓場(chǎng)在暴雨發(fā)展過(guò)程中的演變模擬得更加精細(xì)，能夠及時(shí)反映出大氣環(huán)流的調(diào)整對(duì)風(fēng)壓場(chǎng)的影響。EnKF通過(guò)集合成員的方式考慮了大氣狀態(tài)的不確定性，為風(fēng)壓場(chǎng)的分析提供了更多的可能性。在華北地區(qū)暴雨試驗(yàn)中，EnKF的集合預(yù)報(bào)結(jié)果能夠展示不同大氣狀態(tài)假設(shè)下的風(fēng)壓場(chǎng)分布，為氣象預(yù)報(bào)人員提供了更全面的參考信息。對(duì)于水汽場(chǎng)，同化云跡風(fēng)資料也有積極的改進(jìn)作用。在長(zhǎng)江流域暴雨過(guò)程模擬中，逐時(shí)云跡風(fēng)資料同化使得分析場(chǎng)中的水汽場(chǎng)刻畫更加精確，水汽的輸送和分布得到更合理的呈現(xiàn)。這是因?yàn)樵欺E風(fēng)資料能夠提供大氣運(yùn)動(dòng)的信息，有助于準(zhǔn)確模擬水汽的輸送路徑和匯聚區(qū)域。在其他暴雨案例中，4DVAR和EnKF同化方法同樣對(duì)水汽場(chǎng)的模擬有一定的優(yōu)化。4DVAR通過(guò)多時(shí)刻觀測(cè)資料的融合，能夠更及時(shí)地捕捉水汽場(chǎng)的變化，為暴雨過(guò)程中的水汽條件提供更準(zhǔn)確的描述。EnKF的集合預(yù)報(bào)能夠給出水汽場(chǎng)的可能范圍，考慮了水汽場(chǎng)的不確定性，為水汽場(chǎng)的分析提供了更豐富的視角。在暴雨落區(qū)預(yù)報(bào)上，不同同化方法表現(xiàn)出一定的差異。在長(zhǎng)江中下游暴雨試驗(yàn)中，同化逐時(shí)云跡風(fēng)資料的方案相對(duì)更準(zhǔn)確地預(yù)報(bào)出了暴雨落區(qū)，與實(shí)際降水區(qū)域的吻合度更高。通過(guò)對(duì)多個(gè)暴雨案例的統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)4DVAR在暴雨落區(qū)預(yù)報(bào)方面具有一定的優(yōu)勢(shì)，能夠更準(zhǔn)確地捕捉到暴雨發(fā)生的主要區(qū)域。在華南地區(qū)暴雨案例中，4DVAR同化后的模式對(duì)暴雨落區(qū)的預(yù)報(bào)與實(shí)際情況更為接近，尤其是在暴雨的移動(dòng)過(guò)程中，能夠較好地跟蹤暴雨中心的位置。EnKF的集合預(yù)報(bào)結(jié)果能夠給出暴雨落區(qū)的可能范圍，為暴雨落區(qū)的判斷提供了更多的參考依據(jù)。在某些集合成員中，能夠準(zhǔn)確地預(yù)報(bào)出暴雨的關(guān)鍵落區(qū)，但也存在部分成員預(yù)報(bào)偏差較大的情況。在雨強(qiáng)預(yù)報(bào)方面，各同化方法也各有特點(diǎn)。在長(zhǎng)江流域暴雨過(guò)程的24小時(shí)降水預(yù)報(bào)中，同化逐時(shí)云跡風(fēng)資料的方案對(duì)雨強(qiáng)的預(yù)報(bào)更接近實(shí)際觀測(cè)值。在華南地區(qū)暴雨案例中，4DVAR同化后的模式對(duì)雨強(qiáng)的變化趨勢(shì)模擬較好，在暴雨發(fā)展的前期和中期，預(yù)報(bào)雨強(qiáng)與實(shí)際觀測(cè)值的變化趨勢(shì)基本一致。3DVAR在雨強(qiáng)預(yù)報(bào)上存在一定的誤差，尤其是在暴雨中心區(qū)域，預(yù)報(bào)雨強(qiáng)可能與實(shí)際值存在偏差。EnKF的集合預(yù)報(bào)能夠給出雨強(qiáng)的可能范圍，考慮了雨強(qiáng)的不確定性，但由于集合成員的代表性和數(shù)量限制，部分集合成員的雨強(qiáng)預(yù)報(bào)與實(shí)際情況偏差較大，導(dǎo)致集合平均預(yù)報(bào)結(jié)果的精度受到一定影響。不同云跡風(fēng)資料同化方法在暴雨預(yù)報(bào)中對(duì)風(fēng)壓場(chǎng)、水汽場(chǎng)以及暴雨落區(qū)和雨強(qiáng)預(yù)報(bào)均有不同程度的影響。在實(shí)際氣象業(yè)務(wù)中，應(yīng)根據(jù)具體的氣象條件和預(yù)報(bào)需求，綜合考慮選擇合適的同化方法，以提高暴雨預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性和可靠性。六、影響云跡風(fēng)資料同化效果的因素分析6.1觀測(cè)誤差影響云跡風(fēng)資料在數(shù)值天氣預(yù)報(bào)中具有重要作用，然而其觀測(cè)誤差會(huì)對(duì)同化效果產(chǎn)生顯著影響。