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    多普勒雷達(dá)資料同化對暴雨預(yù)報(bào)的影響

    2016-12-19 00:36:56馬曉華屈麗瑋張雅斌
    陜西氣象 2016年6期
    關(guān)鍵詞:徑向速度風(fēng)場反射率

    馬曉華,屈麗瑋,張雅斌

    (1.陜西省氣象臺,西安 710014;2.西安市氣象臺,西安 710016)

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    多普勒雷達(dá)資料同化對暴雨預(yù)報(bào)的影響

    馬曉華1,屈麗瑋1,張雅斌2

    (1.陜西省氣象臺,西安 710014;2.西安市氣象臺,西安 710016)

    診斷分析了2007年8月8日陜西中南部一次突發(fā)性大暴雨過程,利用WRFV3.4數(shù)值預(yù)報(bào)模式及WRF-3DVAR變分同化系統(tǒng),采用直接同化西安C波段多普勒雷達(dá)資料的方法,設(shè)計(jì)了4組試驗(yàn)方案。結(jié)果表明,多普勒雷達(dá)資料同化能有效改進(jìn)WRF數(shù)值模式性能,不同的同化方案對模式初始場及預(yù)報(bào)場有不同的改進(jìn),同化反射率對初始水汽場的改變較為顯著,而同化徑向速度對初始風(fēng)場的改變更為明顯。在加入雷達(dá)資料同化后模式系統(tǒng)對中小尺度天氣系統(tǒng)特征的模擬效果提高,風(fēng)場的輻合特征更為明顯,水汽也有顯著增強(qiáng),降水強(qiáng)度和中心跟實(shí)況更為接近。

    雷達(dá)資料同化;WRF模式;暴雨

    隨著天氣預(yù)報(bào)技術(shù)的發(fā)展,數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品已成為不可缺少的預(yù)報(bào)工具。提高數(shù)值預(yù)報(bào)模式預(yù)報(bào)能力是提高預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率最直接的手段。陜西地處西北地區(qū)東部、青藏高原東北部,每年7月上旬及8月下旬中尺度對流系統(tǒng)頻發(fā),易發(fā)生突發(fā)性強(qiáng)、災(zāi)害性大的強(qiáng)對流天氣[1]。數(shù)值預(yù)報(bào)模式對強(qiáng)對流天氣成功預(yù)報(bào)的基礎(chǔ)是初始場中盡可能含有足夠多的中尺度信息,研究表明多普勒雷達(dá)資料同化能有效提升中尺度數(shù)值模式降水預(yù)報(bào)性能[2-7]。但是目前我國西北地區(qū)普遍使用C波段雷達(dá),相關(guān)研究不多[8]。陜西擁有7部多普勒雷達(dá),高時(shí)空的多普勒雷達(dá)資料包含了豐富的中尺度信息,雷達(dá)徑向速度和反射率因子資料對強(qiáng)對流過程的模擬有何影響?不同雷達(dá)資料調(diào)整方案對模式初始場和中尺度對流系統(tǒng)及降水預(yù)報(bào)結(jié)果有何影響?如何利用反射率因子及徑向速度資料改進(jìn)陜西省數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品,從而提高預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率是陜西省氣象部門目前亟待解決的問題。

    采用美國NCAR研發(fā)的WRFV3.4數(shù)值預(yù)報(bào)模式及WRF-3DVAR變分同化系統(tǒng),對陜西西安C波段多普勒天氣雷達(dá)徑向速度及反射率因子做了直接同化,選取了2007年8月8日關(guān)中地區(qū)一次區(qū)域性暴雨過程,設(shè)計(jì)了四組試驗(yàn)方案,包括控制試驗(yàn)(不同化雷達(dá)資料)和三種敏感性試驗(yàn)(同化反射率因子、同化徑向速度、同化反射率因子和徑向速度),來檢驗(yàn)和評估不同種類多普勒天氣雷達(dá)資料同化對WRF模式初始場及模式對暴雨的預(yù)報(bào)能力的影響和作用。

    1 個(gè)例選取及試驗(yàn)設(shè)計(jì)

    1.1 暴雨個(gè)例及其天氣背景分析

    2007年8月8日10:00—22:00(世界時(shí),下同),陜西關(guān)中出現(xiàn)強(qiáng)降水天氣過程,并伴隨雷電,降水中心主要位于西安、咸陽、寶雞一帶,雨帶呈東西走向,降水區(qū)域東西向約300 km、南北向約150 km,此次降水過程具有范圍小、強(qiáng)度大、時(shí)間短的特點(diǎn),屬于典型的α中尺度強(qiáng)降水(圖1a)。

