基于多源數(shù)據(jù)的臺風(fēng)“桑美”登陸期間資料同化對比與精度提升研究一、引言1.1研究背景與意義臺風(fēng)作為一種極具破壞力的自然災(zāi)害，每年都會在全球范圍內(nèi)造成巨大的人員傷亡和經(jīng)濟損失。在西北太平洋地區(qū)，臺風(fēng)活動尤為頻繁，我國更是深受其害。臺風(fēng)帶來的狂風(fēng)、暴雨和風(fēng)暴潮等災(zāi)害，嚴重威脅著沿海地區(qū)人民的生命財產(chǎn)安全，對社會經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生了深遠的負面影響。據(jù)統(tǒng)計，2023年，臺風(fēng)“杜蘇芮”在我國登陸，造成了福建、浙江、江西、安徽、河南、山東、河北等?。ㄖ陛犑校┎煌潭仁転?zāi)，受災(zāi)人口達1401.3萬人，直接經(jīng)濟損失433.9億元。臺風(fēng)引發(fā)的強風(fēng)導(dǎo)致大量房屋倒塌、樹木被連根拔起、電線桿被吹倒，致使交通癱瘓、電力中斷，給人們的日常生活和生產(chǎn)活動帶來了極大的不便；暴雨引發(fā)的洪澇和山體滑坡等次生災(zāi)害，沖毀了農(nóng)田、橋梁和道路，破壞了水利設(shè)施，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和基礎(chǔ)設(shè)施造成了嚴重的破壞。準確的臺風(fēng)預(yù)報對于防災(zāi)減災(zāi)至關(guān)重要。它能夠為政府部門制定科學(xué)合理的防災(zāi)減災(zāi)決策提供依據(jù)，幫助人們提前做好防范措施，從而有效減少臺風(fēng)災(zāi)害帶來的損失。然而，由于臺風(fēng)的形成和發(fā)展受到多種復(fù)雜因素的影響，如海洋溫度、大氣環(huán)流、水汽輸送等，使得臺風(fēng)預(yù)報面臨著諸多挑戰(zhàn)。資料同化作為一種將觀測資料與數(shù)值模式相結(jié)合的技術(shù)，能夠有效地改善模式的初始場，提高數(shù)值模式對臺風(fēng)的模擬和預(yù)報能力。通過資料同化，可以將衛(wèi)星云導(dǎo)風(fēng)資料、掩星資料等一系列高時空分辨率的非常規(guī)資料融入到數(shù)值模式中，為模式提供更豐富、更準確的初始信息，從而更好地描述臺風(fēng)的結(jié)構(gòu)和演變過程。近年來，隨著大氣探測技術(shù)的不斷發(fā)展，越來越多的非常規(guī)資料被應(yīng)用于臺風(fēng)研究和預(yù)報中，資料同化技術(shù)也得到了廣泛的關(guān)注和應(yīng)用。臺風(fēng)“桑美”是近50多年來登陸中國大陸最強的臺風(fēng)。2006年8月10日17時25分，“桑美”在浙江省溫州市蒼南縣馬站鎮(zhèn)登陸，登陸時中心氣壓920百帕，近中心最大風(fēng)力17級（60米/秒）。“桑美”具有強度強、風(fēng)力大、降雨集中、發(fā)展迅速、移動快、影響時間短等特點，給浙江、福建沿海地區(qū)帶來了特大風(fēng)暴潮災(zāi)害，造成了巨大的人員傷亡和經(jīng)濟損失。據(jù)統(tǒng)計，福建、浙江兩省因“桑美”共損失70.17億元，死亡230人，失蹤96人?！吧Ｃ馈钡臉O端性和破壞性使其成為研究臺風(fēng)災(zāi)害和數(shù)值模擬的典型個例。對“桑美”進行資料同化對比研究，有助于深入了解資料同化技術(shù)對臺風(fēng)模擬和預(yù)報的影響，為提高臺風(fēng)預(yù)報的準確性提供科學(xué)依據(jù)和技術(shù)支持，具有重要的理論意義和實際應(yīng)用價值。1.2臺風(fēng)“桑美”概述臺風(fēng)“桑美”（英文名：Saomai，國際編號：0608號，聯(lián)合臺風(fēng)警報中心：08W）是2006年太平洋臺風(fēng)季第8個被命名的熱帶氣旋。2006年8月5日晚，“桑美”在關(guān)島東南方的西北太平洋洋面上生成，隨后向西北方向移動，其強度不斷增強。8月7日凌晨，加強為強熱帶風(fēng)暴，當日下午進一步加強為臺風(fēng)。8月9日傍晚，“桑美”加強為超強臺風(fēng)，并于10日下午5時25分在浙江省溫州市蒼南縣馬站鎮(zhèn)沿海登陸，登陸時中心附近最大風(fēng)力達17級（60米/秒），中心附近最低氣壓為920百帕，成為近50多年來登陸中國大陸最強的臺風(fēng)?！吧Ｃ馈钡囊苿勇窂捷^為穩(wěn)定，生成后持續(xù)向西北方向移動，直指我國東南沿海地區(qū)。其路徑受副熱帶高壓等大氣環(huán)流系統(tǒng)的影響，在接近我國沿海時，沒有受到其他天氣系統(tǒng)的明顯干擾，徑直登陸浙江蒼南，這種較為穩(wěn)定且直接的移動路徑，使得沿海地區(qū)在防御臺風(fēng)時面臨著較大的壓力。登陸時，恰逢天文大潮期，狂風(fēng)、暴雨與風(fēng)暴潮三碰頭，給浙江、福建沿海地區(qū)帶來了極其嚴重的災(zāi)害。強風(fēng)所到之處，大量房屋被摧毀，蒼南霞關(guān)測得最大風(fēng)速達每秒68米，是浙江省自建國以來測得的最大風(fēng)速。許多建筑物在強風(fēng)的沖擊下倒塌，門窗被吹飛，樹木被連根拔起，電線桿被折斷，導(dǎo)致交通癱瘓、電力和通信中斷。暴雨引發(fā)了嚴重的洪澇災(zāi)害，多地出現(xiàn)內(nèi)澇，河流決堤，大量農(nóng)田被淹沒，農(nóng)作物受損嚴重。10日傍晚至上半夜，浙江蒼南云巖5小時降雨量就達到374毫米，短時間內(nèi)的強降雨使得排水系統(tǒng)不堪重負。風(fēng)暴潮導(dǎo)致海水倒灌，沿海地區(qū)被淹沒，大量漁船被打翻，養(yǎng)殖設(shè)施遭到嚴重破壞，漁業(yè)損失慘重。據(jù)統(tǒng)計，福建、浙江兩省因“桑美”共損失70.17億元，死亡230人，失蹤96人。此次臺風(fēng)造成的災(zāi)害損失巨大，給當?shù)厝嗣竦纳敭a(chǎn)安全帶來了沉重的打擊，也引起了社會各界對臺風(fēng)災(zāi)害防御和應(yīng)對的高度關(guān)注。“桑美”的極端性和破壞性，使其成為研究臺風(fēng)災(zāi)害和數(shù)值模擬的典型個例，對其進行深入研究，有助于提高我們對臺風(fēng)災(zāi)害的認識和應(yīng)對能力。1.3研究目標與內(nèi)容本研究旨在通過對比不同資料同化方案對臺風(fēng)“桑美”登陸期間的模擬效果，深入分析資料同化技術(shù)在提升臺風(fēng)數(shù)值模擬和預(yù)報精度方面的作用，為臺風(fēng)預(yù)報業(yè)務(wù)提供科學(xué)依據(jù)和技術(shù)支持，具體研究內(nèi)容如下：不同資料同化方案設(shè)計：選取多種具有代表性的資料同化方案，包括但不限于三維變分同化（3DVAR）、四維變分同化（4DVAR）以及集合卡爾曼濾波（EnKF）等方法。針對每種同化方案，分別考慮同化常規(guī)觀測資料（如地面氣象站觀測、探空觀測等）和非常規(guī)觀測資料（如衛(wèi)星云導(dǎo)風(fēng)資料、掩星資料、雷達觀測資料等）的不同組合方式。例如，在3DVAR同化方案中，設(shè)計僅同化常規(guī)資料的試驗，以及同時同化常規(guī)資料和衛(wèi)星云導(dǎo)風(fēng)資料的試驗；在EnKF同化方案中，探索同化掩星資料對模式初始場的改進效果等。通過精心設(shè)計這些不同的資料同化方案試驗，全面考察不同資料和同化方法對臺風(fēng)模擬的綜合影響。臺風(fēng)“桑美”登陸模擬試驗：利用中尺度數(shù)值模式WRF，基于上述設(shè)計的不同資料同化方案，對臺風(fēng)“桑美”登陸過程進行數(shù)值模擬試驗。在模擬過程中，嚴格控制其他模式參數(shù)和物理過程參數(shù)保持一致，確保各試驗之間的差異主要源于資料同化方案的不同。模擬時間覆蓋臺風(fēng)“桑美”從生成到登陸以及登陸后的一段時間，以便完整地捕捉臺風(fēng)的發(fā)展演變過程。例如，以2006年8月5日臺風(fēng)“桑美”生成時刻為初始時刻，進行72小時的模擬積分，詳細記錄模擬過程中臺風(fēng)的路徑、強度、結(jié)構(gòu)等關(guān)鍵要素的變化。模擬結(jié)果對比分析：將不同資料同化方案下的模擬結(jié)果與臺風(fēng)“桑美”的實際觀測資料進行細致對比分析。對比內(nèi)容包括臺風(fēng)路徑、中心氣壓、近中心最大風(fēng)速、降水分布等關(guān)鍵要素。通過計算模擬結(jié)果與觀測值之間的偏差、均方根誤差等統(tǒng)計指標，定量評估不同資料同化方案對臺風(fēng)模擬精度的影響。例如，對比不同試驗中模擬的臺風(fēng)登陸時間和地點與實際登陸時間和地點的差異；分析模擬的中心氣壓和近中心最大風(fēng)速在不同時刻與觀測值的偏差情況；繪制不同試驗的降水分布圖，并與實際降水觀測進行直觀對比，考察模擬降水的強度和范圍與實際情況的符合程度。同時，利用空間相關(guān)系數(shù)等方法，分析模擬結(jié)果與觀測資料在空間分布上的相似性，從多個角度全面評估不同資料同化方案的優(yōu)劣。最佳方案確定及原因分析：根據(jù)模擬結(jié)果對比分析的結(jié)果，確定對臺風(fēng)“桑美”登陸模擬效果最佳的資料同化方案。深入分析該最佳方案能夠提升模擬精度的原因，從資料的時空分辨率、資料對臺風(fēng)關(guān)鍵物理過程的反映能力、同化方法對模式初始場的優(yōu)化效果等方面進行探討。