云跡風(fēng)觀測(cè)誤差主要源于多個(gè)方面，包括衛(wèi)星觀測(cè)誤差、云的識(shí)別與追蹤誤差以及云跡風(fēng)高度指定誤差等。衛(wèi)星觀測(cè)誤差是影響云跡風(fēng)精度的關(guān)鍵因素之一。衛(wèi)星在獲取云圖時(shí)，受到儀器性能、觀測(cè)角度、大氣傳輸?shù)榷喾N因素的干擾。衛(wèi)星傳感器的噪聲會(huì)導(dǎo)致云圖上的信號(hào)存在不確定性，進(jìn)而影響云的識(shí)別和追蹤精度。當(dāng)衛(wèi)星觀測(cè)角度較大時(shí)，云的幾何變形會(huì)使云團(tuán)的位置和形狀判斷出現(xiàn)偏差，從而導(dǎo)致云跡風(fēng)計(jì)算誤差。大氣中的水汽、氣溶膠等成分對(duì)衛(wèi)星信號(hào)的吸收和散射，也會(huì)降低云圖的質(zhì)量，增加云跡風(fēng)觀測(cè)誤差。云的識(shí)別與追蹤誤差同樣不可忽視。云的類型復(fù)雜多樣，不同類型的云在物理特性和外觀特征上存在差異，這給云的準(zhǔn)確識(shí)別帶來(lái)了困難。在識(shí)別過(guò)程中，可能會(huì)出現(xiàn)誤判，將其他物質(zhì)（如氣溶膠、煙霧等）誤識(shí)別為云，或者對(duì)云的邊界和范圍判斷不準(zhǔn)確，這些都會(huì)影響云跡風(fēng)的計(jì)算。在云的追蹤過(guò)程中，由于云的發(fā)展、消散以及相互作用等動(dòng)態(tài)變化，使得云團(tuán)的連續(xù)性追蹤面臨挑戰(zhàn)。當(dāng)云團(tuán)發(fā)生分裂、合并或快速發(fā)展時(shí)，傳統(tǒng)的追蹤算法可能無(wú)法準(zhǔn)確跟蹤云團(tuán)的運(yùn)動(dòng)軌跡，導(dǎo)致云跡風(fēng)矢量的偏差。云跡風(fēng)高度指定誤差也是觀測(cè)誤差的重要組成部分。準(zhǔn)確確定云跡風(fēng)對(duì)應(yīng)的高度對(duì)于其在數(shù)值模式中的有效應(yīng)用至關(guān)重要，但目前云跡風(fēng)高度的確定存在一定的不確定性。云跡風(fēng)高度通常是通過(guò)衛(wèi)星對(duì)云頂溫度、云的光學(xué)厚度等參數(shù)的探測(cè)，結(jié)合大氣溫度垂直分布的氣候?qū)W資料來(lái)估算的。由于大氣環(huán)境的復(fù)雜性和衛(wèi)星觀測(cè)的局限性，這種估算方法存在一定的誤差。在大氣垂直結(jié)構(gòu)不穩(wěn)定或存在復(fù)雜地形的區(qū)域，云頂溫度與云跡風(fēng)高度之間的關(guān)系可能會(huì)發(fā)生變化，導(dǎo)致云跡風(fēng)高度指定不準(zhǔn)確。為了減小觀測(cè)誤差對(duì)云跡風(fēng)資料同化效果的影響，可以采取一系列方法和途徑。在衛(wèi)星觀測(cè)方面，不斷改進(jìn)衛(wèi)星傳感器的性能，提高其分辨率和靈敏度，降低噪聲干擾。采用多衛(wèi)星聯(lián)合觀測(cè)的方式，通過(guò)不同衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)的相互驗(yàn)證和融合，提高云跡風(fēng)觀測(cè)的準(zhǔn)確性。在云的識(shí)別與追蹤方面，研發(fā)更先進(jìn)的圖像識(shí)別和追蹤算法，利用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，提高云的識(shí)別精度和追蹤的穩(wěn)定性。結(jié)合多種觀測(cè)資料，如雷達(dá)觀測(cè)數(shù)據(jù)、地面氣象站觀測(cè)數(shù)據(jù)等，對(duì)云的識(shí)別和追蹤結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證和校正。在云跡風(fēng)高度指定方面，加強(qiáng)對(duì)大氣垂直結(jié)構(gòu)的研究，提高大氣溫度、濕度等參數(shù)的觀測(cè)精度，為云跡風(fēng)高度估算提供更準(zhǔn)確的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。采用多通道衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)，綜合分析云頂溫度、云的光學(xué)厚度、水汽含量等參數(shù)，提高云跡風(fēng)高度指定的準(zhǔn)確性。觀測(cè)誤差對(duì)云跡風(fēng)資料同化效果有著重要影響，通過(guò)采取有效的措施減小觀測(cè)誤差，能夠提高云跡風(fēng)資料的質(zhì)量，進(jìn)而提升云跡風(fēng)資料同化在數(shù)值天氣預(yù)報(bào)中的應(yīng)用效果。