    本次過程發(fā)生時(shí)(12:00),200 hPa有一條自西向東的高空急流帶,陜西關(guān)中及陜南地區(qū)位于高空急流南側(cè)的入口區(qū),由于強(qiáng)的超地轉(zhuǎn)風(fēng)存在,陜西中南部處于強(qiáng)的高空風(fēng)場輻散區(qū)(圖1b)。500 hPa上,45°N以北從烏拉爾山以東到貝加爾湖以東被強(qiáng)大的低壓系統(tǒng)控制,西太平洋副熱帶高壓主體位于海上,整個(gè)副熱帶高壓系統(tǒng)呈帶狀分布,控制了江淮大部分地區(qū),588 dagpm線西伸到川陜交界處,同時(shí)在南海有熱帶風(fēng)暴“帕布”活動(dòng)。700 hPa副高312 dagpm線西伸到河套地區(qū)(圖略),“帕布”向西向北移動(dòng)的同時(shí),將南海的水汽攜帶至陸地上,在熱帶系統(tǒng)“帕布”的作用下,南海暖濕氣流沿著副高外圍向西北地區(qū)東部輸送。貝加爾湖以東的冷低壓勢力也比較強(qiáng),向南不斷分裂冷空氣,干冷空氣與暖濕氣流相互交匯,陜西中南部地區(qū)出現(xiàn)了區(qū)域性暴雨,雨帶中有多個(gè)強(qiáng)降水中心,中尺度系統(tǒng)降水特征明顯。

    圖1 2007-08-08UTC10:00—22:00降水量(a,單位為mm),2007-08-08UTC12:00 200 hPa高空急流(色斑區(qū),風(fēng)速≥30 m/s)、500 hPa高度場(實(shí)線,單位為dagpm)及700 hPa風(fēng)場(b)

    1.2 試驗(yàn)方案設(shè)計(jì)

    利用WRFV3.4中尺度數(shù)值模式對此次過程進(jìn)行模擬,采用兩重雙向嵌套,中心位于108°E、35°N,分辨率分別為15 km和5 km,格點(diǎn)數(shù)分別為118×118、157×199,垂直方向28層。使用的主要物理參數(shù)化方案有:YSU邊界層方案、RRTM長波輻射方案、Dudhia短波輻射方案、Noah 陸面過程方案、WSM 6類方案、15 km區(qū)域采用淺對流Kain-Fritsch (new Eta) 積云參數(shù)化方案、5 km區(qū)域不使用積云參數(shù)化方案。背景場資料為NCEP/NCAR提供的每6 h一次的1°×1°再分析資料,通過WPS模塊處理。模式采用“熱啟動(dòng)”方式進(jìn)行預(yù)報(bào),即先從8日06:00開始預(yù)報(bào),采用10:00的預(yù)報(bào)場作為背景場,同化09:00—11:00每隔6 min一次的西安單站雷達(dá)資料,再次預(yù)報(bào)12 h,直到22:00結(jié)束預(yù)報(bào)。為檢驗(yàn)和評估西安多普勒雷達(dá)不同種類觀測數(shù)據(jù)同化對數(shù)值模式初始場及模式暴雨預(yù)報(bào)能力的影響及作用,設(shè)計(jì)了四組試驗(yàn)方案(表1)。

    表1 試驗(yàn)方案設(shè)計(jì)

    1.3 多普勒雷達(dá)資料預(yù)處理

    采用09:00—11:00西安雷達(dá)站資料,體掃模式為VCP21,仰角從0.5°~19.5°共9個(gè),每次體掃時(shí)間間隔約6 min,反射率因子庫長500 m,最大庫數(shù)800,徑向速度庫長125 m,最大庫數(shù)1 600。在WRF-3DVAR直接同化多普勒雷達(dá)反射率因子和徑向速度資料前,進(jìn)行了雷達(dá)資料的質(zhì)量控制,各仰角由低至高有選擇地剔除一部分資料來避免西安城市及周圍山區(qū)產(chǎn)生的地物回波,提取、形成晴空地物雜波信息庫,有效抑制地物雜波。 剔除雷達(dá)反射率因子和徑向速度資料中的孤立點(diǎn),減小資料空間上存在的突變噪聲對初始場的不利影響。 對缺測數(shù)據(jù)進(jìn)行填補(bǔ)處理,保證數(shù)據(jù)連續(xù)性。選用沿徑向和切向的3點(diǎn)進(jìn)行平滑處理,實(shí)現(xiàn)高頻“噪聲”的過濾。按照模式分辨率和計(jì)算量要求,使用格點(diǎn)周圍最近4點(diǎn)資料進(jìn)行雙線性插值對雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取稀疏化等數(shù)據(jù)預(yù)處理。

