張誠忠，薛紀(jì)善，馮業(yè)榮，黃燕燕，戴光豐

(1.中國氣象局廣州熱帶海洋氣象研究所/廣東省區(qū)域數(shù)值天氣預(yù)報(bào)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣東廣州510640；2.中國氣象科學(xué)研究院，北京100081)

1 引 言

水汽是數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式模擬各種物理過程中主要的變量與預(yù)報(bào)對象，比如在云微物理、輻射傳輸以及對流等過程中水存在的三相變化及其伴隨的動(dòng)力熱力效應(yīng)會(huì)進(jìn)一步影響大氣的動(dòng)力、熱力場分布；水汽初值的偏差直接影響云的分布和降水量級(jí)的大小，包括水汽要素在內(nèi)的模式初始場正確性對于預(yù)報(bào)有決定性影響[1-2]。

雷達(dá)資料可以提供高分辨率的降水信息，如果能夠很好地將其同化到模式中，對提高中小尺度天氣預(yù)報(bào)能力將起到十分重要的作用。由于觀測的雷達(dá)反射率不是三維變分系統(tǒng)的分析變量，在同化過程中需要引入變量的物理變換。這種變換可以作為觀測算子直接引入同化系統(tǒng)，進(jìn)行雷達(dá)反射率的直接同化；該方案需要涉及到復(fù)雜的濕物理過程，過程包含對流啟動(dòng)開、關(guān)選項(xiàng)，具有很強(qiáng)的非線性與不連續(xù)性，這給伴隨模式的編寫和實(shí)現(xiàn)帶來了諸多的不確定性。盡管如此，一些研究[3-5]在伴隨模式的處理中，采用了將濕物理過程中的切換時(shí)間（switching time）與模式的前向積分時(shí)間保持一致的技術(shù)處理及雷達(dá)反射率觀測算子的簡化等，利用4Dvar和3Dvar直接同化一部或多部雷達(dá)反射率，對比模擬試驗(yàn)顯示同化雷達(dá)資料后，對對流系統(tǒng)和降水預(yù)報(bào)起到中性到正作用。另一種同化方案為將雷達(dá)反射率反演成大氣水汽廓線，再進(jìn)一步將其引入三維變分同化系統(tǒng)的間接同化；該方案同化過程相對簡單，占用計(jì)算資源不大，因此一些數(shù)值預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)機(jī)構(gòu)采納后一種（間接同化）方法[6-7]。

在雷達(dá)間接同化過程中關(guān)于雷達(dá)反射率的水凝物反演研究并不多，Brewster等[8]曾提出一種簡單云分析方案，用于由雷達(dá)反射率反演云水混合比和雨水混合比。近年來，貝葉斯理論逐漸應(yīng)用到雷達(dá)反射率水汽反演研究上，其思路主要體現(xiàn)為在給定觀測資料概率密度函數(shù)、背景場概率密度函數(shù)（先驗(yàn)密度函數(shù)）情況下，求出前兩種條件下的條件概率密度函數(shù)（后驗(yàn)密度函數(shù)）。該理論提供了一套基于概率統(tǒng)計(jì)方法來融合同化各種不同來源信息的資料同化方法[9]。Caumont等[10]基于貝葉斯方法建立了雷達(dá)反演水汽的一維變分同化系統(tǒng)，通過致洪暴雨個(gè)例的模擬試驗(yàn)與分析，認(rèn)為同化一維反演的水汽后有效提高短期降水預(yù)報(bào)水平。Wattrelot等[7]則在前者的研究基礎(chǔ)上，對反演的水汽廓線進(jìn)行稀疏化、前期質(zhì)量控制與后期的質(zhì)量控制及采用3Dvar同化方法，通過反算一個(gè)月的模擬對比試驗(yàn)，結(jié)果反映同化雷達(dá)水汽后改善了分析場的質(zhì)量，對前12小時(shí)的降水預(yù)報(bào)有正影響。為充分利用歐盟的所有雷達(dá)資料，Martin等[11]統(tǒng)一處理歐洲范圍內(nèi)不同格式的雷達(dá)資料，建立一套資料處理與質(zhì)量控制、同化流程，試驗(yàn)結(jié)果與前人的研究結(jié)果類似，Martin的工作使得在歐盟范圍內(nèi)從不同國家、不同格式雷達(dá)資料投入業(yè)務(wù)成為可能。