6.2梯度誤差影響在云跡風(fēng)資料同化過(guò)程中，梯度誤差是影響同化效果的重要因素之一，其產(chǎn)生機(jī)制較為復(fù)雜，對(duì)同化結(jié)果有著多方面的負(fù)面影響。梯度誤差主要源于數(shù)值模式中對(duì)大氣物理過(guò)程的離散化處理以及觀測(cè)資料與模式網(wǎng)格之間的不匹配。在數(shù)值模式中，為了便于計(jì)算，需要將連續(xù)的大氣物理過(guò)程進(jìn)行離散化，將大氣空間劃分為有限的網(wǎng)格。在這個(gè)過(guò)程中，由于網(wǎng)格分辨率的限制，對(duì)大氣變量的梯度計(jì)算必然會(huì)產(chǎn)生誤差。當(dāng)計(jì)算某一氣象要素（如溫度、濕度等）在空間上的梯度時(shí)，由于網(wǎng)格點(diǎn)之間存在一定的距離，通過(guò)有限差分等方法計(jì)算得到的梯度只是真實(shí)梯度的近似值，這就導(dǎo)致了梯度誤差的產(chǎn)生。觀測(cè)資料與模式網(wǎng)格之間的不匹配也會(huì)引入梯度誤差。云跡風(fēng)資料的觀測(cè)位置和時(shí)間與數(shù)值模式的網(wǎng)格點(diǎn)和時(shí)間步長(zhǎng)并不完全一致，在將云跡風(fēng)資料同化到模式中時(shí)，需要進(jìn)行插值等處理，這一過(guò)程可能會(huì)導(dǎo)致觀測(cè)信息的損失或偏差，從而產(chǎn)生梯度誤差。梯度誤差對(duì)同化效果的負(fù)面影響主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。在分析場(chǎng)的質(zhì)量方面，梯度誤差會(huì)導(dǎo)致分析場(chǎng)中氣象要素的分布出現(xiàn)不合理的波動(dòng)和異常。在同化云跡風(fēng)資料時(shí)，如果梯度誤差較大，可能會(huì)使得分析場(chǎng)中的風(fēng)場(chǎng)出現(xiàn)不連續(xù)或突變的情況，影響對(duì)大氣環(huán)流形勢(shì)的準(zhǔn)確描述。在臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)中，梯度誤差可能會(huì)導(dǎo)致臺(tái)風(fēng)周圍風(fēng)場(chǎng)的模擬出現(xiàn)偏差，使得臺(tái)風(fēng)的移動(dòng)路徑和強(qiáng)度預(yù)報(bào)不準(zhǔn)確。在降水預(yù)報(bào)方面，梯度誤差會(huì)影響水汽的輸送和輻合輻散的計(jì)算，進(jìn)而影響降水的預(yù)報(bào)精度。由于水汽的輸送和降水的形成與風(fēng)場(chǎng)的梯度密切相關(guān)，梯度誤差可能會(huì)導(dǎo)致水汽輸送路徑的偏差，使得降水的落區(qū)和強(qiáng)度預(yù)報(bào)與實(shí)際情況存在較大差異。在暴雨預(yù)報(bào)中，梯度誤差可能會(huì)導(dǎo)致暴雨中心位置的偏移和雨強(qiáng)的高估或低估，給防災(zāi)減災(zāi)工作帶來(lái)不利影響。為了降低梯度誤差對(duì)同化效果的影響，可以采取一系列針對(duì)性的措施。在數(shù)值模式方面，提高模式的分辨率是減小梯度誤差的有效方法之一。增加模式的網(wǎng)格數(shù)量，減小網(wǎng)格間距，能夠更精細(xì)地描述大氣物理過(guò)程，降低離散化帶來(lái)的誤差。采用高階差分格式等更精確的數(shù)值計(jì)算方法，也能夠提高梯度計(jì)算的精度，減少梯度誤差。在觀測(cè)資料處理方面，優(yōu)化觀測(cè)資料與模式網(wǎng)格的匹配方式至關(guān)重要。采用更合理的插值方法，如樣條插值、有限元插值等，能夠減少觀測(cè)信息在插值過(guò)程中的損失和偏差。利用多源觀測(cè)資料進(jìn)行融合，通過(guò)不同觀測(cè)資料之間的相互驗(yàn)證和補(bǔ)充，提高觀測(cè)信息的準(zhǔn)確性和完整性，也有助于降低梯度誤差。還可以通過(guò)數(shù)據(jù)同化算法的改進(jìn)，如引入自適應(yīng)的誤差估計(jì)和修正機(jī)制，根據(jù)同化過(guò)程中的實(shí)時(shí)信息動(dòng)態(tài)調(diào)整梯度誤差的處理方式，進(jìn)一步提高同化效果。梯度誤差在云跡風(fēng)資料同化中具有重要影響，深入研究其產(chǎn)生機(jī)制和應(yīng)對(duì)策略，對(duì)于提高云跡風(fēng)資料同化效果和數(shù)值天氣預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性具有重要意義。6.3數(shù)據(jù)質(zhì)量控制影響數(shù)據(jù)質(zhì)量控制在云跡風(fēng)資料同化中占據(jù)著舉足輕重的地位，它直接關(guān)系到同化結(jié)果的可靠性以及數(shù)值天氣預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性。