FY4 GIIRS 反演三维风场与卫星云产品联合同化研究


台风等极端天气事件的准确预报依赖于多源观测资料合理同化,尤其是热动力和动力信息。其中,风场数据被认为是提高预报精度的关键要素之一。国际气象组织(WMO)已指出,风场特别是三维风廓线)在全球观测系统构建过程中应当处于最高优先级。然而,三维风场的获取一直是气象探测中的难题,尤其是高时空分辨率的三维风廓线资料。传统的风观测主要依赖地面站、飞机、雷达和卫星等手段,但这些方法在探测三维风场上均存在一定的局限性。近年来,随着卫星遥感技术的不断进步,特别是静止轨道高光谱红外探测仪GeoHIS)技术的应用,获取高分辨率三维风场的能力得到了显著提升。例如,中国的风云四号卫星搭载的GIIRS系统已开始提供高时间分辨率的三维风场数据,海外如欧洲气象卫星组织(EUMETSAT)和美国的GeoXO计划也在开发类似的技术。

虽然三维风场数据的获取技术不断成熟,如何在实际预报中有效同化这些动信息,仍是一个技术难点,面对于复杂的台风环境,不仅需要同化三维风场数据,还需要将水汽、温度、云微物理等其他观测数据综合考虑。如何合理协调地同化这些数据,确保模式得到全面而准确的初始条件,是一个巨大的挑战。

为解决上述问题,南京大学谈哲敏院士团队提出了一种卫星三维风场与云信息的协调同化方案通过采用水凝物背景场误差协方差(Chen et al., 2015Meng et al., 2021),建立水凝物与传统气象变量(如风、温度、湿度)之间的平衡关系,使得水凝物信息能够与动场信息相互影响,从而在台风等快速变化的天气系统中提供更加精准的初始条件。研究旨在阐明在水凝物合理分析的基础上,额外同化 GIIRS 反演的三维风观测数据对台风分析和预报的影响(图1


1. (a) 2018 7 10 00 UTC Himawari-8 反演的云液态和冰水路径(单位:kg/m2)。(b)(c)(d)表示同时刻 FY4-A GIIRS 反演的 300 hPa500 hPa 850 hPa 水平风场,填色表示FY4A像仪(AGRI)水汽通道亮度温度(单位:K)。

研究设计了两组试验,第一组试验仅同化了GTS常规观测数据集和葵花8号静止卫星反演的云水、云冰路径观测(EXP_CWP),第二组试验在第一组试验的基础上,进一步同化了GIIRS反演的三维水平风场观测(EXP_WND)。研究针对2018年台风Maria2019年台风Lekima开展逐小时循环同化预报试验,均进行连续9个循环的同化分析,在最后分析时刻进行自由预报。研究结果表明,GIIRS反演的三维水平风场的额外同化显著减少了预报分析中的均方根误差,尤其是在风UV分量上(2)。大尺度环境场的精度提升显著改善了台风路径、最大风速以及海平面气压的预报精度3。此外,台风登陆后的降水空间分布和强度的预报也得到了改善4。这项工作强调了动力信息在热带气旋预报中的重要性,并强调了精确的三维风场观测数据对于提升数值天气预报(NWP)的关键作用

 

2. 台风 Maria2018)为例 EXP_WND EXP_CWP 试验RMSE随分析时间的变化。图中线条为垂直方向均方根误差差值的平均(aU 风(单位:m/s)、(bV 风(单位:m/s)、(c)温度(单位:K)和(d)比湿(单位:g/kg)。


3. (a) 台风 Maria (2018)(黄线和绿线)和台风 Lekima (2019)(红线和蓝线)的台风路径,其中 EXP_WND试验黄线和红线EXP_CWP试验绿线和蓝线,黑色为最佳路径数据集(IBTrAcs)。(b)(c)分别为台 Lekima (2019) (c)台风Maria (2018)中心海平面气压(虚线实线;单位:hPa)和最大风速(圆圈虚线;单位:m/s


4. (a, b, c) 台风 Maria (2018)201871100 UTC开始的24小时累计降水分布,(d, e, f) 台风 Lekima (2019)201981000UTC开始的36小时累计降水分布(单位:毫米),其中 (a, d) 为降水观测值,(b, e) EXP_CWP试验结果,(c, f) EXP_WND试验结果。


本研究首次将来自静止轨道高光谱红外探测仪的三维水平风场数据与水凝物信息(如云水路径和云冰路径)进行协调同化。通过引入水凝物背景误差协方差,建立了静止卫星三维风场与云信息协调同化方案,实现了动力场与水凝物的有效协调分析,使得不同类型的数据可以相互影响、相互补充,从而显著提高了台风分析和预报效果。

研究突出了三维风场观测数据在热带气旋预报中的重要作用不仅加深了对高分辨率风场在数值天气预报中作用的理解也为未来静止轨道气象卫星(如风云卫星、GeoXO等)动力场探测的设计和部署提供了一定的理论基础该研究以"Added Value of Three‐Dimensional Horizontal Winds From Geostationary Interferometric Infrared Sounder for Typhoon Forecast in a Regional NWP Model" 为题发表于《Journal of Geophysical Research: Atmospheres》。文章第一作者为南京大学孟德明博士,通讯作者为南京大学谈哲敏院士,合作者包括国家卫星气象中心李俊研究员,美国威斯康星大学麦迪逊分校气象卫星研究合作研究所CIMSS)马铮博士,南京信息工程大学陈耀登教授。该研究受到国家自然科学基金重大项目"台风发生发展理论与精细预报技术研究"的资助。

【参考论文】

Meng, D., Tan, Z., Li, J., Ma, Z., & Chen, Y. (2024). Added Value of Three‐Dimensional Horizontal Winds From Geostationary Interferometric Infrared Sounder for Typhoon Forecast in a Regional NWP Model. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 129(6), e2024JD040736. https://doi.org/10.1029/2024JD040736

Meng, D., Chen, Y., Li, J., Wang, H., Wang, Y., & Sun, T. (2021). Cloud-dependent piecewise assimilation based on a hydrometeor-included background error covariance and its impact on regional Numerical Weather Prediction. Monthly Weather Review, 149(9), 3155–3171. https://doi.org/10.1175/MWR-D-20-0419.1

Chen, Y., Wang, H., Min, J., Huang, X.-Y., Minnis, P., Zhang, R., et al. (2015). Variational Assimilation of Cloud Liquid/Ice Water Path and Its Impact on NWP. Journal of Applied Meteorology and Climatology, 54(8), 1809–1825. https://doi.org/10.1175/JAMC-D-14-0243.1