    2 資料同化對初始場的影響

    2.1 初始場風(fēng)場

    通過對比分析三組敏感試驗(yàn)和控制試驗(yàn)的初始場發(fā)現(xiàn),無論是同化反射率因子還是徑向速度均對初始場有一定的改變,同化徑向速度對初始流場的改變更明顯。圖2給出了8月8日10:00 700 hPa流場,由圖2a可以看出,雷達(dá)站附近為一致東南氣流,在其上游地區(qū)有偏東風(fēng)和偏南風(fēng)的輻合。同化反射率因子流場分布(圖2b)與控制試驗(yàn)流場分布結(jié)構(gòu)較相似,在雷達(dá)站附近沒有出現(xiàn)明顯的中尺度信息。同化徑向速度(圖2c)發(fā)現(xiàn),在雷達(dá)偏東北側(cè)出現(xiàn)了明顯的氣旋性環(huán)流特征,尺度在100 km左右,同化徑向速度和反射率因子的初始流場(圖2d)與只同化徑向速度相似。這說明同化多普勒雷達(dá)徑向速度對初始流場調(diào)整比較顯著,能在初始風(fēng)場中增加中小尺度信息。

    a.控制試驗(yàn);b.反射率因子;c.徑向速度;d.反射率因子+徑向速度;●為雷達(dá)站。圖2 2007-08-08UTC10:00 700 hPa初始流場

    2.2 初始場水汽場

    圖3給出了三組敏感性試驗(yàn)相對于控制試驗(yàn)初始水汽場的增量??梢钥闯?,同化反射率因子對初始水汽的調(diào)整顯著,而同化徑向速度對初始水汽的改變非常小。同化反射率因子(圖3a),在西安、咸陽及寶雞東北部均出現(xiàn)了水汽混合比增量正值區(qū),大小在0.5~2 g/kg,這些水汽混合比增量的正值區(qū)與之后的12 h總降雨量落區(qū)基本吻合。同化徑向速度(圖3b),在雷達(dá)站附近的水汽基本沒有改變,只在寶雞東北部出現(xiàn)了0.01~0.02 g/kg的水汽增量。同化反射率因子和徑向速度(圖3c)與同化反射率因子水汽增量相似。由此可見,在初始場中加入反射率因子的同化對模式初始場的水汽調(diào)整極其重要,而同化徑向速度對水汽的改變微乎其微,與前者對水汽的改變相差兩個(gè)量級。低層850 hPa水汽增量(圖略)與700 hPa類似,但較700 hPa偏大,高層300 hPa水汽增量較低層700 hPa偏小兩個(gè)量級。可見,同化雷達(dá)資料對初始水汽場的改變主要在低層。

    a.反射率因子;b.徑向速度;c.反射率+徑向速度;·為雷達(dá)站。圖3 700 hPa三組敏感性試驗(yàn)相對于控制試驗(yàn)初始水汽場增量(單位為g/kg)