由于云跡風(fēng)資料的獲取過(guò)程涉及衛(wèi)星觀測(cè)、云的識(shí)別與追蹤以及高度估算等多個(gè)復(fù)雜環(huán)節(jié)，不可避免地會(huì)引入各種誤差和不確定性，因此數(shù)據(jù)質(zhì)量控制顯得尤為關(guān)鍵。在云跡風(fēng)資料的處理過(guò)程中，常用的質(zhì)量控制方法包括基于統(tǒng)計(jì)分析的方法、基于物理模型的方法以及基于多源數(shù)據(jù)融合的方法等?；诮y(tǒng)計(jì)分析的方法，通過(guò)對(duì)大量云跡風(fēng)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行分析，如均值、標(biāo)準(zhǔn)差、相關(guān)性等，設(shè)定合理的閾值來(lái)識(shí)別和剔除異常數(shù)據(jù)。利用歷史云跡風(fēng)數(shù)據(jù)，計(jì)算風(fēng)速和風(fēng)向的統(tǒng)計(jì)分布，當(dāng)某一時(shí)刻的云跡風(fēng)數(shù)據(jù)超出設(shè)定的閾值范圍時(shí)，判定該數(shù)據(jù)為異常數(shù)據(jù)并予以剔除?；谖锢砟Ｐ偷姆椒?，則是根據(jù)大氣動(dòng)力學(xué)和熱力學(xué)原理，建立云跡風(fēng)的物理模型，通過(guò)模型的模擬結(jié)果與實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)的對(duì)比，來(lái)檢驗(yàn)和修正云跡風(fēng)數(shù)據(jù)。利用大氣環(huán)流模型，模擬云團(tuán)在不同氣象條件下的運(yùn)動(dòng)軌跡，將模擬結(jié)果與實(shí)際觀測(cè)的云跡風(fēng)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，對(duì)偏差較大的數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整?；诙嘣磾?shù)據(jù)融合的方法，是結(jié)合其他氣象觀測(cè)資料，如地面氣象站數(shù)據(jù)、高空探空數(shù)據(jù)、雷達(dá)數(shù)據(jù)等，對(duì)云跡風(fēng)資料進(jìn)行交叉驗(yàn)證和質(zhì)量控制。通過(guò)對(duì)比云跡風(fēng)數(shù)據(jù)與地面氣象站觀測(cè)的風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)，以及高空探空數(shù)據(jù)在垂直方向上的風(fēng)場(chǎng)分布，對(duì)云跡風(fēng)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性進(jìn)行評(píng)估和校正。不同的質(zhì)量控制方法對(duì)云跡風(fēng)資料同化結(jié)果的影響存在顯著差異?；诮y(tǒng)計(jì)分析的方法，雖然能夠快速有效地識(shí)別和剔除明顯的異常數(shù)據(jù)，但其對(duì)數(shù)據(jù)的處理較為簡(jiǎn)單，可能會(huì)誤判一些正常但處于邊緣分布的數(shù)據(jù)，導(dǎo)致部分有效信息的丟失。在某些復(fù)雜氣象條件下，云跡風(fēng)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征可能會(huì)發(fā)生變化，此時(shí)基于固定閾值的統(tǒng)計(jì)分析方法可能無(wú)法準(zhǔn)確判斷數(shù)據(jù)的質(zhì)量，從而影響同化效果?；谖锢砟Ｐ偷姆椒?，能夠從物理機(jī)制的角度對(duì)云跡風(fēng)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)和修正，具有較強(qiáng)的理論依據(jù)。由于大氣物理過(guò)程的復(fù)雜性和模型的不確定性，物理模型在實(shí)際應(yīng)用中可能無(wú)法完全準(zhǔn)確地描述云跡風(fēng)的真實(shí)情況，導(dǎo)致對(duì)數(shù)據(jù)的校正存在一定的誤差。在模擬復(fù)雜地形區(qū)域的云跡風(fēng)時(shí)，物理模型可能難以準(zhǔn)確考慮地形對(duì)云團(tuán)運(yùn)動(dòng)的影響，從而影響質(zhì)量控制的效果?；诙嘣磾?shù)據(jù)融合的方法，能夠充分利用不同觀測(cè)資料之間的互補(bǔ)信息，提高云跡風(fēng)數(shù)據(jù)的質(zhì)量。