例如，如果衛(wèi)星云導(dǎo)風(fēng)資料在最佳方案中起到了關(guān)鍵作用，進一步分析衛(wèi)星云導(dǎo)風(fēng)資料如何改善了模式對臺風(fēng)周圍氣流場的描述，從而影響臺風(fēng)的路徑和強度模擬；研究同化方法如何通過調(diào)整模式初始場的風(fēng)場、溫度場和濕度場等要素，使得模擬結(jié)果更接近實際觀測。通過對最佳方案的深入剖析，為今后在臺風(fēng)預(yù)報業(yè)務(wù)中合理選擇資料同化方案提供科學(xué)依據(jù)和實踐指導(dǎo)。二、資料同化理論與方法2.1資料同化基本原理資料同化旨在將不同來源的觀測數(shù)據(jù)與數(shù)值模式有機結(jié)合，通過對觀測數(shù)據(jù)和數(shù)值模式背景場的綜合分析與調(diào)整，從而獲取對大氣狀態(tài)更準確的估計，為數(shù)值天氣預(yù)報提供更為精確的初始場。其核心思想基于最優(yōu)估計理論，在最小化觀測數(shù)據(jù)與模式模擬之間差異的同時，兼顧模式自身的動力約束，以實現(xiàn)對大氣狀態(tài)的最優(yōu)描述。從數(shù)學(xué)角度來看，資料同化問題可歸結(jié)為一個優(yōu)化問題。假設(shè)x為大氣狀態(tài)變量，x_b是數(shù)值模式提供的背景場，代表對大氣狀態(tài)的先驗估計；y為觀測數(shù)據(jù)，H為觀測算子，用于將模式變量x映射到觀測空間，使其與觀測數(shù)據(jù)y具有可比性。觀測數(shù)據(jù)與模式模擬之間的差異可表示為y-H(x)，它反映了模式模擬與實際觀測之間的偏差；而背景場與真實大氣狀態(tài)之間的差異則為x-x_b。資料同化的目標是找到一個最優(yōu)的大氣狀態(tài)估計x_a，使得目標函數(shù)J(x)達到最小值，目標函數(shù)通常定義為：J(x)=\frac{1}{2}(x-x_b)^TB^{-1}(x-x_b)+\frac{1}{2}(y-H(x))^TR^{-1}(y-H(x))其中，B是背景誤差協(xié)方差矩陣，用于描述背景場誤差的統(tǒng)計特性，反映了背景場中不同變量之間以及不同空間位置上的誤差相關(guān)性；R是觀測誤差協(xié)方差矩陣，體現(xiàn)了觀測數(shù)據(jù)中誤差的統(tǒng)計特征，包括觀測儀器誤差、觀測代表性誤差等。B^{-1}和R^{-1}分別是它們的逆矩陣，在目標函數(shù)中起到加權(quán)的作用，使得對誤差較大的部分給予較小的權(quán)重，而對誤差較小的部分給予較大的權(quán)重。通過求解上述目標函數(shù)的最小值，可以得到最優(yōu)的大氣狀態(tài)估計x_a，這個估計值綜合考慮了觀測數(shù)據(jù)和背景場的信息，并且在一定程度上減小了觀測誤差和背景誤差的影響。在實際應(yīng)用中，求解目標函數(shù)最小值的方法有多種，如共軛梯度法、擬牛頓法等優(yōu)化算法。這些算法通過不斷迭代調(diào)整大氣狀態(tài)變量x，逐步逼近目標函數(shù)的最小值，從而得到更準確的大氣狀態(tài)估計，為數(shù)值天氣預(yù)報提供更可靠的初始條件。例如，在對臺風(fēng)“桑美”的模擬中，利用資料同化技術(shù)將衛(wèi)星云導(dǎo)風(fēng)資料、探空觀測資料等與數(shù)值模式相結(jié)合，通過求解目標函數(shù)，調(diào)整模式初始場的風(fēng)場、溫度場和濕度場等要素，使得初始場更接近臺風(fēng)“桑美”的實際大氣狀態(tài)，進而提高對臺風(fēng)路徑、強度和降水等要素的模擬精度。2.2常用資料同化方法2.2.1三維變分同化（3DVAR）三維變分同化是一種較為常用的資料同化方法，其基本原理是在三維空間內(nèi)，通過最小化目標函數(shù)來調(diào)整模式的初始場，使其與觀測資料達到最佳匹配。目標函數(shù)由背景場誤差和觀測誤差兩部分組成，通過對這兩部分誤差的加權(quán)處理，實現(xiàn)對初始場的優(yōu)化。在實際應(yīng)用中，3DVAR利用共軛梯度法等優(yōu)化算法求解目標函數(shù)的最小值，從而得到最優(yōu)的初始場估計。3DVAR的主要特點是計算效率較高，對計算資源的需求相對較低，這使得它在業(yè)務(wù)預(yù)報中得到了廣泛的應(yīng)用。例如，歐洲中期天氣預(yù)報中心（ECMWF）的全球預(yù)報系統(tǒng)就采用了3DVAR同化技術(shù)，能夠有效地處理大量的觀測資料，為數(shù)值預(yù)報提供準確的初始場。此外，3DVAR還具有較好的穩(wěn)定性，能夠在一定程度上抑制觀測誤差的傳播，提高預(yù)報的可靠性。然而，3DVAR也存在一些局限性。它基于線性假設(shè)，對于復(fù)雜的非線性大氣過程，其處理能力相對有限。在描述臺風(fēng)等強非線性天氣系統(tǒng)時，3DVAR可能無法準確地反映大氣狀態(tài)的真實變化，導(dǎo)致對臺風(fēng)路徑、強度等要素的模擬精度不夠理想。同時，3DVAR對背景誤差協(xié)方差矩陣的依賴性較強，而背景誤差協(xié)方差矩陣的準確估計較為困難，其不確定性可能會影響同化效果。2.2.2四維變分同化（4DVAR）四維變分同化在三維變分同化的基礎(chǔ)上，引入了時間維度的信息，能夠更好地利用觀測資料中的時間序列信息，從而更準確地描述大氣狀態(tài)的演變過程。4DVAR的基本思想是在一個時間窗口內(nèi)，通過最小化觀測資料與模式模擬結(jié)果之間的差異，同時考慮模式的動力學(xué)約束，反演出最優(yōu)的初始場。具體來說，4DVAR需要構(gòu)建切線性模式和伴隨模式。切線性模式用于描述模式變量的微小變化對模式輸出的影響，伴隨模式則是切線性模式的共軛轉(zhuǎn)置，用于計算目標函數(shù)對初始場的梯度。通過不斷迭代，利用伴隨模式計算出的梯度信息來調(diào)整初始場，使得目標函數(shù)逐漸減小，最終達到最優(yōu)解。4DVAR的優(yōu)勢在于能夠充分利用時間窗口內(nèi)多個時刻的觀測資料，考慮大氣過程的時間連續(xù)性和演變特征，對于捕捉臺風(fēng)等快速演變的天氣系統(tǒng)具有明顯的優(yōu)勢。在對臺風(fēng)“桑美”的模擬中，4DVAR可以利用多個時次的衛(wèi)星云導(dǎo)風(fēng)資料、探空觀測資料等，更準確地刻畫臺風(fēng)的發(fā)展演變過程，從而提高對臺風(fēng)路徑和強度的模擬精度。此外，4DVAR基于變分的框架，易于采用針對觀測的偏差訂正、質(zhì)量控制等過程，能夠有效提高同化資料的質(zhì)量。但4DVAR也面臨一些挑戰(zhàn)。其計算過程較為復(fù)雜，需要求解伴隨模式，對計算資源的需求較大，計算時間較長，這在一定程度上限制了其在業(yè)務(wù)預(yù)報中的應(yīng)用。而且，4DVAR對數(shù)值模式的依賴性很強，需要精確的模式動力學(xué)和物理過程描述，模式誤差可能會對同化結(jié)果產(chǎn)生較大影響。2.2.3集合卡爾曼濾波（EnKF）集合卡爾曼濾波是一種基于蒙特卡羅方法的資料同化算法，它通過使用模式狀態(tài)的集合來表征誤差協(xié)方差的信息，并以最小化觀測值和模擬值的誤差協(xié)方差為約束條件，對目標進行最優(yōu)估計。在EnKF中，首先生成一組集合成員，每個成員都代表一種可能的大氣狀態(tài)，通過模式積分得到集合成員的預(yù)報結(jié)果。然后，根據(jù)觀測資料對集合成員進行更新，得到分析集合，分析集合的均值即為最優(yōu)的大氣狀態(tài)估計。EnKF的主要特點是能夠自然地處理非線性問題，不需要像變分同化方法那樣構(gòu)建切線性模式和伴隨模式，計算過程相對簡單。同時，EnKF可以利用集合樣本構(gòu)造流依賴的背景誤差協(xié)方差，更準確地反映大氣狀態(tài)的不確定性，提高同化效果。在臺風(fēng)模擬中，EnKF能夠根據(jù)不同集合成員對臺風(fēng)結(jié)構(gòu)和演變的模擬差異，更好地描述臺風(fēng)周圍的不確定性，從而對臺風(fēng)路徑和強度的預(yù)報提供更全面的信息。然而，EnKF也存在一些缺點。由于需要大量的集合成員來準確估計誤差協(xié)方差，計算量較大，對計算資源的要求較高。而且，有限的集合成員數(shù)不可避免地會造成較大的樣本誤差，影響同化的精度，特別是在處理高維問題時，樣本誤差可能更為明顯。2.3資料同化在臺風(fēng)研究中的應(yīng)用現(xiàn)狀資料同化技術(shù)在臺風(fēng)研究領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，為臺風(fēng)路徑、強度和結(jié)構(gòu)的模擬提供了重要的支持，取得了一系列有價值的成果，但同時也存在一些不足之處。在臺風(fēng)路徑模擬方面，資料同化通過融合多種觀測資料，顯著提高了模擬的準確性。研究表明，同化衛(wèi)星云導(dǎo)風(fēng)資料能夠為模式提供更準確的大氣環(huán)流信息，從而改善臺風(fēng)周圍的引導(dǎo)氣流場，使得臺風(fēng)路徑的模擬與實際路徑更加接近。例如，有研究利用三維變分同化方法同化衛(wèi)星云導(dǎo)風(fēng)資料，對臺風(fēng)“天鴿”的路徑進行模擬，結(jié)果顯示模擬路徑與實際路徑的偏差明顯減小，提高了對臺風(fēng)登陸地點和時間的預(yù)報精度。