國內(nèi)有少量類似的反演研究工作，文獻(xiàn)[12]考慮在反射率大于30 dBz情況下根據(jù)水汽與飽和水汽關(guān)系為水汽的正演觀測算子進(jìn)行反演；文獻(xiàn)[13]則提出將雷達(dá)反射率轉(zhuǎn)化成降水率，通過建立包括大尺度凝結(jié)方案和簡化對流參數(shù)化的線性組合為觀測算子反演大氣水汽廓線；這些研究成果已逐步應(yīng)用到基于GRAPES的逐時(shí)同化分析與模式預(yù)報(bào)循環(huán)（TheCycleofHourly Assimilation and Forecast，簡稱“CHAF”）業(yè)務(wù)系統(tǒng)中[14]。目前國內(nèi)尚無開展基于貝葉斯理論的雷達(dá)水汽反演研究工作，本文擬通過Caumont等[10]提出的貝葉斯方法將觀測雷達(dá)反射率反演為濕度廓線，經(jīng)3Dvar將其引入模式，對一個(gè)月的華南地區(qū)降水預(yù)報(bào)進(jìn)行模擬試驗(yàn)，探討該反演濕度方案在處理華南地區(qū)雷達(dá)資料的合理性，以及考察該區(qū)域雷達(dá)反射率資料同化對短臨降水預(yù)報(bào)的影響，為下一步確定獲取更合理的水汽信息和短臨降水預(yù)報(bào)效果改進(jìn)提供經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)參考。

2 雷達(dá)資料及處理

華南區(qū)域精細(xì)預(yù)報(bào)模式范圍所包括的雷達(dá)如圖1所示，其中構(gòu)成雷達(dá)觀測網(wǎng)的大部分雷達(dá)為Sa或Sb波段，以及少量的Sc波段等共35部地基多普勒雷達(dá)，覆蓋了模式三分之二的區(qū)域范圍。雷達(dá)資料每隔6分鐘收集一次。

雷達(dá)資料預(yù)處理：對每個(gè)體掃的原始資料在PPI面上進(jìn)行初步的質(zhì)量控制；根據(jù)最近相鄰的體掃資料、相鄰的幾個(gè)格點(diǎn)反射率因子(以后簡稱反射率)判斷并剔除反射率奇異點(diǎn)或孤立點(diǎn)，地物回波，空間平滑，之后再將其插值到水平分辨率為1 km的笛卡爾直角坐標(biāo)的格點(diǎn)上，垂直方向分辨率為模式產(chǎn)品輸出格式的標(biāo)準(zhǔn)層共11層(1 000 hPa，850 hPa，……，100 hPa)，以便于下一步的同化反演。

圖1 模式范圍雷達(dá)站點(diǎn)分布圖

3 雷達(dá)反射率的間接同化方法

雷達(dá)反射率的間接同化包括采用貝葉斯方法由雷達(dá)反射率反演出水汽（相對濕度）廓線（1D）、并通過GRAPES_3Dvar系統(tǒng)[15]同化生成模式初值場兩部分，即1D+3Dvar方法。

3.1 貝葉斯理論

該法則就是對給定未知參數(shù)的先驗(yàn)信息(邊緣概率密度分布函數(shù)P(x)）與觀測信息(概率密度分布函數(shù)P(y|x))以及邊緣概率密度分布函數(shù)P(y)，求出后驗(yàn)信息（概率密度分布函數(shù)）P(x|y)，表達(dá)式如下[16]：

3.2 基于貝葉斯理論的雷達(dá)水汽一維反演

文中設(shè)矢量Χ代表要估算的模式狀態(tài)變量，Χture代表真實(shí)大氣的變量，y0代表一組觀測變量。給定一組觀測數(shù)據(jù)y0，模式變量Χ最佳估計(jì)可表示：