多源數(shù)據(jù)融合需要處理不同類型數(shù)據(jù)之間的時(shí)空匹配和誤差協(xié)調(diào)問(wèn)題，計(jì)算復(fù)雜度較高，如果融合算法不當(dāng)，可能會(huì)引入新的誤差，反而降低同化效果。在將云跡風(fēng)數(shù)據(jù)與雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合時(shí)，如果兩者的時(shí)空分辨率差異較大，可能會(huì)導(dǎo)致融合后的結(jié)果出現(xiàn)偏差。以長(zhǎng)江中下游暴雨試驗(yàn)為例，在對(duì)云跡風(fēng)資料進(jìn)行質(zhì)量控制時(shí)，采用基于連續(xù)性原理及雙通道各層次云跡風(fēng)資料誤差分析的方法，分3個(gè)關(guān)鍵步驟進(jìn)行初步質(zhì)量控制。通過(guò)資料篩選、同經(jīng)緯度單點(diǎn)通道選擇和資料稀疏化等操作，各層次云跡風(fēng)資料的誤差明顯減小。將經(jīng)過(guò)質(zhì)量控制的云跡風(fēng)資料放入逐小時(shí)循環(huán)同化系統(tǒng)中進(jìn)行同化，結(jié)果顯示其三維變分同化顯著提高了分析場(chǎng)中風(fēng)壓場(chǎng)及水汽場(chǎng)的質(zhì)量，在24小時(shí)降水預(yù)報(bào)中，能夠相對(duì)更準(zhǔn)確地預(yù)報(bào)暴雨落區(qū)及雨強(qiáng)。這充分說(shuō)明了合理的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方法能夠有效地提高云跡風(fēng)資料的質(zhì)量，進(jìn)而提升云跡風(fēng)資料同化在數(shù)值天氣預(yù)報(bào)中的應(yīng)用效果。數(shù)據(jù)質(zhì)量控制對(duì)云跡風(fēng)資料同化具有重要影響，不同的質(zhì)量控制方法各有優(yōu)劣。在實(shí)際應(yīng)用中，應(yīng)根據(jù)云跡風(fēng)資料的特點(diǎn)和同化需求，綜合運(yùn)用多種質(zhì)量控制方法，以最大程度地提高云跡風(fēng)資料的質(zhì)量，提升云跡風(fēng)資料同化效果和數(shù)值天氣預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性。七、云跡風(fēng)資料同化方法的優(yōu)化建議7.1針對(duì)不同天氣系統(tǒng)的方法選擇在氣象預(yù)報(bào)中，不同的天氣系統(tǒng)具有各自獨(dú)特的動(dòng)力學(xué)和熱力學(xué)特征，這些特征決定了在進(jìn)行云跡風(fēng)資料同化時(shí)需要選擇與之相適應(yīng)的方法，以達(dá)到最佳的預(yù)報(bào)效果。臺(tái)風(fēng)作為一種強(qiáng)烈的熱帶氣旋，其結(jié)構(gòu)復(fù)雜，具有暖心結(jié)構(gòu)、強(qiáng)烈的風(fēng)場(chǎng)和螺旋云帶等特征。在臺(tái)風(fēng)路徑和強(qiáng)度的預(yù)報(bào)中，不同的云跡風(fēng)資料同化方法表現(xiàn)出各異的性能。三維變分同化（3DVAR）方法在臺(tái)風(fēng)路徑的短期預(yù)報(bào)（24小時(shí)內(nèi)）中具有一定優(yōu)勢(shì)，能夠較好地捕捉臺(tái)風(fēng)的大致移動(dòng)方向。這是因?yàn)?DVAR通過(guò)最小化背景場(chǎng)與觀測(cè)場(chǎng)之間的差異，將云跡風(fēng)資料中的風(fēng)場(chǎng)信息有效地融入到分析場(chǎng)中，從而對(duì)臺(tái)風(fēng)的初始位置和移動(dòng)趨勢(shì)有較好的把握。在臺(tái)風(fēng)“蓮花”的預(yù)報(bào)中，3DVAR同化云跡風(fēng)資料后的模式在預(yù)報(bào)前24小時(shí)，路徑與實(shí)際路徑較為接近。由于3DVAR假設(shè)背景誤差協(xié)方差是靜態(tài)的，難以準(zhǔn)確反映大氣狀態(tài)的動(dòng)態(tài)變化，在臺(tái)風(fēng)移動(dòng)過(guò)程中的一些細(xì)微轉(zhuǎn)向和路徑波動(dòng)的捕捉能力相對(duì)較弱，隨著預(yù)報(bào)時(shí)效的延長(zhǎng)，預(yù)報(bào)誤差逐漸增大。四維變分同化（4DVAR）方法在臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)中，由于充分利用了時(shí)間維度上的信息，在處理臺(tái)風(fēng)移動(dòng)過(guò)程中的復(fù)雜變化時(shí)具有一定優(yōu)勢(shì)。