    3 資料同化對預(yù)報(bào)場的影響

    3.1 風(fēng)場

    從8月8日16:00 850 hPa預(yù)報(bào)風(fēng)場(圖4)可以看出,本次過程冷空氣主要是從河套附近南下,偏北氣流與偏東南暖濕氣流在秦嶺北坡相遇造成了關(guān)中地區(qū)的區(qū)域性暴雨??刂圃囼?yàn)(圖4a)對偏北風(fēng)和偏東風(fēng)的預(yù)報(bào)較準(zhǔn)確,偏北風(fēng)和偏東風(fēng)輻合主要發(fā)生在寶雞北部地區(qū),輻合區(qū)雷達(dá)回波強(qiáng)度也達(dá)到了30 dBz以上,風(fēng)場輻合區(qū)與未來1 h降水落區(qū)較吻合。同化反射率因子(圖4b)偏北風(fēng)稍有減弱,秦嶺以北的關(guān)中地區(qū)為偏東風(fēng)。同化徑向速度(圖4c)關(guān)中地區(qū)風(fēng)場出現(xiàn)了一些中小尺度輻合,在34.5°N、108°E附近有一明顯的氣旋性輻合,尺度不足100 km,同時(shí)偏北風(fēng)有所加強(qiáng),冷暖空氣在關(guān)中西北部交匯。同化經(jīng)向速度和反射率因子(圖4d)整個(gè)風(fēng)場變化較大,偏北氣流明顯減弱,秦嶺以北關(guān)中地區(qū)主要為偏東氣流控制。該時(shí)刻700 hPa秦嶺以南主要以偏南風(fēng)為主,秦嶺以北以偏東氣流為主,四組試驗(yàn)對700 hPa風(fēng)場的改變與850 hPa相似。雖然敏感性試驗(yàn)對風(fēng)場的改變不是特別明顯,但是同化徑向速度使得原本與實(shí)況較為接近的風(fēng)場中增加了細(xì)微的中小尺度擾動(dòng),為局地單點(diǎn)暴雨預(yù)報(bào)能力的提高提供了可能。圖5是15:00經(jīng)過108.5°E風(fēng)場(V,5W)和雨水混合比緯度-高度剖面,由圖5可以看出,同化徑向速度后,在33.8°~34°N出現(xiàn)了明顯的局地上升運(yùn)動(dòng),上升支達(dá)到了200 hPa,同時(shí)該區(qū)域雨水混合比也達(dá)到了3 g/kg,正是該上升支造成了咸陽的局地暴雨。

    a.控制試驗(yàn);b.反射率因子;c.徑向速度;d.反射率因子+徑向速度。圖4 2007-08-08UTC16:00 850 hPa風(fēng)場和反射率因子(陰影,單位為dBz)

    a.控制試驗(yàn);b.反射率;c.徑向速度;d.反射率+徑向速度。圖5 2007-08-08UTC15:00過108.5°E風(fēng)場(V,5W)和雨水混合比(陰影區(qū),單位為g/kg)緯度-高度剖面

    3.2 水汽場

    為了進(jìn)一步分析三組敏感性試驗(yàn)對模式水汽預(yù)報(bào)能力的改變,計(jì)算了整層水汽通量積分(圖6)??梢钥闯鏊看笾祬^(qū)主要分布在秦嶺兩側(cè),秦嶺以北水汽通量大值區(qū)主要呈現(xiàn)東南—西北向,秦嶺以南以分散性塊狀為主,可見區(qū)域性暴雨的水汽供應(yīng)分別為來自秦嶺以北的偏東南暖濕氣流和秦嶺以南的偏南暖濕氣流。對比四組試驗(yàn)的水汽通量發(fā)現(xiàn),總體上四組試驗(yàn)都預(yù)報(bào)出水汽通量場走向,但對水汽輸送帶中心位置及其強(qiáng)度的預(yù)報(bào),各組試驗(yàn)存在較大差異,這些差異是同化分析初值中不同環(huán)流差異引起的中尺度系統(tǒng)發(fā)展的結(jié)果[7]。控制試驗(yàn)(圖6a),關(guān)中地區(qū)的水汽通量大值中心為40 kg/(s·cm),主要分布在107.5°~109°E,而大暴雨落區(qū)主要分布在107°~108°E,控制試驗(yàn)對水汽的預(yù)報(bào)位置偏東。而在敏感性試驗(yàn)中水汽的位置和強(qiáng)度得到了較好改進(jìn)。同化反射率因子(圖6b),水汽通量大于30 kg/(s·cm)的區(qū)域主要分布在107°~108.5°E,中心(107.5°E,34.5°N)最大值增加到50 kg/(s·cm)以上,該大值區(qū)與關(guān)中西部的強(qiáng)降水落區(qū)完全吻合。同時(shí)在秦嶺以南107°~108°E也出現(xiàn)了水汽通量的增加,大值中心增加到45 kg/(s·cm),該區(qū)域的水汽通量大值區(qū)與秦嶺南側(cè)的強(qiáng)降水落區(qū)十分吻合。同化徑向速度(圖6c),水汽通量大于30 kg/(s·cm)的區(qū)域明顯向東北偏移,同時(shí)秦嶺以南水汽通量大值中心增加到55 kg/(s·cm),且位置西移,雖然水汽強(qiáng)度的預(yù)報(bào)有明顯增強(qiáng),但是位置較實(shí)況有所偏移,而且仔細(xì)對比發(fā)現(xiàn),該預(yù)報(bào)場漏報(bào)了109°E、33°N附近的暴雨。同化反射率因子和徑向速度(圖6d),水汽通量積分場對陜南的強(qiáng)降水中心預(yù)報(bào)較好,但是對關(guān)中地區(qū)(107°~108°E,34.5°N)范圍內(nèi)的水汽通量大值區(qū)的預(yù)報(bào)值及范圍均有所減小,在108°~109°E,34.8°N附近出現(xiàn)了大于45 kg/(s·cm)的水汽通量大值中心,該水汽通量大值區(qū)與實(shí)況降水落區(qū)有所偏差。