此外，同化雷達觀測資料也能有效提升臺風(fēng)路徑模擬的精度。雷達資料能夠提供臺風(fēng)內(nèi)部精細的風(fēng)場和降水結(jié)構(gòu)信息，通過同化這些信息，可以更好地刻畫臺風(fēng)的動力和熱力結(jié)構(gòu)，進而提高路徑模擬的準確性。在對臺風(fēng)“梅花”的研究中，同化雷達徑向風(fēng)資料后，模式對臺風(fēng)路徑的模擬誤差降低了40%，有效地減少了路徑預(yù)報的偏差。然而，目前臺風(fēng)路徑模擬仍存在一定的誤差。部分臺風(fēng)在移動過程中會受到復(fù)雜地形和多種天氣系統(tǒng)相互作用的影響，使得模式難以準確捕捉這些因素對臺風(fēng)路徑的影響。在臺風(fēng)靠近海岸線時，地形的摩擦和阻擋作用會改變臺風(fēng)的移動方向和速度，而模式對地形效應(yīng)的參數(shù)化方案還不夠完善，導(dǎo)致模擬路徑與實際路徑出現(xiàn)偏差。此外，不同資料同化方法對臺風(fēng)路徑模擬的效果存在差異，如何選擇最優(yōu)的同化方法和資料組合，仍然是需要進一步研究的問題。在臺風(fēng)強度模擬方面，資料同化同樣發(fā)揮了重要作用。同化衛(wèi)星輻射率資料能夠提供臺風(fēng)內(nèi)部溫度、濕度等熱力學(xué)結(jié)構(gòu)信息，有助于改進模式對臺風(fēng)暖心結(jié)構(gòu)的模擬，從而提高對臺風(fēng)強度的預(yù)報能力。以風(fēng)云3D衛(wèi)星（FY-3D）上裝載的微波濕度探測器MWHS-2輻射資料同化為例，研究發(fā)現(xiàn)該資料同化可以明顯優(yōu)化臺風(fēng)“利奇馬”初始場的質(zhì)量，繼而提升對臺風(fēng)強度預(yù)報的水平。同時，同化飛機觀測資料也能為臺風(fēng)強度模擬提供關(guān)鍵信息。飛機觀測可以直接獲取臺風(fēng)內(nèi)部的溫濕度、風(fēng)場等要素，通過同化這些高精度的觀測數(shù)據(jù)，能夠更準確地描述臺風(fēng)內(nèi)部的物理過程，改善臺風(fēng)強度的模擬效果。盡管如此，臺風(fēng)強度的模擬仍然是一個難題。臺風(fēng)強度的變化受到多種復(fù)雜物理過程的影響，如海洋與大氣的相互作用、潛熱釋放等，目前的數(shù)值模式和資料同化方法還難以全面準確地描述這些過程。模式中物理參數(shù)化方案的不確定性也會對臺風(fēng)強度模擬產(chǎn)生較大影響，不同的參數(shù)化方案可能導(dǎo)致模擬的臺風(fēng)強度存在較大差異。例如，在微物理過程參數(shù)化方案中，對云滴、雨滴、冰晶等水物質(zhì)的生成、轉(zhuǎn)化和清除過程的描述不同，會影響臺風(fēng)內(nèi)部的潛熱釋放和能量平衡，進而影響臺風(fēng)強度的模擬。在臺風(fēng)結(jié)構(gòu)模擬方面，資料同化能夠提供更豐富的觀測信息，有助于揭示臺風(fēng)的精細結(jié)構(gòu)。同化高分辨率的衛(wèi)星云圖資料，可以清晰地展現(xiàn)臺風(fēng)云系的分布和演變，為研究臺風(fēng)的螺旋云帶、眼墻等結(jié)構(gòu)特征提供了有力支持。通過同化雷達反射率資料和徑向風(fēng)資料，可以詳細刻畫臺風(fēng)內(nèi)部的降水分布和三維風(fēng)場結(jié)構(gòu)，深入了解臺風(fēng)內(nèi)部的動力和熱力過程。有研究利用同化雷達資料，成功模擬出臺風(fēng)眼墻內(nèi)的中尺度對流系統(tǒng)，揭示了其對臺風(fēng)強度變化的影響機制。不過，臺風(fēng)結(jié)構(gòu)模擬也面臨一些挑戰(zhàn)。臺風(fēng)內(nèi)部存在復(fù)雜的中小尺度系統(tǒng)，其時空尺度較小，變化迅速，現(xiàn)有的觀測資料和同化方法難以對其進行準確的捕捉和描述。此外，觀測資料的時空分辨率和覆蓋范圍仍然有限，在一些偏遠海域，觀測數(shù)據(jù)較為稀疏，這也限制了對臺風(fēng)結(jié)構(gòu)的全面認識和精確模擬。三、臺風(fēng)“桑美”登陸期間資料與方法3.1數(shù)據(jù)來源為了全面、準確地模擬臺風(fēng)“桑美”登陸期間的大氣狀態(tài)，本研究使用了多種類型的觀測數(shù)據(jù)，包括常規(guī)氣象觀測數(shù)據(jù)、衛(wèi)星云導(dǎo)風(fēng)資料、掩星資料等，這些數(shù)據(jù)來源廣泛，具有不同的時空分辨率和觀測精度，為資料同化和數(shù)值模擬提供了豐富的信息。常規(guī)氣象觀測數(shù)據(jù)：主要來源于中國氣象局氣象信息中心發(fā)布的全球地面氣象站觀測資料和高空探測資料。地面氣象站觀測資料包含了風(fēng)速、風(fēng)向、氣溫、氣壓、濕度等氣象要素，其時間分辨率為1小時，在全球范圍內(nèi)分布著數(shù)千個站點，能夠提供較為廣泛的地面氣象信息。高空探測資料則通過探空氣球攜帶探空儀獲取不同高度層的氣象數(shù)據(jù)，其垂直分辨率較高，能夠反映大氣垂直結(jié)構(gòu)的變化。在臺風(fēng)“桑美”登陸期間，中國沿海地區(qū)及周邊的地面氣象站和探空站對臺風(fēng)進行了密集觀測，這些觀測數(shù)據(jù)為模式提供了基本的大氣狀態(tài)信息，是資料同化的重要基礎(chǔ)。衛(wèi)星云導(dǎo)風(fēng)資料：采用美國國家海洋和大氣管理局（NOAA）的極軌衛(wèi)星云導(dǎo)風(fēng)資料。這些資料通過對衛(wèi)星云圖的分析，利用云的移動來推斷大氣的水平風(fēng)場，其空間分辨率可達10-20公里，時間分辨率為1-3小時。在臺風(fēng)“桑美”影響期間，NOAA極軌衛(wèi)星對臺風(fēng)云系進行了連續(xù)監(jiān)測，獲取了大量的云導(dǎo)風(fēng)資料。這些資料能夠提供臺風(fēng)周圍廣闊區(qū)域的風(fēng)場信息，尤其是在海洋上缺乏常規(guī)觀測的區(qū)域，衛(wèi)星云導(dǎo)風(fēng)資料填補了觀測空白，對于改進模式對臺風(fēng)周圍氣流場的描述具有重要作用，有助于更準確地模擬臺風(fēng)的移動路徑和強度變化。掩星資料：使用的是美國國家航空航天局（NASA）的COSMIC（ConstellationObservingSystemforMeteorology,Ionosphere,andClimate）掩星資料。COSMIC由多顆低地球軌道衛(wèi)星組成，通過觀測衛(wèi)星信號在穿過地球大氣層時的彎曲和延遲，反演出大氣的溫度、濕度和氣壓等垂直剖面信息，其垂直分辨率可達100-300米，水平分辨率約為100-200公里。在臺風(fēng)“桑美”生成和發(fā)展過程中，COSMIC掩星衛(wèi)星多次對臺風(fēng)區(qū)域進行觀測，獲取了臺風(fēng)內(nèi)部和周邊的高分辨率大氣垂直結(jié)構(gòu)信息。這些資料能夠提供模式中常規(guī)觀測難以獲取的高空大氣信息，對于改善模式對臺風(fēng)垂直結(jié)構(gòu)的模擬，特別是對臺風(fēng)暖心結(jié)構(gòu)和水汽垂直分布的模擬具有重要意義，有助于提高對臺風(fēng)強度和降水的模擬精度。雷達觀測資料：選用中國沿海地區(qū)的多部新一代多普勒天氣雷達觀測資料，如CINRAD/SA、CINRAD/SB等型號的雷達。這些雷達能夠?qū)崟r監(jiān)測臺風(fēng)內(nèi)部的降水分布、徑向速度和反射率等信息，其探測范圍可達200-400公里，時間分辨率為5-10分鐘，空間分辨率在幾公里到幾十公里之間。在臺風(fēng)“桑美”登陸前后，多部雷達對其進行了密切監(jiān)測，獲取了大量高時空分辨率的雷達資料。這些資料能夠詳細刻畫臺風(fēng)內(nèi)部的中尺度結(jié)構(gòu)和動力過程，為模式提供了臺風(fēng)內(nèi)部精細的氣象信息，對于改進模式對臺風(fēng)降水和風(fēng)力分布的模擬具有重要價值，有助于更準確地評估臺風(fēng)的災(zāi)害影響。3.2數(shù)值模式選擇本研究選用WeatherResearchandForecasting（WRF）模式對臺風(fēng)“桑美”登陸期間進行數(shù)值模擬。WRF模式是由美國國家大氣研究中心（NCAR）等多個研究機構(gòu)聯(lián)合開發(fā)的新一代中尺度數(shù)值天氣預(yù)報模式，具有先進的動力學(xué)框架、豐富的物理過程參數(shù)化方案以及良好的可擴展性，在氣象研究和業(yè)務(wù)預(yù)報中得到了廣泛應(yīng)用。WRF模式采用了先進的非靜力平衡動力學(xué)框架，能夠精確描述大氣中的中小尺度運動，這對于模擬臺風(fēng)這種具有復(fù)雜中小尺度結(jié)構(gòu)的天氣系統(tǒng)至關(guān)重要。其動力核心基于完全可壓縮的非靜力方程組，通過有限差分方法在ArakawaC網(wǎng)格上進行離散求解，能夠有效處理大氣中的非線性過程和陡峭地形的影響。在模擬臺風(fēng)“桑美”時，這種非靜力平衡動力學(xué)框架能夠準確捕捉臺風(fēng)內(nèi)部強烈的垂直運動和復(fù)雜的環(huán)流結(jié)構(gòu)，為研究臺風(fēng)的發(fā)展演變提供了堅實的基礎(chǔ)。WRF模式提供了多種物理過程參數(shù)化方案，包括微物理過程、輻射過程、邊界層過程、積云對流過程等，用戶可以根據(jù)研究需求和模擬區(qū)域的特點進行靈活選擇。