4DVAR通過(guò)在一個(gè)時(shí)間窗口內(nèi)調(diào)整初始場(chǎng)，使得模式預(yù)報(bào)結(jié)果在整個(gè)時(shí)間窗口內(nèi)與多個(gè)時(shí)刻的觀測(cè)數(shù)據(jù)達(dá)到最佳匹配，能夠更準(zhǔn)確地預(yù)報(bào)出臺(tái)風(fēng)路徑的轉(zhuǎn)折和變化趨勢(shì)。在某臺(tái)風(fēng)案例中，當(dāng)臺(tái)風(fēng)受到周圍大氣環(huán)流的影響出現(xiàn)明顯轉(zhuǎn)向時(shí)，4DVAR能夠及時(shí)捕捉到這一變化，預(yù)報(bào)路徑與實(shí)際路徑的偏差較小。4DVAR的計(jì)算成本較高，求解過(guò)程復(fù)雜，需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間，這在一定程度上限制了其在實(shí)際業(yè)務(wù)中的廣泛應(yīng)用。集合卡爾曼濾波（EnKF）方法在臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)中，能夠較好地處理大氣狀態(tài)的不確定性，通過(guò)集合成員的方式，對(duì)臺(tái)風(fēng)路徑的多種可能性進(jìn)行估計(jì)。EnKF利用一組集合成員來(lái)表示大氣狀態(tài)的不確定性，根據(jù)觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)集合成員進(jìn)行更新，使得集合成員能夠更好地反映觀測(cè)信息。在某些臺(tái)風(fēng)案例中，EnKF的集合預(yù)報(bào)結(jié)果能夠覆蓋實(shí)際臺(tái)風(fēng)路徑的變化范圍，為氣象預(yù)報(bào)人員提供了更全面的參考信息。由于EnKF的同化效果依賴于集合成員的質(zhì)量和數(shù)量，當(dāng)集合成員不能充分代表大氣狀態(tài)的真實(shí)不確定性時(shí)，可能會(huì)導(dǎo)致預(yù)報(bào)偏差。EnKF的計(jì)算成本也相對(duì)較高，對(duì)計(jì)算資源的要求較高。對(duì)于暴雨天氣系統(tǒng)，其形成和發(fā)展與大氣的水汽輸送、垂直運(yùn)動(dòng)以及不穩(wěn)定能量的釋放密切相關(guān)。在暴雨預(yù)報(bào)中，不同的云跡風(fēng)資料同化方法也有不同的表現(xiàn)。3DVAR方法在一定程度上能夠改進(jìn)分析場(chǎng)中風(fēng)壓場(chǎng)和水汽場(chǎng)的質(zhì)量，從而對(duì)暴雨落區(qū)和雨強(qiáng)的預(yù)報(bào)有一定的改善。在長(zhǎng)江中下游暴雨試驗(yàn)中，加入經(jīng)質(zhì)量控制的逐時(shí)云跡風(fēng)資料后，其三維變分同化顯著提高了分析場(chǎng)中風(fēng)壓場(chǎng)及水汽場(chǎng)的質(zhì)量，在24小時(shí)降水預(yù)報(bào)中，能夠相對(duì)更準(zhǔn)確地預(yù)報(bào)暴雨落區(qū)及雨強(qiáng)。由于3DVAR對(duì)背景誤差協(xié)方差的靜態(tài)假設(shè)，在處理暴雨過(guò)程中大氣狀態(tài)的快速變化時(shí)存在一定局限性，對(duì)暴雨強(qiáng)度的變化趨勢(shì)捕捉能力相對(duì)較弱。4DVAR方法在暴雨預(yù)報(bào)中，由于能夠同時(shí)利用多個(gè)時(shí)刻的實(shí)測(cè)資料，實(shí)現(xiàn)了信息的動(dòng)態(tài)更新，對(duì)暴雨系統(tǒng)的發(fā)展演變過(guò)程模擬得更加準(zhǔn)確。在華南地區(qū)暴雨案例中，4DVAR同化后的模式對(duì)暴雨的發(fā)展演變過(guò)程模擬得更加精細(xì)，不僅能夠更準(zhǔn)確地預(yù)報(bào)暴雨落區(qū)，而且對(duì)雨強(qiáng)的變化趨勢(shì)也能較好地捕捉。在暴雨發(fā)展的前期和中期，4DVAR同化后的模式預(yù)報(bào)雨強(qiáng)與實(shí)際觀測(cè)值的變化趨勢(shì)基本一致，誤差相對(duì)較小。4DVAR對(duì)模式的物理過(guò)程和參數(shù)化方案的準(zhǔn)確性要求較高，如果模式存在誤差，可能會(huì)影響其對(duì)暴雨的預(yù)報(bào)效果。EnKF方法在暴雨預(yù)報(bào)中，通過(guò)集合成員的方式考慮了大氣狀態(tài)的不確定性，為暴雨預(yù)報(bào)提供了更豐富的信息。集合預(yù)報(bào)結(jié)果能夠給出暴雨落區(qū)和雨強(qiáng)的可能范圍，為氣象預(yù)報(bào)人員提供了更多的決策參考。