    a.控制試驗(yàn);b.反射率因子;c.徑向速度;d.反射率+徑向速度。圖6 2007-08-08UTC18:00 地面~300 hPa水汽通量積分(單位為kg/(s·cm) )

    同化反射率因子對水汽的預(yù)報(bào)非常精準(zhǔn),無論是水汽通道的走勢,還是區(qū)域性暴雨中的局地暴雨點(diǎn)對應(yīng)的水汽通量,整個(gè)水汽通量大值中心與大暴雨中心完全吻合,強(qiáng)的水汽通量帶也與暴雨落區(qū)基本一致。

    3.3 降水量

    (1)累計(jì)降水量 與降水實(shí)況(圖1a)相比,四組試驗(yàn)對本次過程降水量均有一定的預(yù)報(bào)能力,但從暴雨落區(qū)及強(qiáng)度方面比較,發(fā)現(xiàn)同化反射率因子對模式的預(yù)報(bào)能力改進(jìn)更大(圖7)??刂圃囼?yàn)暴雨落區(qū)較為分散,寶雞地區(qū)的暴雨較實(shí)況位置偏西,同時(shí)陜南佛坪局地暴雨較實(shí)況位置偏西、強(qiáng)度偏弱(圖7a)。三組敏感性試驗(yàn)中,同化徑向速度(圖7b)對寶雞地區(qū)的雨帶預(yù)報(bào)也是較為偏西,但是對佛坪局地暴雨的預(yù)報(bào)較為準(zhǔn)確,對西安地區(qū)局地暴雨也有一定的預(yù)報(bào)能力;同化反射率因子和徑向速度(圖7c)對關(guān)中地區(qū)的暴雨落區(qū)預(yù)報(bào)較控制試驗(yàn)有一定的改善,寶雞東部地區(qū)的扶風(fēng)、岐山等站預(yù)報(bào)出了暴雨;同化反射率因子對暴雨的預(yù)報(bào)能力最強(qiáng)(圖7d),整個(gè)降水落區(qū)中,對寶雞西部及東部的區(qū)域性暴雨預(yù)報(bào)與實(shí)況降水落區(qū)基本一致,同時(shí)對佛坪及西安地區(qū)的局地暴雨也有一定的預(yù)報(bào)能力。

    a.控制試驗(yàn);b.徑向速度;c.反射率因子+徑向速度;d.反射率因子。圖7 2007-08-08UTC10:00—22:00 4組試驗(yàn)降水量分布

    (2)逐小時(shí)降水量 本次降水始于寶雞地區(qū),降水云團(tuán)自西向東移動(dòng),逐小時(shí)降水量大于20 mm的自動(dòng)站達(dá)數(shù)十站。西安地區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水發(fā)生在15:00—16:00,高陵站(109.05°E,34.31°N)降水量92.1 mm、涇河(108.58°E,34.26°N)66 mm、三原(108.55°E,34.38°N)46.5 mm。對比該時(shí)段4組試驗(yàn)降水量預(yù)報(bào)場發(fā)現(xiàn),控制試驗(yàn)對西安一帶的短時(shí)強(qiáng)降水,特別是局地大暴雨預(yù)報(bào)能力較弱(圖8a)。同化反射率因子(圖8b),WRF模式對該時(shí)段降水落區(qū)及降水量的預(yù)報(bào)與實(shí)況最吻合,模式較好地預(yù)報(bào)了西安一帶的短時(shí)強(qiáng)降水,對高陵站大暴雨預(yù)報(bào)較為成功。同化徑向速度(圖8c),模式只報(bào)出高陵站短時(shí)強(qiáng)降水,但量級與實(shí)況相差甚遠(yuǎn),也沒有報(bào)出西安周邊的其他站暴雨。同化反射率和徑向速度 (圖8d)與同化反射率因子的降水量預(yù)報(bào)場相似,但對高陵站局地大暴雨量級預(yù)報(bào)較弱,可能是該時(shí)段強(qiáng)降水局地性太強(qiáng),加入了徑向速度對模式的降水量預(yù)報(bào)造成了一定影響。

