一種運用物理初始化同化地閃資料的方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種運用物理初始化同化地閃資料的方法，該方法包括以下步驟：⑴將由閃電資料轉換的三維代理雷達回波進行垂直方向篩選，得到最大回波反射率因子；⑵根據公式求得降水強度，并將其轉換成降水通量的形式；⑶設云頂高度為三維雷達代理回波頂高，云底高度則由背景場的抬升凝結高度近似代替；⑷表示云內垂直上升速度；⑸當降水強度小于0.1的區(qū)域時，垂直速度與背景場保持一致，比濕和云水含量不作改變；云水含量設為0，最大相對濕度不超過80%；當降水強度大于0.1的區(qū)域時，對比濕和云水含量進行調整。本發(fā)明可有效提高模式對強對流系統(tǒng)臨近預報精度。
【專利說明】一種運用物理初始化同化地閃資料的方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及一種氣象資料的處理方法，尤其涉及一種運用物理初始化同化地閃資料的方法。
【背景技術】
[0002]閃電，作為大氣中較為常見的一種放電現象，能夠詳細給出對流云所產生放電的時間、位置、數量、極性和強度等信息，并且受地形影響小，從探測范圍和時空分辨率都要高于天氣雷達，這使得閃電資料在強對流天氣研究中具有一定的優(yōu)勢。如果將閃電資料用于精細化的天氣預報的初始化過程，進一步提高模式初始場中的對流活動信息的準確性，預期會對提高強對流天氣的短期預報準確性有重要的作用。閃電定位網資料的同化研究才剛剛起步，因而相對于其它大氣資料而言，閃電資料同化的研究也相對較少。閃電定位網資料同化所面臨的難點在于它的觀測量不是模式變量，這就需要在同化前將它與某種模式變量(或診斷量)建立聯系。近年來，國內外大量研究發(fā)現，對流天氣的地閃與對流降水率(或云內降水粒子)(Chang等(Chang, D._E.，J.A.Weinman, C.A.Morales, et al.2001.The effect of spaceborne microwaveand ground-based continuous lightning measurements on forecasts of the 1998Groundhog Day storm.Mon.Wea.Rev., 129，1809 - 1833) ; Tapia 等(Tapia，A.，Smith, J.A., and Dixon, M.1998.Estimation of convective rainfall fromlightning observations.J.App1.Meteor., 37: 1497-509))、冰水含量(Gauthier 等(Gauthier, M.L，et al.2006.Relationship between cloud-to-ground lightningand precipitation ice mass: A radar study over Houston.Geophysical ResearchLetters, Vol.33，L20803，do1:10.1029/2006GL027244) ; Deierling 等(DeierlingI ， Univ.0f Alabama, Huntsville, et al.2006.Total lightning frequencyin relation to ice masses and ice mass flux estimates.Preprints, SecondConf.0n Meteorological Applications of Lightning Data, Atlanta, GA， Amer.Meteor.Soc.，P2.8))、雷達垂直液態(tài)水含量 VIL(Vertically Integrated Liquid)、回波頂高 ET (Echo Tops) (Munsell(Munsell.2009.Developing Proxy Radar Datawith the Aid of Cloud-to—Ground Lightning for a Nowcasting System, Bachelorthesis, Massachusetts Institute of Technology))有很強的相關性。其中最為突出的就是在美國 GSD(Global Systems Division)業(yè)務運行的 RUC(Rapid Update Cycle)及 RR(Rapid Refresh)同化系統(tǒng) GSI (Gridpoint Statistical Interpolation)中，閃電資料被按照簡單假設轉換成代理雷達回波來進行同化(Benjamin等(Benjamin，S.G.，S.S.Weygandtj et al.2006.Assimilation of lightning data into RUC modelconvection forecasting.Preprints, Second Conf.0n Meteorological Applicationsof Lightning Data, Atlanta, GA，Amer.Meteor.Soc.，CDROMj 4.3) ; Benjamin 等[7] ( Benjamin, S.，et al.2007.From the radar enhanced RUC to the WRF-basedRapid Refresh.18th Conf.Num.Wea.Pred.，Park City, UTj AMSj J3.4) ; Weygandt等(Weygandtj S.S., and S.G.Benjamin.2007.Radar reflectivity-basedinitialization of precipitation systems using a diabatic digital filter withinthe Rapid Update Cycle.18th Conf.Num.Wea.Pred.，Park City, UTj AMSj IB.7);Hu 等(Huj Mj S.S.Weygandtj et al.2008.0ngoing development and testing ofgeneralized cloud analysis package within GSI for initializing Rapid Refresh.13th Conf.0n Aviation, Range, and Aerospace Meteorology, New Orleans, Paper7.4); Hu等(Hu，Mj S.S.Weygandtj S.G.Benjamin, et al.2009.Assimilation oflightning data using cloud analysis within the Rapid Refresh, 4th Conferenceon the Meteorological Applications of Lightning Data.))