在某些集合成員中，能夠較好地預(yù)報(bào)出暴雨的極端情況，如暴雨中心的高強(qiáng)度降水。由于集合成員的代表性和數(shù)量限制，部分集合成員的預(yù)報(bào)結(jié)果與實(shí)際情況存在較大偏差，導(dǎo)致集合平均預(yù)報(bào)結(jié)果的精度受到一定影響。在實(shí)際氣象預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)中，應(yīng)根據(jù)不同天氣系統(tǒng)的特點(diǎn)和預(yù)報(bào)需求，合理選擇云跡風(fēng)資料同化方法。對(duì)于臺(tái)風(fēng)路徑的短期預(yù)報(bào)，可以優(yōu)先考慮3DVAR方法；對(duì)于臺(tái)風(fēng)路徑的復(fù)雜變化和長(zhǎng)期預(yù)報(bào)，4DVAR方法可能更為合適；而對(duì)于需要考慮大氣狀態(tài)不確定性的情況，EnKF方法能夠提供更全面的參考信息。在暴雨預(yù)報(bào)中，若注重分析場(chǎng)中風(fēng)壓場(chǎng)和水汽場(chǎng)的初步調(diào)整，3DVAR方法有一定作用；若要更準(zhǔn)確地模擬暴雨的發(fā)展演變過(guò)程，4DVAR方法更具優(yōu)勢(shì)；若需要考慮暴雨落區(qū)和雨強(qiáng)的不確定性，EnKF方法可作為重要的參考。也可以探索將多種同化方法相結(jié)合的可能性，充分發(fā)揮不同方法的優(yōu)勢(shì)，彌補(bǔ)各自的缺陷，提高云跡風(fēng)資料同化的效果和天氣預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性。7.2同化算法改進(jìn)方向?yàn)榱诉M(jìn)一步提高云跡風(fēng)資料同化精度，深入探討三維變分同化（3DVAR）、四維變分同化（4DVAR）等算法的改進(jìn)方向至關(guān)重要。在3DVAR算法的改進(jìn)方面，背景誤差協(xié)方差的動(dòng)態(tài)估計(jì)是一個(gè)關(guān)鍵方向。傳統(tǒng)的3DVAR假設(shè)背景誤差協(xié)方差是靜態(tài)的，然而大氣狀態(tài)是復(fù)雜多變的，這種靜態(tài)假設(shè)難以準(zhǔn)確反映實(shí)際情況?？梢岳眉项A(yù)報(bào)的思想，通過(guò)生成一組集合成員來(lái)估計(jì)背景誤差協(xié)方差的動(dòng)態(tài)變化。利用多個(gè)不同初始條件的數(shù)值模式積分結(jié)果作為集合成員，根據(jù)集合成員之間的差異來(lái)實(shí)時(shí)估計(jì)背景誤差協(xié)方差。這樣可以使3DVAR更好地適應(yīng)大氣狀態(tài)的動(dòng)態(tài)變化，提高對(duì)云跡風(fēng)資料的同化能力。還可以結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)大量的歷史氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和訓(xùn)練，建立背景誤差協(xié)方差與大氣狀態(tài)變量之間的關(guān)系模型，從而實(shí)現(xiàn)背景誤差協(xié)方差的動(dòng)態(tài)更新。通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法，學(xué)習(xí)不同氣象條件下背景誤差協(xié)方差的變化規(guī)律，根據(jù)當(dāng)前的大氣狀態(tài)實(shí)時(shí)調(diào)整背景誤差協(xié)方差矩陣，以提高同化效果。對(duì)于4DVAR算法，優(yōu)化伴隨模式的計(jì)算效率和準(zhǔn)確性是改進(jìn)的重點(diǎn)。伴隨模式的計(jì)算是4DVAR算法的核心環(huán)節(jié)，但目前伴隨模式的計(jì)算成本較高，且在處理復(fù)雜物理過(guò)程時(shí)可能存在誤差。可以采用并行計(jì)算技術(shù)，將伴隨模式的計(jì)算任務(wù)分配到多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上同時(shí)進(jìn)行，以提高計(jì)算效率。利用高性能計(jì)算集群，通過(guò)并行算法對(duì)伴隨模式進(jìn)行并行化處理，減少計(jì)算時(shí)間。在提高準(zhǔn)確性方面，對(duì)數(shù)值模式中的物理過(guò)程進(jìn)行更精確的線性化處理，減少伴隨模式計(jì)算中的截?cái)嗾`差。對(duì)輻射過(guò)程、對(duì)流過(guò)程等物理過(guò)程進(jìn)行高階線性化逼近，提高伴隨模式對(duì)這些過(guò)程的模擬精度，從而更準(zhǔn)確地計(jì)算目標(biāo)函數(shù)對(duì)初始場(chǎng)的梯度，提升4DVAR算法的同化效果。