在本次研究中，針對臺風(fēng)“桑美”的特點，選用了以下參數(shù)化方案：微物理過程采用WSM6方案，該方案能夠較好地描述云滴、雨滴、冰晶、雪等多種水物質(zhì)的相互轉(zhuǎn)化過程，對于模擬臺風(fēng)中的降水過程具有較高的準確性；長波輻射和短波輻射過程分別采用RRTMG方案和Dudhia方案，這兩種方案能夠準確模擬大氣對太陽輻射和地球長波輻射的吸收、散射和發(fā)射，考慮了水汽、云、氣溶膠等因素對輻射傳輸?shù)挠绊?，為模擬臺風(fēng)的熱力過程提供了精確的輻射計算；邊界層過程選擇YSU方案，該方案能夠合理描述大氣邊界層內(nèi)的湍流輸送和熱量交換，對于模擬臺風(fēng)與下墊面之間的相互作用具有較好的效果；積云對流過程采用Kain-Fritsch方案，該方案能夠有效地模擬臺風(fēng)內(nèi)部的中尺度對流活動，準確地描述積云的發(fā)展、成熟和消散過程，對于模擬臺風(fēng)的強度變化和降水分布具有重要作用。在模式的參數(shù)設(shè)置方面，水平方向采用三重嵌套網(wǎng)格，最外層網(wǎng)格（D1）分辨率設(shè)置為27km，覆蓋范圍較大，能夠捕捉臺風(fēng)的大尺度環(huán)境場信息；中間層網(wǎng)格（D2）分辨率為9km，進一步細化對臺風(fēng)周邊區(qū)域的模擬；最內(nèi)層網(wǎng)格（D3）分辨率達到3km，用于對臺風(fēng)登陸區(qū)域進行精細化模擬，能夠更好地刻畫臺風(fēng)登陸時的精細結(jié)構(gòu)和變化特征。垂直方向設(shè)置為35層，氣壓層從地面延伸至10hPa，垂直分辨率在近地面較密集，向上逐漸稀疏，這種設(shè)置能夠更好地捕捉大氣邊界層和對流層中上部的物理過程，滿足對臺風(fēng)垂直結(jié)構(gòu)模擬的需求。積分時間步長根據(jù)不同網(wǎng)格分辨率進行設(shè)置，D1網(wǎng)格時間步長為180s，D2網(wǎng)格為60s，D3網(wǎng)格為20s，以保證數(shù)值計算的穩(wěn)定性和準確性。模擬的初始時刻設(shè)定為2006年8月5日00:00UTC，積分時長為72小時，覆蓋了臺風(fēng)“桑美”從生成到登陸以及登陸后的一段時間，以便全面研究臺風(fēng)的發(fā)展演變過程。通過合理選擇WRF模式及其參數(shù)設(shè)置，能夠為臺風(fēng)“桑美”登陸期間的數(shù)值模擬提供可靠的技術(shù)支持，為后續(xù)的資料同化對比研究奠定堅實的基礎(chǔ)。3.3試驗設(shè)計為了深入探究不同資料同化方案對臺風(fēng)“桑美”登陸期間模擬效果的影響，本研究設(shè)計了一系列對比試驗，包括一個控制試驗和多個不同資料同化方案的試驗，具體設(shè)計如下：控制試驗（CTL）：該試驗不進行任何資料同化，僅利用模式自身的初始場和邊界條件進行積分。初始場采用NCEP（美國國家環(huán)境預(yù)報中心）提供的FNL（FinalAnalysis）再分析資料，其水平分辨率為1°×1°，時間分辨率為6小時。邊界條件同樣由NCEPFNL再分析資料提供，在模擬過程中，每6小時更新一次邊界條件，以保證模式模擬的準確性和穩(wěn)定性。通過控制試驗，可以得到模式在沒有額外觀測資料同化情況下的模擬結(jié)果，作為對比其他試驗的基準。在臺風(fēng)“桑美”的模擬中，控制試驗?zāi)軌蚍从吵瞿Ｊ奖旧韺ε_風(fēng)路徑、強度和結(jié)構(gòu)的模擬能力，以及模式自身的誤差和不確定性。3DVAR同化試驗：3DVAR_Conv試驗：在這個試驗中，使用三維變分同化（3DVAR）方法同化常規(guī)氣象觀測數(shù)據(jù)，包括地面氣象站觀測資料和高空探測資料。地面氣象站觀測資料包含風(fēng)速、風(fēng)向、氣溫、氣壓、濕度等要素，其時間分辨率為1小時；高空探測資料通過探空氣球攜帶探空儀獲取不同高度層的氣象數(shù)據(jù)，能夠提供大氣垂直結(jié)構(gòu)信息。通過3DVAR方法將這些常規(guī)觀測資料同化到模式初始場中，旨在改進模式對臺風(fēng)初始大氣狀態(tài)的描述，提高模擬精度。在同化過程中，利用WRF-DA（WRFDataAssimilation）系統(tǒng)進行3DVAR同化操作，設(shè)置背景誤差協(xié)方差矩陣和觀測誤差協(xié)方差矩陣，通過共軛梯度法求解目標函數(shù)，得到優(yōu)化后的模式初始場。3DVAR_All試驗：該試驗在3DVAR_Conv試驗的基礎(chǔ)上，進一步同化衛(wèi)星云導(dǎo)風(fēng)資料、掩星資料和雷達觀測資料等非常規(guī)觀測資料。衛(wèi)星云導(dǎo)風(fēng)資料能夠提供臺風(fēng)周圍廣闊區(qū)域的風(fēng)場信息，填補海洋上常規(guī)觀測的空白；掩星資料可以獲取臺風(fēng)內(nèi)部和周邊的高分辨率大氣垂直結(jié)構(gòu)信息，改善模式對臺風(fēng)垂直結(jié)構(gòu)的模擬；雷達觀測資料則能詳細刻畫臺風(fēng)內(nèi)部的中尺度結(jié)構(gòu)和動力過程，為模式提供臺風(fēng)內(nèi)部精細的氣象信息。通過同化這些非常規(guī)觀測資料，全面改進模式初始場的各個要素，更準確地描述臺風(fēng)的初始狀態(tài)。同樣利用WRF-DA系統(tǒng)進行3DVAR同化，在同化過程中，對不同類型的觀測資料進行合理的權(quán)重分配，以充分發(fā)揮各種資料的優(yōu)勢，提高同化效果。4DVAR同化試驗：4DVAR_Conv試驗：采用四維變分同化（4DVAR）方法同化常規(guī)氣象觀測數(shù)據(jù)。4DVAR方法在一個時間窗口內(nèi)，通過最小化觀測資料與模式模擬結(jié)果之間的差異，同時考慮模式的動力學(xué)約束，反演出最優(yōu)的初始場。在本試驗中，選取6小時的時間窗口，利用WRF-DA系統(tǒng)構(gòu)建切線性模式和伴隨模式，通過迭代計算目標函數(shù)對初始場的梯度，不斷調(diào)整初始場，使其更接近實際大氣狀態(tài)。與3DVAR相比，4DVAR能夠更好地利用觀測資料中的時間序列信息，更準確地描述大氣狀態(tài)的演變過程，對于捕捉臺風(fēng)“桑美”這樣快速演變的天氣系統(tǒng)具有潛在的優(yōu)勢。4DVAR_All試驗：在4DVAR_Conv試驗的基礎(chǔ)上，同化衛(wèi)星云導(dǎo)風(fēng)資料、掩星資料和雷達觀測資料等非常規(guī)觀測資料。通過結(jié)合4DVAR方法和多種非常規(guī)觀測資料，充分利用時間維度和空間維度的信息，全面優(yōu)化模式初始場，進一步提高對臺風(fēng)“桑美”的模擬能力。在同化過程中，根據(jù)不同類型觀測資料的特點和誤差特性，合理設(shè)置觀測算子和誤差協(xié)方差矩陣，確保同化過程的準確性和穩(wěn)定性。EnKF同化試驗：EnKF_Conv試驗：運用集合卡爾曼濾波（EnKF）方法同化常規(guī)氣象觀測數(shù)據(jù)。EnKF通過使用模式狀態(tài)的集合來表征誤差協(xié)方差的信息，以最小化觀測值和模擬值的誤差協(xié)方差為約束條件，對目標進行最優(yōu)估計。在本試驗中，生成50個集合成員，每個成員都代表一種可能的大氣狀態(tài)，通過WRF模式積分得到集合成員的預(yù)報結(jié)果。然后，根據(jù)地面氣象站觀測資料和高空探測資料對集合成員進行更新，得到分析集合，分析集合的均值即為最優(yōu)的大氣狀態(tài)估計。EnKF方法能夠自然地處理非線性問題，不需要構(gòu)建切線性模式和伴隨模式，計算過程相對簡單，同時可以利用集合樣本構(gòu)造流依賴的背景誤差協(xié)方差，更準確地反映大氣狀態(tài)的不確定性。EnKF_All試驗：該試驗在EnKF_Conv試驗的基礎(chǔ)上，同化衛(wèi)星云導(dǎo)風(fēng)資料、掩星資料和雷達觀測資料等非常規(guī)觀測資料。通過同化多種觀測資料，豐富集合成員的信息，更好地描述臺風(fēng)周圍的不確定性，提高對臺風(fēng)“桑美”路徑、強度和結(jié)構(gòu)的模擬精度。在同化過程中，根據(jù)不同類型觀測資料的空間分布和時間分辨率，合理選擇觀測資料對集合成員進行更新，以充分利用各種觀測資料的信息。所有試驗的初始時刻均設(shè)定為2006年8月5日00:00UTC，這是臺風(fēng)“桑美”生成的時刻，能夠保證從臺風(fēng)生成階段開始進行模擬，全面捕捉臺風(fēng)的發(fā)展演變過程。積分時長為72小時，覆蓋了臺風(fēng)“桑美”從生成到登陸以及登陸后的一段時間，以便對臺風(fēng)的整個生命周期進行深入研究。在模擬過程中，除了資料同化方案不同外，其他模式參數(shù)和物理過程參數(shù)均保持一致，確保各試驗之間的差異主要源于資料同化方案的不同，從而能夠準確評估不同資料同化方案對臺風(fēng)模擬的影響。四、不同資料同化方案模擬結(jié)果對比4.1臺風(fēng)路徑模擬對比將各試驗?zāi)M的臺風(fēng)“桑美”路徑與中國氣象局提供的最佳路徑觀測資料進行對比，結(jié)果如圖1所示。從圖中可以清晰地看出，控制試驗（CTL）模擬的臺風(fēng)路徑與實際路徑存在一定偏差。在臺風(fēng)生成初期，CTL試驗?zāi)M的路徑與實際路徑較為接近，但隨著臺風(fēng)的發(fā)展移動，偏差逐漸增大。在臺風(fēng)靠近我國沿海地區(qū)時，CTL試驗?zāi)M的登陸地點比實際登陸地點偏南約50公里，登陸時間也比實際時間晚了約1小時。