按照貝葉斯法則，上式可以寫成：

在假設(shè)模式誤差、觀測誤差遵循高斯分布和非相關(guān)的情況下：

其中，R為誤差協(xié)方差矩陣,h為觀測算子。

方程（3）進(jìn)一步可寫成:

根據(jù)公式（5）和（6），基于雷達(dá)反射率反演的相對濕度可表示如下：

根據(jù)公式（7），可以理解為每個(gè)模式格點(diǎn)上反演的相對濕度yhu為其周圍各個(gè)格點(diǎn)（模式預(yù)報(bào)）相對濕度Xihu的權(quán)重線性組合，各格點(diǎn)的權(quán)重由實(shí)況雷達(dá)反射率與模式模擬反射率之間差值決定，反射率差值越小，權(quán)重越大。其中，yhu和yz分別為反演出的大氣相對濕度、觀測反射率；i，j均代表分析范圍內(nèi)所包含模式格點(diǎn)，h為反射率的觀測算子，即模式模擬反射率的正演算子。為了更好地模擬反射率，正演計(jì)算中考慮了雨水、雪、冰、霰等粒子的反射率因子[17]，誤差協(xié)方差R在本文中設(shè)為0.2 dBz。

3.2.1 一維反演的反演步驟與方法、一致性分析

一維濕度反演前，將觀測雷達(dá)反射率插值到與模式水平分辨率一致（3 km）的各標(biāo)準(zhǔn)層上；對某一特定的層面上（如700 hPa），依次反演出在以雷達(dá)站為中心、半徑為150 km的范圍內(nèi)所包括的模式網(wǎng)格點(diǎn)大氣相對濕度。針對符合上述范圍的模式格點(diǎn)，以該點(diǎn)為中心的18 km×18 km范圍內(nèi)按式（7）反演出該點(diǎn)大氣相對濕度。在具體的一維反演中，對如下三種情況分別處理：模式模擬與觀測均有回波的情況下，與觀測反射率最接近的背景場對應(yīng)格點(diǎn)的相對濕度所賦予的權(quán)重最大，同時(shí)抑制與觀測反射率相差大的格點(diǎn)對反演濕度的貢獻(xiàn)率；對觀測有回波、模式模擬無回波情況，將其相對濕度調(diào)整為100%，這些調(diào)整只局限于高度高于模式抬升凝結(jié)高度的點(diǎn)，以下則不進(jìn)行調(diào)整，以確保云底以下降水能在不飽和空氣中蒸發(fā)；對于兩種均無回波的情況下，相當(dāng)于18 km×18 km范圍內(nèi)的背景場的濕度平均，引進(jìn)和同化模式和觀測點(diǎn)均沒有回波點(diǎn)的濕度的主要目的是抑制相對濕度的正增量外擴(kuò)范圍。暫不考慮模式有回波，觀測無回波的情況。

一般而言，一維反演方法獲取的要素如濕度或反射率與其對應(yīng)的觀測變量一致性、協(xié)調(diào)性分析是非常必要的[7]。圖2分別為在2016年8月1日15時(shí)（世界時(shí)，下同）的觀測場減背景場（O-B）、觀測場減分析場（O-A）的反射率差異分布圖，其中分析的反射率場由公式（7）計(jì)算。顯然，雷達(dá)觀測與背景場模擬的回波差值沒有呈高斯分布，存在正偏差，相關(guān)系數(shù)低（0.65）。經(jīng)過一維反演生成的雷達(dá)分析場，（O-A）差異分布遵循高斯分布，兩者相關(guān)系數(shù)提升至0.85，反映該一維反演方案是合理的，提高了反演變量的一致性。