除了對(duì)3DVAR和4DVAR算法本身進(jìn)行改進(jìn)外，探索多種同化方法的融合也是一個(gè)重要的發(fā)展方向。不同的同化方法各有優(yōu)缺點(diǎn)，將它們有機(jī)結(jié)合起來(lái)，可以充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì)，彌補(bǔ)缺陷。可以將3DVAR和EnKF方法相結(jié)合，3DVAR利用其成熟的變分框架對(duì)云跡風(fēng)資料進(jìn)行初步同化，獲取相對(duì)準(zhǔn)確的分析場(chǎng)；然后，利用EnKF通過(guò)集合成員的方式對(duì)分析場(chǎng)的不確定性進(jìn)行估計(jì)和更新，進(jìn)一步提高分析場(chǎng)的質(zhì)量。在臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)中，先使用3DVAR對(duì)云跡風(fēng)資料進(jìn)行同化，得到一個(gè)較為準(zhǔn)確的臺(tái)風(fēng)初始位置和強(qiáng)度估計(jì)；再利用EnKF的集合預(yù)報(bào)能力，考慮臺(tái)風(fēng)移動(dòng)過(guò)程中的不確定性因素，對(duì)臺(tái)風(fēng)路徑和強(qiáng)度進(jìn)行更全面的預(yù)測(cè)。還可以嘗試將4DVAR與粒子濾波等方法相結(jié)合，充分利用4DVAR在處理時(shí)間序列觀測(cè)數(shù)據(jù)方面的優(yōu)勢(shì)和粒子濾波在處理非線性問(wèn)題上的靈活性，提高云跡風(fēng)資料同化在復(fù)雜氣象條件下的適應(yīng)性和準(zhǔn)確性。通過(guò)對(duì)不同同化算法的改進(jìn)和融合，可以為云跡風(fēng)資料同化技術(shù)的發(fā)展提供新的思路和方法，進(jìn)一步提升數(shù)值天氣預(yù)報(bào)的精度和可靠性。7.3多源數(shù)據(jù)融合策略在云跡風(fēng)資料同化過(guò)程中，如何將云跡風(fēng)資料與其他氣象觀測(cè)資料進(jìn)行有效融合，是提升同化效果和數(shù)值天氣預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性的關(guān)鍵。不同類型的氣象觀測(cè)資料，如地面氣象站數(shù)據(jù)、高空探空數(shù)據(jù)、雷達(dá)數(shù)據(jù)等，各自具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)和局限性。地面氣象站數(shù)據(jù)能夠提供高精度的近地面氣象要素觀測(cè)值，如氣溫、氣壓、濕度、風(fēng)速和風(fēng)向等，但覆蓋范圍有限，在海洋、高原等地區(qū)分布稀疏。高空探空數(shù)據(jù)則可以獲取大氣垂直方向上的氣象要素分布信息，對(duì)于了解大氣垂直結(jié)構(gòu)至關(guān)重要，然而其觀測(cè)頻率較低，每天僅進(jìn)行兩次觀測(cè)。雷達(dá)數(shù)據(jù)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)降水系統(tǒng)的強(qiáng)度、位置和移動(dòng)方向，對(duì)于短臨天氣預(yù)報(bào)具有重要意義，但探測(cè)范圍相對(duì)較小，且受到地形和天氣條件的限制。為了充分發(fā)揮多源數(shù)據(jù)在同化中的作用，研究提出了以下融合策略。在數(shù)據(jù)層面，采用多源數(shù)據(jù)融合算法，將不同類型的觀測(cè)資料進(jìn)行直接融合。利用卡爾曼濾波算法，將云跡風(fēng)資料與地面氣象站風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)、高空探空風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，通過(guò)對(duì)不同數(shù)據(jù)源的權(quán)重分配，綜合考慮各數(shù)據(jù)的精度和可靠性，得到更準(zhǔn)確的風(fēng)場(chǎng)估計(jì)。在融合過(guò)程中，充分考慮云跡風(fēng)資料與其他觀測(cè)資料的時(shí)空匹配問(wèn)題，通過(guò)插值、外推等方法，將不同時(shí)間和空間分辨率的數(shù)據(jù)統(tǒng)一到相同的時(shí)空網(wǎng)格上，以便于進(jìn)行融合計(jì)算。對(duì)于云跡風(fēng)資料和地面氣象站數(shù)據(jù)，通過(guò)雙線性插值方法，將云跡風(fēng)數(shù)據(jù)插值到地面氣象站的位置，實(shí)現(xiàn)兩者在空間上的匹