徐枝芳,吴洋,龚建东,蔡怡. 2021. CMA-MESO三维变分同化系统2 m相对湿度资料同化研究[J]. 气象学报, 79(6):943-955, doi:10.11676/qxxb2021.060
CMA-MESO三维变分同化系统2 m相对湿度资料同化研究
Assimilation of 2 m relative humidity observations in CMA-MESO 3DVar system
投稿时间:2021-02-24  修订日期:2021-08-17
DOI:10.11676/qxxb2021.060
中文关键词:  2 m相对湿度  CMA-MESO 3DVar  同化  理查森数
英文关键词:2 m relative humidity  CMA-MESO 3DVar  Assimilation  Richardson number
基金项目:国家重点研发计划项目(2018YFC1507600、2018YFF0300100)和国家自然科学基金项目(41275105)
作者单位
徐枝芳 中国气象局地球系统数值预报中心北京100081
中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室北京100081
国家气象中心北京100081 
吴洋 天津市津南区气象局天津300350 
龚建东 中国气象局地球系统数值预报中心北京100081
中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室北京100081
国家气象中心北京100081 
蔡怡 国家气象中心北京100081
成都信息工程大学成都610225 
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中文摘要:
      为了提高CMA-MESO (China Meteorological Administration Mesoscale model)(原GRAPES)三维变分同化系统中2 m相对湿度资料的应用效果,改善模式中相对湿度的分析和降水预报效果,分析了2015年6—8月T639(T639L60全球中期数值预报系统,0.28125°×0.28125°)分析场低层相对湿度和2 m相对湿度之差与表征稳定度的理查森数(Ri)的关系,发现二者有很好的相关,Ri<0时,模式低层相对湿度与2 m相对湿度的差异较小,基本在同化观测误差范围内。依据该统计结果,对CMA-MESO同化系统中2 m相对湿度同化方案进行优化,Ri<0时,将观测站地形低于模式地形的2 m相对湿度观测由观测站高度改为模式最低层高度进行同化,形成新的2 m相对湿度同化方案,旨在解决2 m相对湿度资料同化时模式地形高度与观测站高度不同的影响。2018年7月CMA-MESO三维变分同化系统(3DVar)个例和连续试验结果显示:新的2 m相对湿度同化方案同化分析资料数量明显增加,且08时多于20时(北京时),新增观测点新息向量(背景减观测)与周围原有观测新息向量保持基本一致,分析残差偏差和均方根误差减小,降水预报效果明显改善。新2 m相对湿度同化方案通过提高观测站低于模式地形高度的观测资料合理应用,从而改善了3 km模式系统同化分析和预报效果。
英文摘要:
      In order to improve the relative humidity analysis and forecast of the CMA-MESO (China Meteorological Administration Mesoscale model) 3DVar (3-Dimensional Variational) data assimilation system at 3 km resolution, a new observation operator for 2 m relative humidity observations and the tangent linear as well as its adjoint have been coded, tested, and then introduced into the CMA-MESO 3DVar operational assimilation system. The T639 (T639L60 Global Medium Range Forecast System, 0.28125°×0.28125°) analysis of results for three months (1 June to 31 August, 2015) shows that the difference in relative humidity between 2 m and the lowest model level is a function of the Richardson number. Therefore, 2 m relative humidity can be directly compared to relative humidity at the lowest model level. The observation operator assumes that relative humidity is constant in unstable surface layer. The results show that more 2 m relative humidity observations can be used in the 3DVar assimilation system with this scheme, and the relative humidity analysis is more close to observations. The EST (Equitable Threat Score) value of summer (1—31 July, 2018) experiments is higher when 2 m relative humidity observations are assimilated using this scheme. The assimilation of surface relative humidity observations seems to be improved.
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