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优秀成果展示——区域模式多源观测资料同化关键技术

发布者：   来源：   发布时间：2024/9/10 0:00:00   标签:   浏览次数:1333

成果评价编号： 中气科成评[2023]052
评价结果： 良好
成果名称： 区域模式多源观测资料同化关键技术
完成单位： 南京信息工程大学、北京城市气象研究院、南京气象科技创新研究院
成果形式： 应用研究和技术开发类-方法
研究领域： 天气预报
评价年份： 2023
完成人： 陈耀登、闵锦忠、许冬梅、王元兵、陈敏、曾明剑、李昕、沈菲菲、孟德明、杨春、孙涛、王程
成果简介： 资料同化是数值天气预报的核心环节之一。该成果依托国家重点研发计划等项目，针对区域模式中雷达、卫星等新型观测资料协调同化及云雨区观测合理同化等问题，通过构建资料同化理论模型、发展天气雷达同化算法、研发卫星同化技术等研究，揭示了背景误差协方差多变量相关特征并建立了同化系统中控制变量转换模型，提出并实现了多时空尺度四维变分等雷达资料同化算法，发展并建立了云雨区水凝物控制变量的卫星资料同化等关键技术，成果有力促进了雷达和卫星等多源观测资料在区域数值预报模式中的有效利用。经多方测试和专家评估，研究成果改进了区域数值预报模式同化和预报效果，为解决数值模式中主要“卡脖子”难题做出了贡献。
（1）揭示了背景误差协方差多变量相关特征并建立了同化系统中控制变量转换模型，为改善同化系统对灾害性天气同化和预报的性能提供了模型基础。揭示了背景误差协方差多变量相关特征并建立了高斯控制变量转化算法和计算模型，为同化系统满足理论假定提供了理论基础；提出了历史预报集合-变分混合同化方案，在不增加计算量基础上引入各向异性背景误差协方差，提高了多源资料的在区域模式的同化效果；构建了基于水凝物控制变量的背景场误差协方差，为提高区域模式在云雨区同化效果提供了更好模型。 （2）提出并实现了多时空尺度四维变分等雷达资料同化算法，提高了强对流等灾害性天气的雷达同化和预报效果。揭示了雷达径向风和反射率因子的非线性及多尺度特征，提出并建立了多时空尺度雷达资料四维变分同化算法，克服了强对流天气雷达同化中的非线性问题；建立了实时天气背景依赖的反射率因子同化算法，解决了强对流天气同化中的经验性问题；提出了基于双偏振雷达相态分类的雷达反射率因子水凝物反演同化方案，改善了单一反射率因子分析多相态水凝物变量的不确定性问题。 （3）发展并建立了云雨区水凝物控制变量的卫星资料同化等关键技术，提高了风云气象卫星等卫星资料的同化利用率和同化预报效果。建立了基于水凝物控制变量的云雨区卫星资料同化算法，实现了水凝物控制变量的直接转换，解决了云雨区水凝物变量难以直接分析的难题；提出了一种三维动态云检测方案，并应用于CMA-GFS和WRFDA模式中，提高了卫星资料的同化利用率，改进了台风路径预报和台风结构的模拟；构建了基于水凝物控制变量的风云卫星微波资料全空同化模型，阐明了水凝物控制变量将云雨区的微波观测信息反馈给分析的过程和机制，提高了风云三号卫星在云雨区的同化和预报效果。
数值模式作为天气预报最重要的手段，其预报能力直接关乎国民经济发展和公共安全。资料同化通过融合数值模式与观测资料，为数值模式提供更合理初值，从而提高模式预报能力。本成果紧密围绕区域模式高分辨率的观测同化需求，研发适用于区域模式高分辨率观测资料同化方案，被国内外多个单位采用，并获高度评价，主要有： 1）成果被中国气象局CMA-meso和CMA-BJ等模式采用，业务验收结论为“系统运行稳定，效果良好”； 2）成果被中国人民解放军某部、国家卫星气象中心、中国电力科学研究院等多个研究和业务部门采用； 3）美国NCAR采用了相关成果并作为其WRFDA系统中最精良和最高级选项“The MBE is the most sophisticated and advanced option”； 4）美国国家强风暴实验室的NEWSVAR模式采用了相关成果，评测认为对预报具有高效性和优越性“has been thoroughly tested … showed high efficiency and superiority”。
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