基于集合敏感性的观测资料影响性综合评价及其对同化预报系统的优化

随着探测技术的不断更新和飞速发展，可获得的观测资料越来越多。如何在有限的计算资源下合理利用资料是当今数值天气预报领域的重要课题。由于不同途径获取的观测资料对预报效果的贡献各不相同，因此，对观测资料进行影响性评价是同化预报系统的一个关键环节。传统的OSEs评价方法需要进行大量的对比试验，对于海量的资料该方法很难有效地实现对所有资料相对贡献的全面评价。本申请项目拟利用一个中尺度集合卡尔曼滤波同化系统和一个新近发展的基于集合的资料综合评价方案，同时定性、定量地给出各观测资料的影响性。通过综合分析影响性的正、负效应和相对大小，全面地评价各类观测，尤其是非常规观测的贡献，在此基础上改善和优化同化预报系统。本项目的研究成果将进行一个月的实时试验，实现对资料质量的动态监控。

本项目利用一个中尺度WRF-EnKF同化预报系统和一个新近发展的基于集合的资料综合评价方案（LK08），同时定性、定量地评价了常规、非常规观测资料对模式预报的影响性。通过对影响性的正、负效应和相对大小的综合分析表明，从观测变量看，风场资料的影响性最大，其次是温度、湿度资料；从探测手段看，探空资料对预报的影响性最大，卫星导风、地面站资料其次，自动站、雷达等非常规资料总体对预报均有正贡献。在此基础上改善和优化了同化预报系统。评价方法的实时应用表明，该方法可实现对观测资料质量的动态监控。项目发现了原LK08 评价方法的小错误，对其进行了修正。