    以上分析初步說明,同化多普勒雷達(dá)資料能夠改進(jìn)模式對降水帶和降水中心的預(yù)報(bào),同化反射率因子對降水預(yù)報(bào)改進(jìn)最為明顯,特別是對區(qū)域性暴雨中的單點(diǎn)大暴雨預(yù)報(bào)有較強(qiáng)預(yù)報(bào)能力。

    4 結(jié)論

    (1)同化多普勒雷達(dá)資料能夠改進(jìn)模式對降水的預(yù)報(bào),無論逐時(shí)降水預(yù)報(bào)還是 12 h 累計(jì)降水預(yù)報(bào)的強(qiáng)降水中心及雨帶分布,都有較大改進(jìn);能使模式預(yù)報(bào)中尺度暴雨雨團(tuán)能力得到不同程度改進(jìn),對提高暴雨預(yù)報(bào)能力更為重要,同化反射率因子對暴雨雨帶及區(qū)域性暴雨中的局地暴雨的預(yù)報(bào)能力相對更強(qiáng)。

    a.控制試驗(yàn);b.反射率因子;c.徑向速度;d.反射率因子+徑向速度。圖8 2007-08-08UTC15:00—16:00 4組試驗(yàn)降水量分布(單位為mm)

    (2) 同化多普勒雷達(dá)反射率因子對初始水汽場的改變較為顯著,而對初始風(fēng)場的影響不明顯。

    (3) 同化多普勒雷達(dá)徑向速度能夠在初始風(fēng)場中增加中小尺度信息,而對初始水汽場改變較小。

    (4)結(jié)論僅針對一次暴雨過程進(jìn)行同化分析試驗(yàn)得出,今后將通過更多暴雨過程試驗(yàn)及分析來驗(yàn)證該結(jié)論的普適性。

    [1] 梁生俊,馬曉華.西北地區(qū)東部兩次典型大暴雨個(gè)例對比分析[J].氣象,2012,38(7):805-813.

    [2] 劉青松,董海萍,郭衛(wèi)東,等.多普勒雷達(dá)資料的直接同化對降雨預(yù)報(bào)的影響[J].暴雨災(zāi)害,2010,29(2):122-128.

    [3] 王遂纏,胡向軍,張新榮,等.雷達(dá)資料同化在甘肅局地暴雨天氣個(gè)例中的應(yīng)用[J].高原氣象,2011,30(3):711-718.

    [4] 何文勇,麥雪湖,歐建蓮,等.多普勒雷達(dá)資料同化對暴雨過程模擬的影響[J].氣象研究與應(yīng)用,2013,34(3):61-64.

    [5] 徐廣闊,孫建華,雷霆,等. 多普勒天氣雷達(dá)資料同化對暴雨模擬的影響[J].應(yīng)用氣象學(xué)報(bào),2009,20(1):36-46.

    [6] 楊毅,邱崇踐,龔建東,等.利用3維變分方法同化多普勒天氣雷達(dá)資料的試驗(yàn)研究[J].氣象科學(xué),2008,28(2):124-132.

    [7] 李國靜,徐幼平,成巍,等.一次大暴雨過程的多普勒雷達(dá)資料同化的敏感性試驗(yàn)[J].暴雨災(zāi)害,2009,28(2):97-103.

    [8] 李平,解以楊,李英愛,等.C波段雷達(dá)反射率資料的同化與數(shù)值模擬[J].氣象科技,2013,41(3):506-515.

    馬曉華,屈麗瑋,張雅斌.多普勒雷達(dá)資料同化對暴雨預(yù)報(bào)的影響[J].陜西氣象,2016(6):1-8.

    1006-4354(2016)06-0001-08

    2016-03-11

    馬曉華(1986—),女,陜西寶雞人,碩士,工程師,主要從事天氣預(yù)報(bào)理論及方法研究。

    陜西省氣象局預(yù)報(bào)員專項(xiàng)“雷達(dá)資料同化改進(jìn)模式對暴雨預(yù)報(bào)能力的研究(2015Y-1)”

    P458.121.1

    A

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