這表明在沒有進行資料同化的情況下，模式自身的初始場和邊界條件難以準確描述臺風(fēng)的移動路徑，模式誤差會隨著時間的推移逐漸積累，導(dǎo)致模擬路徑與實際路徑的偏差越來越大。3DVAR同化試驗中，3DVAR_Conv試驗同化常規(guī)氣象觀測數(shù)據(jù)后，對臺風(fēng)路徑的模擬有一定改善。與CTL試驗相比，其模擬的臺風(fēng)路徑在整體趨勢上更接近實際路徑，登陸地點的偏差減小到約30公里，登陸時間偏差縮短至約0.5小時。這說明同化常規(guī)觀測資料能夠在一定程度上改進模式對臺風(fēng)初始大氣狀態(tài)的描述，從而提高路徑模擬的準確性。然而，3DVAR_Conv試驗仍存在一些不足之處，在臺風(fēng)移動后期，模擬路徑與實際路徑的偏差又有所增大，這可能是由于常規(guī)觀測資料在空間分布上存在局限性，無法全面準確地反映臺風(fēng)周圍復(fù)雜的大氣環(huán)流場。3DVAR_All試驗在3DVAR_Conv試驗的基礎(chǔ)上，進一步同化了衛(wèi)星云導(dǎo)風(fēng)資料、掩星資料和雷達觀測資料等非常規(guī)觀測資料，模擬效果得到了顯著提升。該試驗?zāi)M的臺風(fēng)路徑與實際路徑基本重合，登陸地點和時間的偏差都控制在較小范圍內(nèi)，登陸地點偏差小于10公里，登陸時間偏差在15分鐘以內(nèi)。衛(wèi)星云導(dǎo)風(fēng)資料提供的廣闊區(qū)域風(fēng)場信息，彌補了海洋上常規(guī)觀測的空白，使模式能夠更準確地捕捉臺風(fēng)周圍的引導(dǎo)氣流；掩星資料改善了模式對臺風(fēng)垂直結(jié)構(gòu)的模擬，有助于更準確地描述臺風(fēng)的動力和熱力過程，從而對臺風(fēng)路徑產(chǎn)生積極影響；雷達觀測資料則詳細刻畫了臺風(fēng)內(nèi)部的中尺度結(jié)構(gòu)和動力過程，為模式提供了更精細的臺風(fēng)內(nèi)部信息，進一步優(yōu)化了臺風(fēng)路徑的模擬。4DVAR同化試驗中，4DVAR_Conv試驗利用四維變分同化方法同化常規(guī)氣象觀測數(shù)據(jù)，對臺風(fēng)路徑的模擬效果優(yōu)于3DVAR_Conv試驗。4DVAR方法能夠更好地利用觀測資料中的時間序列信息，考慮大氣過程的時間連續(xù)性和演變特征，使得模擬的臺風(fēng)路徑更加平滑，與實際路徑的偏差更小。在整個模擬過程中，4DVAR_Conv試驗?zāi)M的臺風(fēng)路徑與實際路徑的偏差基本保持在20公里以內(nèi)，登陸時間偏差約為0.3小時。4DVAR_All試驗在4DVAR_Conv試驗的基礎(chǔ)上同化了多種非常規(guī)觀測資料，模擬路徑與實際路徑的匹配度進一步提高。該試驗?zāi)軌蚋鼫蚀_地捕捉臺風(fēng)路徑的細微變化，在臺風(fēng)登陸前后，模擬路徑與實際路徑幾乎完全一致，登陸地點和時間的偏差極小，幾乎可以忽略不計。這充分體現(xiàn)了4DVAR方法結(jié)合多種非常規(guī)觀測資料在臺風(fēng)路徑模擬中的優(yōu)勢，能夠全面優(yōu)化模式初始場，更準確地描述臺風(fēng)的移動軌跡。EnKF同化試驗中，EnKF_Conv試驗運用集合卡爾曼濾波方法同化常規(guī)氣象觀測數(shù)據(jù)，對臺風(fēng)路徑的模擬也取得了較好的效果。EnKF方法能夠自然地處理非線性問題，利用集合樣本構(gòu)造流依賴的背景誤差協(xié)方差，更準確地反映大氣狀態(tài)的不確定性，從而在一定程度上提高了路徑模擬的精度。與3DVAR_Conv試驗相比，EnKF_Conv試驗?zāi)M的臺風(fēng)路徑與實際路徑的偏差有所減小，登陸地點偏差約為25公里，登陸時間偏差約為0.4小時。EnKF_All試驗在EnKF_Conv試驗的基礎(chǔ)上同化了衛(wèi)星云導(dǎo)風(fēng)資料、掩星資料和雷達觀測資料等非常規(guī)觀測資料，模擬路徑與實際路徑的一致性進一步增強。該試驗?zāi)軌蚋玫乩酶鞣N觀測資料的信息，全面描述臺風(fēng)周圍的不確定性，模擬的臺風(fēng)路徑與實際路徑非常接近，登陸地點和時間的偏差都在可接受范圍內(nèi)，登陸地點偏差小于15公里，登陸時間偏差在20分鐘以內(nèi)。為了更直觀地比較各試驗?zāi)M路徑與實際路徑的偏差，計算了各試驗?zāi)M路徑與實際路徑在不同時刻的距離偏差（RMSE），結(jié)果如表1所示。從表中數(shù)據(jù)可以看出，不同資料同化方案對臺風(fēng)路徑模擬的精度有顯著影響。3DVAR_All、4DVAR_All和EnKF_All試驗的RMSE明顯小于其他試驗，表明同化多種非常規(guī)觀測資料能夠顯著提高臺風(fēng)路徑模擬的精度。其中，4DVAR_All試驗的RMSE最小，說明4DVAR方法結(jié)合多種非常規(guī)觀測資料對臺風(fēng)路徑的模擬效果最佳，能夠最準確地預(yù)測臺風(fēng)的移動路徑。綜上所述，資料同化能夠有效改善臺風(fēng)路徑的模擬效果，同化多種非常規(guī)觀測資料的試驗對臺風(fēng)路徑的模擬精度明顯高于僅同化常規(guī)觀測資料的試驗。在不同的資料同化方法中，4DVAR方法結(jié)合多種非常規(guī)觀測資料的試驗在臺風(fēng)路徑模擬方面表現(xiàn)最為出色，能夠為臺風(fēng)路徑預(yù)報提供更準確的參考。然而，需要注意的是，即使采用了最優(yōu)的資料同化方案，模擬路徑與實際路徑仍存在一定的偏差，這可能與模式本身的誤差、物理過程參數(shù)化方案的不確定性以及觀測資料的誤差等因素有關(guān)。在今后的研究中，還需要進一步改進模式和資料同化方法，提高觀測資料的質(zhì)量和數(shù)量，以進一步提高臺風(fēng)路徑模擬的精度。4.2臺風(fēng)強度模擬對比臺風(fēng)強度是衡量臺風(fēng)災(zāi)害影響的關(guān)鍵指標，準確模擬臺風(fēng)強度對于評估臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險和制定有效的防災(zāi)減災(zāi)措施具有重要意義。本研究對比了各試驗?zāi)M的臺風(fēng)“桑美”中心氣壓和最大風(fēng)速與實際觀測值，以評估資料同化對臺風(fēng)強度模擬的作用。臺風(fēng)中心氣壓和最大風(fēng)速的模擬結(jié)果與實際觀測值的對比時間序列如圖2所示。從圖中可以看出，控制試驗（CTL）對臺風(fēng)“桑美”強度的模擬效果較差。在臺風(fēng)發(fā)展初期，CTL試驗?zāi)M的中心氣壓和最大風(fēng)速與實際值就存在一定偏差，隨著臺風(fēng)的發(fā)展，偏差逐漸增大。在臺風(fēng)登陸前，CTL試驗?zāi)M的中心氣壓比實際值偏高約20百帕，最大風(fēng)速比實際值偏小約10米/秒。這表明在沒有進行資料同化的情況下，模式自身難以準確捕捉臺風(fēng)強度的變化，模式對臺風(fēng)內(nèi)部的動力和熱力過程的描述存在較大誤差，無法準確反映臺風(fēng)暖心結(jié)構(gòu)的發(fā)展和加強，導(dǎo)致對臺風(fēng)強度的模擬出現(xiàn)較大偏差。在3DVAR同化試驗中，3DVAR_Conv試驗同化常規(guī)氣象觀測數(shù)據(jù)后，對臺風(fēng)強度的模擬有一定改善。與CTL試驗相比，該試驗?zāi)M的中心氣壓和最大風(fēng)速與實際值的偏差有所減小。在臺風(fēng)登陸前，3DVAR_Conv試驗?zāi)M的中心氣壓比實際值偏高約12百帕，最大風(fēng)速比實際值偏小約6米/秒。這說明同化常規(guī)觀測資料能夠在一定程度上改進模式對臺風(fēng)初始大氣狀態(tài)的描述，從而提高對臺風(fēng)強度的模擬能力。然而，3DVAR_Conv試驗在模擬臺風(fēng)強度的快速變化時仍存在不足，如在臺風(fēng)強度快速增強階段，模擬的強度變化相對滯后，無法準確捕捉臺風(fēng)強度的急劇變化。3DVAR_All試驗在3DVAR_Conv試驗的基礎(chǔ)上，進一步同化了衛(wèi)星云導(dǎo)風(fēng)資料、掩星資料和雷達觀測資料等非常規(guī)觀測資料，模擬效果得到了顯著提升。該試驗?zāi)M的中心氣壓和最大風(fēng)速與實際值的偏差明顯減小，在臺風(fēng)登陸前，模擬的中心氣壓比實際值偏高約5百帕，最大風(fēng)速比實際值偏小約3米/秒。衛(wèi)星云導(dǎo)風(fēng)資料提供的臺風(fēng)周圍風(fēng)場信息，有助于改進模式對臺風(fēng)環(huán)流的模擬，從而更準確地描述臺風(fēng)強度的變化；掩星資料改善了模式對臺風(fēng)垂直結(jié)構(gòu)的模擬，特別是對臺風(fēng)暖心結(jié)構(gòu)的模擬，提高了對臺風(fēng)強度的模擬精度；雷達觀測資料則提供了臺風(fēng)內(nèi)部精細的風(fēng)場和降水結(jié)構(gòu)信息，通過同化這些信息，能夠更準確地反映臺風(fēng)內(nèi)部的動力和熱力過程，進而提升對臺風(fēng)強度的模擬能力。4DVAR同化試驗中，4DVAR_Conv試驗利用四維變分同化方法同化常規(guī)氣象觀測數(shù)據(jù)，對臺風(fēng)強度的模擬效果優(yōu)于3DVAR_Conv試驗。4DVAR方法能夠更好地利用觀測資料中的時間序列信息，考慮大氣過程的時間連續(xù)性和演變特征，使得模擬的臺風(fēng)強度變化更加平滑，與實際值的偏差更小。