[发明专利]一种抑制虚假对流的方法

说明书

本发明涉及一种抑制虚假对流的方法，该方法包括以下步骤：⑴确定虚假对流的范围：将观测的最大雷达回波小于10 dBZ且背景场中的最大回波与观测回波的差大于10 dBZ的范围确定为虚假对流的范围；⑵将0≤雷达回波≤10 dBZ的区域确定为非降水回波区域，定义0w_max为背景场非降水回波区最大垂直速度的平均值；⑶利用集合均方根滤波的方法，首先同化三维的雷达回波，然后在虚假对流区同化所述0w_max值，循环同化四次得到分析场；⑷利用分析场继续预报得到预报场；⑸进行预报检验。本发明可以有效降低预报空报率。

技术领域

本发明涉及一种气象数据处理方法，尤其涉及一种抑制虚假对流的方法。

背景技术

数值天气预报模型（NWPs）中的初始条件对短期天气预报的技能起着重要作用。目前，雷达观测、闪电数据、卫星数据等已经通过各种方法进行同化，以改善NWPs的初始场，这些研究在提高强对流过程的命中率方面取得了良好的效果。但是，在实际天气预报中，经常会出现虚假预报的情况。对于快速移动的对流系统，模拟和观测之间可能存在明显的位置偏差，此时如果同化高时空分辨率的观测数据，很可能会出现两个雨带（一个是实际的，一个是假的）。虽然降水的命中率提高了，但空报率仍然很高。还有其他一些情况，数据同化可以改善强对流过程的预报，但同时也会产生一些虚假的降水。Vendrasco等人（2016）表明，使用三维变异（3DVAR）技术同化雷达数据可能会产生虚假降水，以及降水位置和数量的巨大误差。这些问题在快速循环同化中可能会恶化。

目前已有一些关于如何抑制假性对流的研究。其中一个原因可能是在引入高时空分辨率数据的情况下，初始分析中的动力和微物理场缺乏适当的平衡。Vendrasco等人（2016）试图通过在代价函数中加入大尺度分析约束来最小化高估的预报，Lin等人（2021年）通过谱Nudging方法对区域模型施加了一个大尺度约束以抑制虚假降水。除此之外，Reen（2017）认为虚假对流可能是由于噪声造成的，可以使用数字滤波方法（Lynch，1993）来试图减少它，然而，数字滤波也可能去除真正的大气特征。上述方法都能显著减少数据同化过程中引入的高估降水，但它们对不准确的驱动场导致的虚假降水带的抑制作用很小。

此外，一些学者试图减少虚假对流区域的水汽或水物质。Fierro等人（2019）将闪电密度数据同化为雷电发生区的水汽质量混合比，然后在整个领域内去除等量的水汽质量。但结果显示，这些在闪电区域外的水汽质量的增量负调整对虚假对流的影响可以忽略不计。主要原因是只有初始时刻的水汽被轻微调整，但对动力场和热力场没有足够的调整，新的对流仍然会在虚假区域被触发，周围区域的水汽在动力场的作用下会迅速补充到水汽减少的区域，用物理初始化方法去除初始场的水汽，可能只影响初始时刻的降水，但对流会在随后的时刻迅速重新发展。

晴空回波或无雨回波也可用来抑制虚假的对流，目前也取得了一些比较明显的效果，但仍然存在一些问题。首先，晴空回波的观测量很大，同化的工作量也会很大。第二，晴空回波的探测精度比降水回波低，观测误差不易给出（Rennie等，2018）。第三，以往的研究表明，在通过3DVAR将水物质混合比作为反射率数据同化的控制变量时，由于背景反射率小，代价函数梯度极大，可能导致同化效率低下（Sun等，1997），而在同化晴空回波时，这个问题会更加明显，因为晴空回波区域的背景反射率趋于小值（Kong，2017）。

一般来说，有效抑制假对流需要同时考虑动态和热力调整。一方面，需要从热力和动力方面抑制假对流区域的对流发展。另一方面，需要削弱假对流区与周围其他区域的热和动量交换，从而限制假对流区对流的再生。