浅谈多普勒多普勒天气雷达资料在灾害性天气预报中运用

摘 要：我国是气象灾害频发的国家，每年因气象灾害损失超过2000亿元，除了台风、暴雨、洪涝、干旱等大范围气象灾害以外，强对流天气也造成严重的灾害。受常规观测资料时间和空间分辨率的影响，难以有效地捕捉强对流天气系统的发生、发展及消亡过程，难以对灾害性天气进行有效的预警、预报。而高时空分辨率的多普勒天气雷达资料的出现为灾害性天气的资料同化与预报提供了可能。如何将天气雷达资料应用到天气预报中，需要进行资料同化。本文介绍了几种主要的资料同化方法及多普勒天气雷达资料的资料同化的研究进展。
关键词：灾害性天气；多普勒天气雷达；资料同化

一、多普勒雷达资料在灾害性天气预报中的重要作用

近年来，我国气象灾害呈现种类繁多、分布地域广、发生频率高等特点，严重影响经济社会发展摘自：论文查重站www.618jyw.com
和人民群众的生产生活。在我国，气象灾害占自然灾害的比例达到70%以上，1991年至2009年，我国平均每年因气象灾害造成3973人死亡，近4亿人次受灾，农作物受灾面积4840万公顷，直接经济损失2000余亿元，占GDP的比例平均为

2.8%。2012年，全国主要气象灾害造成经济损失更是创下了3358亿元的新高。

除了台风、暴雨、洪涝、干旱等大范围重大气象灾害外，强对流天气往往也造成严重的灾害。在我国，强对流气象灾害仅次于暴雨、洪涝灾害，占气象灾害的六分之一以上。
2012年7月21日03时至22日08时，受贝加尔湖高空冷涡和西太平洋副热带高压共同影响，华北地区出现了一次大范围强降水天气过程。此次降水过程持续时间长、强度大、范围广，山西、河北、北京、天津等地先后出现强降水天气，其中北京市更是创造了61年来最强降水纪录。暴雨洪涝灾害造成房山、通州、石景山等11区（县）12.4万人受灾，4.3万人紧急转移安置。全市受灾人口190万人，77人遇难，全市经济损失近百亿元。此次降水及其衍生灾害造成500多架次航班延误取消，部分火车晚点，城区大面积积水造成交通堵塞。
提高灾害性天气预报准确度有两个途径，一方面是开发更高分辨率，更能反映中小尺度天气物理过程的模式；另一方面是提供更高时空分辨率的观测信息，为模式提供更好的预报初值。
随着高分辨率且包含复杂物理过程的非静力数值模式的发展和运算能力的提高，中小尺度高分辨率精细模式的预报能力不断提高。然而，目前用于形成中小尺度数值天气预报模式的初始场主要依赖于大尺度模式提供的背景场和常规观测资料同化，目前我国的常规地面观测平均测站距离为近百公里，每3小时进行一次观测，高空观测站距离为几百公里，每6小时进行一次观测，受常规观测资料时间和空间分辨率的影响，难以有效地捕捉强对流天气系统的发生、发展及消亡过程，难以对灾害性天气进行有效的预警、预报。
细致而准确的大气流场和水汽分布等信息的缺乏，制约了中小尺度数值预报技术的发展，成为灾害性天气漏报的重要原因之一。而高时空分辨率的多普勒天气雷达资料的出现为灾害性天气的资料同化与预报提供了可能。多普勒天气雷达作为先进的气象业务观测技术手段，能直接提供全天候高时空分辨率（时间分辨率5-10分钟，空间分辨率125-1000米）的大气流场结构和水汽场的丰富信息。多普勒天气雷达不仅能提供降水粒子的强度信息，还能提供降水粒子的运动信息，能在灾害性天气的预报、预警中发挥积极的作用，是提高强对流天气预报能力的关键途径。
与传统天气雷达相比，多普勒雷达能够监测到位于垂直地面8-12公里的高空中的对流云层的生成和变化，判断云的移动速度。1991至1997年，美国在全国及海外布网的165部NEXRAD被称为天气雷达系统的典范，是目前世界上最先进的和最精确的天气雷达系统。它所采用的多普勒信号处理技术和自动产生灾害性天气警报的能力无与伦比。NEXRAD可以自动形成和显示丰富多彩的天气产品，极大地提高了对超级单体、湖泊效应雪、成层雪、雷暴、降水、风切变、下击暴流、龙卷、锋面、湍流、冰雹等重大灾害性天气的监测和预报能力。对强雷暴的侦察率是96%，对龙卷的发现率是83%，对龙卷警告的平均预警时间是18分钟，而在未建NEXRDA网络之前，美国国家上述参数的平均值分别是60%，40%和2分钟。与常规观探测资料不同，多普勒雷达提供的反射率和径向风的探测不能直接应用到数值天气预报模式，需要进行多普勒雷达资料的同化才能有效地利用这些资料。
根据《我国新一代天气雷达监测网站点布局方案》，我国已基本完成了158部新一代天气雷达的建设，从而构成我国新一代天气雷达的业务探测网，这与美国NEXRAD WSR-88D的布网在雷达数量与布网分辨率方面都是相当类似的。然而，我国目前在多普勒雷达资料业务应用方面，定量化利用率较低。
只有实现多普勒雷达资料同化的业务化应用，才能逐步实现强对流天气预报的客观化和定量化，逐步建立灾害性天气的临近和短时预报方法，实现我国灾害天气数值预报技术方法上的实质性突破；才能有效提高我国新一代天气雷达资料的经济效益和社会效益。

二、资料同化方法介绍

众所周知，数值天气预报（NWP）是一个初/边值问题：给定对当前大气状态的估计（初值）和合适的地面及侧边界条件，模式将能模拟（预报）出大气的演变结果。显而易见，初值的估计越精确，预报的质量就越好。近年来，业务数值天气预报中心通常使用一种观测资料和短期预报结果的统计结合的方法来产生初值。这种方法就是人们越来越熟悉的“资料同化”。
气象资料同化方法包括最优插值方法、变分方法（三维变分和四维变分）、顺序资料同化方法（Kalman滤波和集合Kalman滤波方法等），下面简要介绍这些资料同化方法的特点。
最优插值：这是一种从统计意义上来说均方差最小的线性插值方法。80年始，它在世界上得到了广泛应用，成为业务用的最多的一种同化方法。最优插值能够处理各种精度不同的资料和考虑动力约束，比如地转关系、静力平衡关系和热成风关系都可以融入相关函数中。不足主要有：背景场的误差看作是各向均匀、各向同性的；不能直接同化非常规观测资料诸如雷达观测资料等。源于：大专毕业论文范文www.618jyw.com
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