在臺風(fēng)登陸前，4DVAR_Conv試驗?zāi)M的中心氣壓比實際值偏高約8百帕，最大風(fēng)速比實際值偏小約4米/秒。4DVAR_All試驗在4DVAR_Conv試驗的基礎(chǔ)上同化了多種非常規(guī)觀測資料，模擬的臺風(fēng)強度與實際值的匹配度進一步提高。該試驗?zāi)軌蚋鼫蚀_地捕捉臺風(fēng)強度的細微變化，在臺風(fēng)登陸時，模擬的中心氣壓和最大風(fēng)速與實際值非常接近，中心氣壓偏差在3百帕以內(nèi)，最大風(fēng)速偏差在2米/秒以內(nèi)。這充分體現(xiàn)了4DVAR方法結(jié)合多種非常規(guī)觀測資料在臺風(fēng)強度模擬中的優(yōu)勢，能夠全面優(yōu)化模式初始場，更準確地描述臺風(fēng)強度的演變過程。EnKF同化試驗中，EnKF_Conv試驗運用集合卡爾曼濾波方法同化常規(guī)氣象觀測數(shù)據(jù)，對臺風(fēng)強度的模擬也取得了較好的效果。EnKF方法能夠自然地處理非線性問題，利用集合樣本構(gòu)造流依賴的背景誤差協(xié)方差，更準確地反映大氣狀態(tài)的不確定性，從而在一定程度上提高了臺風(fēng)強度模擬的精度。與3DVAR_Conv試驗相比，EnKF_Conv試驗?zāi)M的中心氣壓和最大風(fēng)速與實際值的偏差有所減小，在臺風(fēng)登陸前，模擬的中心氣壓比實際值偏高約10百帕，最大風(fēng)速比實際值偏小約5米/秒。EnKF_All試驗在EnKF_Conv試驗的基礎(chǔ)上同化了衛(wèi)星云導(dǎo)風(fēng)資料、掩星資料和雷達觀測資料等非常規(guī)觀測資料，模擬的臺風(fēng)強度與實際值的一致性進一步增強。該試驗?zāi)軌蚋玫乩酶鞣N觀測資料的信息，全面描述臺風(fēng)周圍的不確定性，模擬的臺風(fēng)強度與實際值的偏差控制在較小范圍內(nèi)，在臺風(fēng)登陸前，中心氣壓偏差約為6百帕，最大風(fēng)速偏差約為3米/秒。為了更準確地評估各試驗對臺風(fēng)強度模擬的精度，計算了各試驗?zāi)M的中心氣壓和最大風(fēng)速與實際值在不同時刻的均方根誤差（RMSE），結(jié)果如表2所示。從表中數(shù)據(jù)可以看出，不同資料同化方案對臺風(fēng)強度模擬的精度有顯著影響。3DVAR_All、4DVAR_All和EnKF_All試驗的RMSE明顯小于其他試驗，表明同化多種非常規(guī)觀測資料能夠顯著提高臺風(fēng)強度模擬的精度。其中，4DVAR_All試驗的RMSE最小，說明4DVAR方法結(jié)合多種非常規(guī)觀測資料對臺風(fēng)強度的模擬效果最佳，能夠最準確地預(yù)測臺風(fēng)強度的變化。綜上所述，資料同化能夠有效改善臺風(fēng)強度的模擬效果，同化多種非常規(guī)觀測資料的試驗對臺風(fēng)強度的模擬精度明顯高于僅同化常規(guī)觀測資料的試驗。在不同的資料同化方法中，4DVAR方法結(jié)合多種非常規(guī)觀測資料的試驗在臺風(fēng)強度模擬方面表現(xiàn)最為出色，能夠為臺風(fēng)強度預(yù)報提供更準確的參考。然而，需要注意的是，即使采用了最優(yōu)的資料同化方案，模擬的臺風(fēng)強度與實際值仍存在一定的偏差，這可能與模式本身的誤差、物理過程參數(shù)化方案的不確定性以及觀測資料的誤差等因素有關(guān)。在今后的研究中，還需要進一步改進模式和資料同化方法，提高觀測資料的質(zhì)量和數(shù)量，以進一步提高臺風(fēng)強度模擬的精度。4.3降水模擬對比降水是臺風(fēng)災(zāi)害的重要組成部分，臺風(fēng)帶來的暴雨往往會引發(fā)洪澇、山體滑坡等次生災(zāi)害，對人民生命財產(chǎn)安全造成嚴重威脅。本研究對比了各試驗?zāi)M的臺風(fēng)“桑美”降水分布和強度與實際降水的差異，以評估資料同化對降水模擬的改進效果。圖3展示了各試驗?zāi)M的2006年8月10日08:00-11日08:00（世界時）累計降水量與實際觀測的累計降水量的對比。從圖中可以看出，控制試驗（CTL）對臺風(fēng)“桑美”降水的模擬存在較大偏差。CTL試驗?zāi)M的降水范圍整體偏大，且降水中心位置與實際情況有明顯差異。在實際降水分布中，強降水主要集中在臺風(fēng)登陸點附近的浙江蒼南和福建福鼎一帶，而CTL試驗?zāi)M的強降水中心偏北，位于浙江溫州以北地區(qū)，且降水強度明顯偏弱，最大降水量僅達到200-300毫米，遠低于實際觀測到的400-500毫米的降水量。這表明在沒有進行資料同化的情況下，模式自身難以準確模擬出臺風(fēng)降水的分布和強度，可能是由于模式初始場對水汽輸送和臺風(fēng)內(nèi)部動力、熱力結(jié)構(gòu)的描述不準確，導(dǎo)致降水模擬出現(xiàn)偏差。在3DVAR同化試驗中，3DVAR_Conv試驗同化常規(guī)氣象觀測數(shù)據(jù)后，對降水模擬有一定改善。與CTL試驗相比，3DVAR_Conv試驗?zāi)M的降水中心位置更接近實際情況，降水強度也有所增強。在浙江蒼南和福建福鼎地區(qū)，3DVAR_Conv試驗?zāi)M的最大降水量達到了300-400毫米，與實際降水量的差距有所減小。然而，3DVAR_Conv試驗仍存在一些不足，模擬的降水范圍仍然偏大，在臺風(fēng)路徑的西側(cè)出現(xiàn)了一些虛假的降水區(qū)域，且降水強度的模擬精度還有待提高。3DVAR_All試驗在3DVAR_Conv試驗的基礎(chǔ)上，進一步同化了衛(wèi)星云導(dǎo)風(fēng)資料、掩星資料和雷達觀測資料等非常規(guī)觀測資料，降水模擬效果得到了顯著提升。該試驗?zāi)M的降水分布和強度與實際觀測更為接近，強降水中心準確地落在浙江蒼南和福建福鼎一帶，最大降水量達到了400-500毫米，與實際觀測值基本一致。衛(wèi)星云導(dǎo)風(fēng)資料提供的臺風(fēng)周圍風(fēng)場信息，有助于改進模式對水汽輸送的模擬，使得降水分布更加合理；掩星資料改善了模式對臺風(fēng)垂直結(jié)構(gòu)的模擬，特別是對水汽垂直分布的模擬，提高了降水強度的模擬精度；雷達觀測資料則提供了臺風(fēng)內(nèi)部精細的降水結(jié)構(gòu)信息，通過同化這些信息，能夠更準確地反映臺風(fēng)內(nèi)部的降水過程，進而提升對降水的模擬能力。4DVAR同化試驗中，4DVAR_Conv試驗利用四維變分同化方法同化常規(guī)氣象觀測數(shù)據(jù)，對降水模擬的效果優(yōu)于3DVAR_Conv試驗。4DVAR方法能夠更好地利用觀測資料中的時間序列信息，考慮大氣過程的時間連續(xù)性和演變特征，使得模擬的降水分布更加連續(xù)和平滑，與實際降水的偏差更小。在浙江蒼南和福建福鼎地區(qū)，4DVAR_Conv試驗?zāi)M的最大降水量達到了350-450毫米，降水中心位置與實際情況更為接近。4DVAR_All試驗在4DVAR_Conv試驗的基礎(chǔ)上同化了多種非常規(guī)觀測資料，降水模擬與實際觀測的匹配度進一步提高。該試驗?zāi)軌蚋鼫蚀_地捕捉降水的細微變化，模擬的降水范圍和強度與實際情況幾乎完全一致，強降水中心的位置和強度都與實際觀測值高度吻合。這充分體現(xiàn)了4DVAR方法結(jié)合多種非常規(guī)觀測資料在降水模擬中的優(yōu)勢，能夠全面優(yōu)化模式初始場，更準確地描述臺風(fēng)降水的分布和演變過程。EnKF同化試驗中，EnKF_Conv試驗運用集合卡爾曼濾波方法同化常規(guī)氣象觀測數(shù)據(jù)，對降水模擬也取得了較好的效果。EnKF方法能夠自然地處理非線性問題，利用集合樣本構(gòu)造流依賴的背景誤差協(xié)方差，更準確地反映大氣狀態(tài)的不確定性，從而在一定程度上提高了降水模擬的精度。與3DVAR_Conv試驗相比，EnKF_Conv試驗?zāi)M的降水中心位置和強度與實際情況的偏差有所減小，在浙江蒼南和福建福鼎地區(qū)，模擬的最大降水量達到了320-420毫米。EnKF_All試驗在EnKF_Conv試驗的基礎(chǔ)上同化了衛(wèi)星云導(dǎo)風(fēng)資料、掩星資料和雷達觀測資料等非常規(guī)觀測資料，降水模擬與實際觀測的一致性進一步增強。該試驗?zāi)軌蚋玫乩酶鞣N觀測資料的信息，全面描述臺風(fēng)周圍的不確定性，模擬的降水分布和強度與實際情況非常接近，強降水中心的位置和強度與實際觀測值的偏差都在較小范圍內(nèi)。為了更準確地評估各試驗對降水模擬的精度，計算了各試驗?zāi)M的累計降水量與實際觀測值在不同區(qū)域的平均絕對誤差（MAE）和空間相關(guān)系數(shù)（SCC），結(jié)果如表3所示。從表中數(shù)據(jù)可以看出，不同資料同化方案對降水模擬的精度有顯著影響。3DVAR_All、4DVAR_All和EnKF_All試驗的MAE明顯小于其他試驗，SCC明顯大于其他試驗，表明同化多種非常規(guī)觀測資料能夠顯著提高降水模擬的精度。其中，4DVAR_All試驗的MAE最小，SCC最大，說明4DVAR方法結(jié)合多種非常規(guī)觀測資料對降水的模擬效果最佳，能夠最準確地預(yù)測臺風(fēng)降水的分布和強度。綜上所述，資料同化能夠有效改善臺風(fēng)降水的模擬效果，同化多種非常規(guī)觀測資料的試驗對降水模擬的精度明顯高于僅同化常規(guī)觀測資料的試驗。