本文利用中尺度非静力WRF(Weather Research Forecast,Version 3.4)模式,针对1013号"鲇鱼"台风个例,通过对红外高光谱AIRS(Atmospheric Infrared Sounder)资料经过基于空间梯度信息的质量控制之后同化进入模式,来评估新的质量控制方法对同化效果的影响以及对台风数值模拟的改善情况。研究结果发现,如果仅仅基于WRFDA(WRF Data Assimilation system,Version 3.4)模式自带的质量控制系统,将会有部分梯度距平值明显较大超过阈值的资料被同化进入模式,而这些可能受到"污染"且误差较大的资料同化进入模式必将会导致同化结果有较大误差,影响分析结果的质量。而对AIRS资料经过基于空间梯度信息质量控制之后再同化进入模式,确实可将梯度距平值大于阈值的"坏点"剔除掉,从而使初始场的描述更加准确,台风路径的模拟精度在一定程度上得到提高。综上可知,基于空间梯度信息的质量控制方法整体上对改善同化效果有较好的正效应,对台风的数值模拟也起到一定的促进作用。
卫星微波垂直探测器的辐射观测资料在数值预报中的同化应用使得数值预报水平有了巨大的飞跃。微波资料的质量控制是保证观测资料成功同化的关键所在。文章提出一种基于AMSU-A(Advanced Microwave Sounding Unit-A)辐射亮温资料梯度信息的新质量控制方法,将亮温梯度距平值明显较大的资料作为被降水污染或因为其他原因出现的"坏"的资料。利用中尺度非静力WRF(Weather Research and Forecasting)模式和区域三维变分同化,针对"海鸥"(2008)和"圆规"(2010)2个个例,对比旧质量控制中的降水检测和阈值检测方法,评估该方法用于AMSU-A资料同化时对台风数值模拟的情况。研究表明,旧质量控制方法将会使一些"坏"的微波观测资料同化进入模式,降低模式分析场的质量,进而导致同化结果有较大误差。相对于旧方法获得的分析场,利用基于亮温梯度信息的质量控制方法可使更多"坏"的观测剔除,同化后模式初始时刻的位势高度场和风场更接近于真实情况。与传统AMSU-A辐射资料的同化相比,新质量控制方案使2个台风路径数值模拟的偏差有明显的减小:"海鸥"个例中,模拟台风路径误差的最大改善比为12,路径误差改善约540km;"圆规"个例的最大改善比为13,模拟路径误差减小118km。