。他們使用 NSSL (NationalSevere Storms Laboratory) Ikm精度的全美回波拼圖產品擬合出單位格點內的閃電個數和最大回波強度之間的經驗關系，并根據線性關系模擬出三維代理回波強度，結果和觀測回波比較接近。另外，Pessi 和 Businger ( Pessij Antti T.and Steven Businger.2009.Relationships among Lightning, Precipitation, and Hydrometeor Characteristicsover the North Pacific Ocean*.J.App1.Meteor.Climatol.，48: 833 - 848)同樣也給出了冬季和夏季閃電頻數和雷達最大回波及所在高度的定量關系，以及代理三維回波垂直廓線計算公式并準備將來運用至LAPS云分析內。同化由閃電資料轉換過來的雷達回波也在RUC/RR業(yè)務運行，具有很好的可行性。所以說用同化雷達回波強度的方法來同化閃電資料具有一定可行性。有關多普勒雷達回波強度資料同化方法的研究在國內外已有大量的研究，當前這些研究釆用的方法主要有變分方法(Xiao等(Xiao，Q.N.，Y.H.Kuoj etal.2005.Assimilation of Doppler Radar Observations with a Regional 3D - VarSystem:1mpact of Doppler Velocities on Forecasts of a Heavy Rainfall Case.J.App 1.Meteor.，44(6): 768 - 788))、集合卡爾曼濾波方法(Tong and Xue (Tong,M.and M.Xue.2005.Ensemble Kalman filter assimilation of Doppler radardata with a compressible nonhydrostatic model: OSSE Experiments.Mon.Wea.Rev., 133，1789-1807))和一些經驗的方法，如云分析和物理初始化方法(Krishnamurt等(Krishnamurtij T.N.，K.1ngles，et al.1984.Details of low latitudemedium range numerical weather prediction using a global spectral model,part i1: effects of orography and physical initialization.Journal of theMeteorological Society of Japan, 62: 613-649); Haase G等(Haase G，Crewell S，Simmer C，et al.2000.Assimilation of radar data in mesoscale models: Physicalinitialization and latent heat nudging.Physics and Chemistry of the Earth,Part B: Hydrology, Oceans and Atmosphere, 25(10): 1237-1242); Milan M等(MilanMj Venema V， Schuttemeyer D， et al.2008.Assimilation of radar and satellitedata in mesoscale models: A physical initialization scheme.MeteorologischeZeitschriftj 17(6): 887-902); Yang 等(Yang Y，Qiu C，Gong J.2006.Physicalinitialization applied in WRF - Var for assimilation of Doppler radar data.Geophysical research letters, 33，L22807，do1: 10.1029/2006GL027656) ; Yang等(Yang Yj Qiu C， Gong J， et al.2009.The WRF 3DVar system combined with physicalinitialization for assimilation of Doppler radar data.Acta MeteorologicaSinica, 23(2): 129-139))等。
[0003]其中物理初始化最初由Krishnamurti等人提出，它在雷達回波強度與降水強度之間建立一種半經驗關系，基于物理解析過程對垂直上升速度、比濕和云水含量進行調整，能明顯縮短模式的初始調整時間(spin-up time)，對降水預報有一定的正作用，使得臨近預報變?yōu)榭赡?Yang 等(Yang Y, Qiu C，Gong J.2006.Physical initializationapplied in WRF -Var for assimilation of Doppler radar data.Geophysical researchletters, 33，L22807, do1: 10.1029/2006GL027656) ; Yang 等(Yang Y, Qiu C, GongJ, et al.2009.The WRF 3DVar system combined with physical initializationfor assimilation of Doppler radar data.Acta Meteorologica Sinica, 23(2):129-139))。這與GSI云分析中調整水汽和云微物理量的方法有類似之處。
[0004]雷達資料具有一定的缺陷，高回波值區(qū)域不一定有強對流的發(fā)生，而閃電發(fā)生的區(qū)域一定存在強對流。閃電作為強對流的指示器，將閃電資料同化入中尺度模式，會對提高強對流系統(tǒng)的臨近預報精度產生積極作用。

【發(fā)明內容】

[0005]本發(fā)明所要解決的技術問題是提供一種提高模式對強對流系統(tǒng)臨近預報精度的運用物理初始化同化地閃資料的方法。
[0006]為解決上述問題，本發(fā)明所述的一種運用物理初始化同化地閃資料的方法，包括以下步驟:
⑴將由閃電資料轉換的三維代理雷達回波進行垂直方向篩選，得到最大回波反射率因子rLfi ,其單位為mm6/m3 ；
⑵根據
【權利要求】
1.一種運用物理初始化同化地閃資料的方法，包括以下步驟: ⑴將由閃電資料轉換的三維代理雷達回波進行垂直方向篩選，得到最大回波反射率因子X2'，其單位為mm6/m3 ； ⑵根據
【文檔編號】G01W1/10GK103837911SQ201410110400
【公開日】2014年6月4日 申請日期:2014年3月24日 優(yōu)先權日:2014年3月24日
【發(fā)明者】王瑩, 楊毅 申請人:蘭州大學