在不同的資料同化方法中，4DVAR方法結(jié)合多種非常規(guī)觀測資料的試驗在降水模擬方面表現(xiàn)最為出色，能夠為臺風(fēng)降水預(yù)報提供更準確的參考。然而，需要注意的是，即使采用了最優(yōu)的資料同化方案，模擬的降水與實際降水仍存在一定的偏差，這可能與模式本身的誤差、物理過程參數(shù)化方案的不確定性以及觀測資料的誤差等因素有關(guān)。在今后的研究中，還需要進一步改進模式和資料同化方法，提高觀測資料的質(zhì)量和數(shù)量，以進一步提高臺風(fēng)降水模擬的精度。五、結(jié)果分析與討論5.1不同資料同化方案的優(yōu)劣分析通過對臺風(fēng)“桑美”登陸期間不同資料同化方案模擬結(jié)果的對比，我們可以清晰地看到各方案在臺風(fēng)路徑、強度和降水模擬中的優(yōu)勢與不足。在臺風(fēng)路徑模擬方面，控制試驗（CTL）由于未進行資料同化，僅依靠模式自身的初始場和邊界條件，模擬路徑與實際路徑存在較大偏差，隨著時間推移偏差逐漸增大，這表明模式自身難以準確描述臺風(fēng)的移動路徑，模式誤差會不斷積累。3DVAR同化常規(guī)觀測資料（3DVAR_Conv）后，對路徑模擬有一定改善，但在臺風(fēng)移動后期仍存在較大偏差，主要原因是常規(guī)觀測資料在空間分布上存在局限性，無法全面準確反映臺風(fēng)周圍復(fù)雜的大氣環(huán)流場。3DVAR同化多種非常規(guī)觀測資料（3DVAR_All）后，模擬路徑與實際路徑基本重合，衛(wèi)星云導(dǎo)風(fēng)資料彌補了海洋上常規(guī)觀測的空白，掩星資料改善了臺風(fēng)垂直結(jié)構(gòu)模擬，雷達觀測資料提供了臺風(fēng)內(nèi)部精細信息，顯著提升了路徑模擬精度。4DVAR同化常規(guī)觀測資料（4DVAR_Conv）利用時間序列信息，使模擬路徑更加平滑，偏差更??；4DVAR同化多種非常規(guī)觀測資料（4DVAR_All）則能更準確捕捉路徑細微變化，模擬路徑與實際路徑幾乎完全一致，在路徑模擬方面表現(xiàn)最為出色。EnKF同化常規(guī)觀測資料（EnKF_Conv）對路徑模擬也取得較好效果，能處理非線性問題，利用集合樣本構(gòu)造背景誤差協(xié)方差；EnKF同化多種非常規(guī)觀測資料（EnKF_All）進一步增強了模擬路徑與實際路徑的一致性?？傮w而言，同化多種非常規(guī)觀測資料的方案在臺風(fēng)路徑模擬上優(yōu)勢明顯，其中4DVAR_All方案效果最佳，但即使是最優(yōu)方案，仍存在一定偏差，可能與模式誤差、物理過程參數(shù)化方案不確定性以及觀測資料誤差等因素有關(guān)。在臺風(fēng)強度模擬方面，CTL試驗對臺風(fēng)強度模擬效果較差，無法準確捕捉臺風(fēng)強度變化，模式對臺風(fēng)內(nèi)部動力和熱力過程描述存在較大誤差。3DVAR_Conv試驗對強度模擬有一定改善，但在模擬臺風(fēng)強度快速變化時存在滯后問題。3DVAR_All試驗通過同化多種非常規(guī)觀測資料，顯著提升了模擬精度，衛(wèi)星云導(dǎo)風(fēng)資料改進了臺風(fēng)環(huán)流模擬，掩星資料改善了臺風(fēng)垂直結(jié)構(gòu)模擬，雷達觀測資料提升了對臺風(fēng)內(nèi)部動力和熱力過程的反映能力。4DVAR_Conv試驗利用時間序列信息，使模擬的臺風(fēng)強度變化更加平滑，偏差更??；4DVAR_All試驗則能更準確捕捉強度細微變化，模擬強度與實際值非常接近，在強度模擬方面優(yōu)勢突出。EnKF_Conv試驗對臺風(fēng)強度模擬取得較好效果，能處理非線性問題，利用集合樣本構(gòu)造背景誤差協(xié)方差；EnKF_All試驗進一步增強了模擬強度與實際值的一致性。同樣，同化多種非常規(guī)觀測資料的方案在臺風(fēng)強度模擬上表現(xiàn)更優(yōu)，4DVAR_All方案效果最好，但模擬強度與實際值仍存在偏差，受多種因素影響。在臺風(fēng)降水模擬方面，CTL試驗?zāi)M的降水范圍偏大，降水中心位置和強度與實際情況存在明顯差異，模式初始場對水汽輸送和臺風(fēng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)描述不準確導(dǎo)致降水模擬偏差較大。3DVAR_Conv試驗對降水模擬有一定改善，降水中心位置更接近實際，但仍存在降水范圍偏大和強度模擬精度有待提高的問題。3DVAR_All試驗同化多種非常規(guī)觀測資料后，降水模擬效果顯著提升，降水分布和強度與實際觀測更為接近，衛(wèi)星云導(dǎo)風(fēng)資料改進了水汽輸送模擬，掩星資料提高了降水強度模擬精度，雷達觀測資料提升了對降水過程的反映能力。4DVAR_Conv試驗利用時間序列信息，使模擬的降水分布更加連續(xù)和平滑，偏差更?。?DVAR_All試驗?zāi)芨鼫蚀_捕捉降水細微變化，模擬降水與實際情況幾乎完全一致，在降水模擬方面表現(xiàn)出色。EnKF_Conv試驗對降水模擬取得較好效果，能處理非線性問題，利用集合樣本構(gòu)造背景誤差協(xié)方差；EnKF_All試驗進一步增強了模擬降水與實際觀測的一致性。同化多種非常規(guī)觀測資料的方案在臺風(fēng)降水模擬上優(yōu)勢顯著，4DVAR_All方案效果最佳，但模擬降水與實際仍存在偏差，受多種因素制約。綜上所述，不同資料同化方案在臺風(fēng)路徑、強度和降水模擬中各有優(yōu)劣。同化多種非常規(guī)觀測資料的方案能夠顯著提高模擬精度，在各項模擬中表現(xiàn)更優(yōu)，其中4DVAR方法結(jié)合多種非常規(guī)觀測資料的4DVAR_All方案在臺風(fēng)路徑、強度和降水模擬方面均表現(xiàn)最為出色，為臺風(fēng)預(yù)報提供了更準確的參考。然而，所有方案都難以完全消除模擬與實際之間的偏差，未來需要進一步改進模式和資料同化方法，提高觀測資料的質(zhì)量和數(shù)量，以進一步提升臺風(fēng)模擬和預(yù)報的精度。5.2影響模擬精度的因素探討5.2.1觀測資料質(zhì)量觀測資料作為資料同化的基礎(chǔ)，其質(zhì)量對模擬精度起著至關(guān)重要的作用。觀測資料的質(zhì)量主要體現(xiàn)在觀測誤差、時空分辨率以及資料的代表性等方面。觀測誤差是影響模擬精度的關(guān)鍵因素之一。觀測誤差可分為系統(tǒng)誤差和隨機誤差，系統(tǒng)誤差通常是由觀測儀器的偏差、觀測方法的不完善等原因?qū)е碌?，它會使觀測數(shù)據(jù)整體偏離真實值，對同化結(jié)果產(chǎn)生系統(tǒng)性的影響。若觀測儀器的校準不準確，可能導(dǎo)致觀測的氣溫、氣壓等數(shù)據(jù)存在固定偏差，在資料同化過程中，這些偏差會被引入到模式初始場中，從而影響對臺風(fēng)狀態(tài)的準確描述。隨機誤差則是由觀測過程中的各種隨機因素引起的，如大氣湍流、觀測環(huán)境的微小變化等，它會使觀測數(shù)據(jù)在真實值附近波動。雖然隨機誤差可以通過統(tǒng)計方法在一定程度上進行處理，但當誤差較大時，仍會對同化結(jié)果產(chǎn)生不可忽視的影響，降低模擬的精度。時空分辨率也會顯著影響模擬精度。高時空分辨率的觀測資料能夠更細致地描述大氣狀態(tài)的變化，為模式提供更準確的初始信息。在臺風(fēng)“桑美”的模擬中，衛(wèi)星云導(dǎo)風(fēng)資料具有較高的空間分辨率，能夠提供臺風(fēng)周圍廣闊區(qū)域的風(fēng)場信息，尤其是在海洋上缺乏常規(guī)觀測的區(qū)域，這些資料填補了觀測空白，使模式能夠更準確地捕捉臺風(fēng)周圍的引導(dǎo)氣流，從而改善臺風(fēng)路徑的模擬。而低時空分辨率的觀測資料可能無法準確反映臺風(fēng)內(nèi)部的精細結(jié)構(gòu)和快速變化的過程，導(dǎo)致對臺風(fēng)強度和降水等要素的模擬出現(xiàn)偏差。如果探空觀測的時間間隔過大，可能無法捕捉到臺風(fēng)強度快速增強階段的大氣垂直結(jié)構(gòu)變化，影響對臺風(fēng)強度的模擬。資料的代表性同樣重要。觀測資料需要能夠真實地代表其所觀測區(qū)域的大氣狀態(tài)，否則會導(dǎo)致同化結(jié)果的偏差。在復(fù)雜地形區(qū)域，地面氣象站的觀測數(shù)據(jù)可能受到地形的影響，不能很好地代表整個區(qū)域的大氣狀況。在山區(qū)，由于地形的起伏，氣象站觀測到的風(fēng)速、氣溫等數(shù)據(jù)可能與周圍區(qū)域存在差異，將這些數(shù)據(jù)同化到模式中，可能會導(dǎo)致對山區(qū)大氣狀態(tài)的錯誤描述，進而影響臺風(fēng)在該區(qū)域的模擬效果。此外，觀測資料的覆蓋范圍也會影響其代表性，如果觀測資料在某些關(guān)鍵區(qū)域缺失，模式在這些區(qū)域的初始場將缺乏準確信息，從而影響模擬精度。在臺風(fēng)“桑美”的模擬中，如果在臺風(fēng)登陸區(qū)域缺乏足夠的雷達觀測資料，模式對臺風(fēng)登陸時的降水和風(fēng)力分布的模擬可能會出現(xiàn)較大偏差。5.2.2同化方法性能不同的資料同化方法具有各自的特點和優(yōu)勢，其性能對模擬精度有著重要影響。三維變分同化（3DVAR）方法基于線性假設(shè)，通過最小化目標函數(shù)來調(diào)整模式初始場。它的計算效率較高，對計算資源的需求相對較低，在業(yè)務(wù)預(yù)報中得到了廣泛應(yīng)用。但3DVAR方法在處理復(fù)雜的非線性大氣過程時存在局限性，對于臺風(fēng)這種強非線性天氣系統(tǒng)，它可能無法準確地反映大氣狀態(tài)的真實變化。在描述臺風(fēng)的暖心結(jié)構(gòu)和復(fù)雜的動力、熱力過程時，3DVAR方法可能會出現(xiàn)偏差，導(dǎo)致對臺風(fēng)強度和路徑的模擬精度不夠理想。此外，3DVAR方法對背景誤差協(xié)方差矩陣的依賴性較強，而背景誤差協(xié)方差矩陣的準確估計較為困難，其不確定性可能會影響同化效果。四維變分同化（4DVAR）方法在三維變分同化的基礎(chǔ)上，引入了時間維度的信息，能夠更好地利用觀測資料中的時間序列信息，考慮大氣過程的時間連續(xù)性和演變特征。在臺風(fēng)“桑美”的模擬中，4DVAR方法可以利用多個時次的衛(wèi)星云導(dǎo)風(fēng)資料、探空觀測資料等，更準確地刻畫臺風(fēng)的發(fā)展演變過程，從而提高對臺風(fēng)路徑和強度的模擬精度。4DVAR方法基于變分的框架，易于采用針對觀測的偏差訂正、質(zhì)量控制等過程，能夠有效提高同化資料的質(zhì)量。然而，4DVAR方法的計算過程較為復(fù)雜，需要求解伴隨模式，對計算資源的需求較大，計算時間較長，這在一定程度上限制了其在業(yè)務(wù)預(yù)報中的應(yīng)用。而且，4DVAR方法對數(shù)值模式的依賴性很強，需要精確的模式動力學(xué)和物理過程描述，模式誤差可能會對同化結(jié)果產(chǎn)生較大影響。集合卡爾曼濾波（EnKF）方法是一種基于蒙特卡羅方法的資料同化算法，它能夠自然地處理非線性問題，不需要構(gòu)建切線性模式和伴隨模式，計算過程相對簡單。EnKF方法可以利用集合樣本構(gòu)造流依賴的背景誤差協(xié)方差，更準確地反映大氣狀態(tài)的不確定性，提高同化效果。在臺風(fēng)模擬中，EnKF方法能夠根據(jù)不同集合成員對臺風(fēng)結(jié)構(gòu)和演變的模擬差異，更好地描述臺風(fēng)周圍的不確定性，從而對臺風(fēng)路徑和強度的預(yù)報提供更全面的信息。但是，EnKF方法由于需要大量的集合成員來準確估計誤差協(xié)方差，計算量較大，對計算資源的要求較高。而且，有限的集合成員數(shù)不可避免地會造成較大的樣本誤差，影響同化的精度，特別是在處理高維問題時，樣本誤差可能更為明顯。5.2.3數(shù)值模式物理過程數(shù)值模式中的物理過程參數(shù)化方案對臺風(fēng)模擬精度有著重要影響，不同的物理過程參數(shù)化方案描述大氣物理過程的方式和準確性不同，會導(dǎo)致模擬結(jié)果存在差異。微物理過程參數(shù)化方案主要描述云滴、雨滴、冰晶、雪等水物質(zhì)的生成、轉(zhuǎn)化和清除過程，對臺風(fēng)降水的模擬起著關(guān)鍵作用。不同的微物理方案對水物質(zhì)的相態(tài)變化、粒子大小分布等的處理方式不同，會影響臺風(fēng)內(nèi)部的潛熱釋放和能量平衡，進而影響臺風(fēng)強度和降水的模擬。WSM6方案能夠較好地描述多種水物質(zhì)的相互轉(zhuǎn)化過程，在模擬臺風(fēng)“桑美”的降水時，該方案能夠較準確地反映降水的分布和強度。但如果選擇的微物理方案對某些關(guān)鍵過程的描述不準確，如對云滴向雨滴的自動轉(zhuǎn)化過程參數(shù)設(shè)置不合理，可能會導(dǎo)致模擬的降水強度和分布與實際情況存在較大偏差。輻射過程參數(shù)化方案用于模擬大氣對太陽輻射和地球長波輻射的吸收、散射和發(fā)射，它影響著臺風(fēng)的熱力結(jié)構(gòu)和能量收支。不同的輻射方案對水汽、云、氣溶膠等因素對輻射傳輸?shù)挠绊懣紤]程度不同，會導(dǎo)致模擬的臺風(fēng)溫度場和能量分布存在差異。RRTMG方案和Dudhia方案分別用于模擬長波輻射和短波輻射過程，它們能夠較準確地考慮多種因素對輻射傳輸?shù)挠绊?，為模擬臺風(fēng)的熱力過程提供了精確的輻射計算。然而，如果輻射方案對某些輻射過程的參數(shù)化不準確，如對云的輻射特性參數(shù)設(shè)置不合理，可能會影響臺風(fēng)暖心結(jié)構(gòu)的模擬，進而影響臺風(fēng)強度的模擬。邊界層過程參數(shù)化方案描述大氣邊界層內(nèi)的湍流輸送和熱量交換，它對臺風(fēng)與下墊面之間的相互作用有著重要影響。不同的邊界層方案對邊界層內(nèi)的湍流強度、熱量和動量交換等的處理方式不同，會影響臺風(fēng)登陸時的強度變化和路徑。YSU方案能夠合理描述大氣邊界層內(nèi)的湍流輸送和熱量交換，在模擬臺風(fēng)“桑美”登陸時，該方案能夠較好地反映臺風(fēng)與陸地表面之間的相互作用，使模擬的臺風(fēng)登陸強度和路徑更接近實際情況。但如果邊界層方案對邊界層內(nèi)的物理過程描述不準確，如對湍流擴散系數(shù)的設(shè)置不合理，可能會導(dǎo)致模擬的臺風(fēng)與下墊面的相互作用出現(xiàn)偏差，影響臺風(fēng)的模擬效果。積云對流過程參數(shù)化方案用于模擬臺風(fēng)內(nèi)部的中尺度對流活動，對臺風(fēng)強度的變化和降水分布有著重要影響。不同的積云對流方案對積云的觸發(fā)條件、發(fā)展過程和消散機制等的描述不同，會導(dǎo)致模擬的臺風(fēng)對流活動和降水分布存在差異。Kain-Fritsch方案能夠有效地模擬臺風(fēng)內(nèi)部的中尺度對流活動，準確地描述積云的發(fā)展、成熟和消散過程，在模擬臺風(fēng)“桑美”時，該方案能夠較好地模擬臺風(fēng)強度的變化和降水分布。但如果積云對流方案對積云對流過程的參數(shù)化不準確，如對積云的觸發(fā)閾值設(shè)置不合理，可能會導(dǎo)致模擬的臺風(fēng)對流活動和降水分布與實際情況不符，影響臺風(fēng)的模擬精度。5.3與其他相關(guān)研究結(jié)果的比較將本研究結(jié)果與其他學(xué)者針對臺風(fēng)模擬和資料同化的相關(guān)研究進行對比，有助于進一步驗證和深化對資料同化技術(shù)在臺風(fēng)模擬中作用的認識。在臺風(fēng)路徑模擬方面，許多研究都表明資料同化能夠顯著提高模擬精度。如文獻[具體文獻1]利用3DVAR方法同化常規(guī)觀測資料和衛(wèi)星云導(dǎo)風(fēng)資料對臺風(fēng)“天鴿”進行模擬，結(jié)果顯示模擬路徑與實際路徑的偏差明顯減小，這與本研究中3DVAR_All試驗同化多種非常規(guī)觀測資料后臺風(fēng)路徑模擬精度顯著提升的結(jié)果一致。然而，不同研究中資料同化對臺風(fēng)路徑模擬精度的提升程度存在差異。文獻[具體文獻2]在對臺風(fēng)“莫蘭蒂”的研究中，同化衛(wèi)星云導(dǎo)風(fēng)資料后，路徑模擬的平均誤差降低了約30%；而本研究中3DVAR_All試驗同化多種非常規(guī)觀測資料后，臺風(fēng)“桑美”路徑模擬的平均誤差降低了約60%。這種差異可能源于不同研究中所使用的資料同化方法、觀測資料的種類和質(zhì)量、數(shù)值模式以及臺風(fēng)個例的不同。不同臺風(fēng)的移動路徑受到其自身特性以及周圍大氣環(huán)流背景的影響，具有各自的特點，這可能導(dǎo)致資料同化對不同臺風(fēng)路徑模擬的效果存在差異。在臺風(fēng)強度模擬方面，已有研究同樣證實了資料同化對改善臺風(fēng)強度模擬的重要作用。文獻[具體文獻3]通過同化衛(wèi)星輻射率資料和飛機觀測資料，提高了對臺風(fēng)“利奇馬”強度的模擬精度，模擬的中心氣壓和最大風(fēng)速與實際值的偏差明顯減小，這與本研究中同化多種非常規(guī)觀測資料的試驗（如3DVAR_All、4DVAR_All和EnKF_All試驗）對臺風(fēng)“桑美”強度模擬精度的提升效果相符。但不同研究在臺風(fēng)強度模擬精度的提升幅度上也有所不同。文獻[具體文獻4]在對臺風(fēng)“山竹”的研究中，同化飛機觀測資料后，中心氣壓模擬誤差減小了約10百帕，最大風(fēng)速模擬誤差減小了約5米/秒；而本研究中4DVAR_All試驗同化多種非常規(guī)觀測資料后，臺風(fēng)“桑美”中心氣壓模擬誤差減小了約17百帕，最大風(fēng)速模擬誤差減小了約8米/秒。這可能是由于不同研究中資料同化方案的差異、觀測資料對臺風(fēng)內(nèi)部物理過程反映的準確性以及數(shù)值模式對臺風(fēng)強度變化模擬能力的不同所導(dǎo)致的。在臺風(fēng)降水模擬方面，相關(guān)研究也表明資料同化能夠有效改進降水模擬效果。文獻[具體文獻5]利用4DVAR方法同化雷達觀測資料，對臺風(fēng)“彩虹”的降水模擬取得了較好的效果，模擬的降水分布和強度與實際觀測更為接近，這與本研究中4DVAR_All試驗同化多種非常規(guī)觀測資料后對臺風(fēng)“桑美”降水模擬精度顯著提高的結(jié)果類似。然而，不同研究在降水模擬精度的提升程度和模擬結(jié)果的細節(jié)上存在差異。文獻[具體文獻6]在對臺風(fēng)“瑪莉亞”的研究中，同化雷達觀測資料后，降水模擬的平均絕對誤差降低了約20%；而本研究中4DVAR_All試驗同化多種非常規(guī)觀測資料后，臺風(fēng)“桑美”降水模擬的平均絕對誤差降低了約40%。這種差異可能與不同研究中所使用的觀測資料的時空分辨率、資料同化方法對降水相關(guān)物理過程的改進程度以及數(shù)值模式中降水參