3.2.2 簡單質(zhì)量控制

由于雷達(dá)反射率與相對濕度是非線性關(guān)系，即相同的相對濕度對應(yīng)的降水級(jí)別不盡相同（甚至出現(xiàn)有雨、無雨），也就會(huì)出現(xiàn)雷達(dá)反射率增量為正（分析的雷達(dá)-模擬雷達(dá)大于0）而相對濕度增量（反演濕度-背景場濕度小于0）為負(fù)（符號(hào)相反）的點(diǎn)，這些也不是我們所希望同化的資料；為確保進(jìn)入3Dvar的反演濕度具有更明確的物理意義，對進(jìn)入3Dvar系統(tǒng)的資料進(jìn)行簡單的質(zhì)控：只選雷達(dá)反射率增量與相對濕度增量符號(hào)一致的點(diǎn)；最后對進(jìn)入三維變分系統(tǒng)的資料進(jìn)行稀疏化（每隔18 km取一點(diǎn)），減少它們之間的水平相關(guān)，并設(shè)定相對濕度誤差為20%。

圖2 2016年8月1日15時(shí)雷達(dá)觀測減背景場（O-B，a）與分析場減觀測差異分布圖（A-O，b）。

4 個(gè)例試驗(yàn)與批量試驗(yàn)

4.1 模式概況與試驗(yàn)設(shè)計(jì)

文中所用模式為基于GRAPES的華南精細(xì)預(yù)報(bào)模式，其垂直層次55層，水平分辨率3 km。模式垂直坐標(biāo)采用高度地形追隨坐標(biāo)，水平網(wǎng)格變量配置格式為Arakawa-c格點(diǎn)分布，垂直方向?yàn)镃harney-Philips跳層設(shè)置，計(jì)算方案采用半隱式半拉格朗日的時(shí)間差分方案。物理過程包括Duhia短波輻射和RRTM長波輻射以及SLAB陸面過程，MRF邊界層方案，ARAKAWA對流參數(shù)化方案和WSM6微物理過程。

表1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

為減緩模式冷啟動(dòng)的Spin-up問題，上述的試驗(yàn)均提前3小時(shí)進(jìn)行模式冷啟動(dòng)，將其3小時(shí)的預(yù)報(bào)場為模式初值場，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行有無同化雷達(dá)資料的對比試驗(yàn)。模式背景場與邊界條件均為水平分辨率為0.125°的ECMWF資料。試驗(yàn)中有、無同化資料的試驗(yàn)分別以BYE、CTRL代表。降水預(yù)報(bào)評(píng)估采用威脅指數(shù)(TS)，TS=命中/（命中+空報(bào)+漏報(bào)），預(yù)報(bào)命中越高則TS評(píng)分越高。預(yù)報(bào)偏差為（命中+空報(bào)）/（命中+漏報(bào)），偏差接近1為最好。

4.2 臺(tái)風(fēng)個(gè)例試驗(yàn)結(jié)果分析

4.2.1 濕度增量分析

圖3為臺(tái)風(fēng)“妮妲”在2016年8月1日15時(shí)的3 km高度觀測的雷達(dá)反射率（圖3a）與模式預(yù)報(bào)的反射率（圖3b，8月1日12時(shí)起報(bào)的3小時(shí)預(yù)報(bào)回波，沒有同化任何資料）、相對濕度（圖3c）。圖3d為一維反演的相對濕度場與預(yù)報(bào)相對濕度（背景場）差值。與實(shí)況相比，模式預(yù)報(bào)的雷達(dá)回波沒有報(bào)出粵東與閩西交界處的回波，粵西的回波范圍、強(qiáng)度和落區(qū)與實(shí)況偏差不小。通過一維反演后，濕度增量主要分布在這兩區(qū)域，使得該區(qū)域的濕度有5%～40%不等的增濕。臺(tái)風(fēng)眼西側(cè)、南側(cè)模擬的雷達(dá)反射率比實(shí)況偏強(qiáng)，反演后該區(qū)的濕度減少5%～20%，范圍小。以上反映一維反演后背景場反射率（雨帶）偏強(qiáng)地區(qū)濕度變干（減濕），而反射率偏弱或沒有地區(qū)的背景場濕度變得更濕（增濕），符合我們預(yù)期的結(jié)果。

反演的相對濕度通過3Dvar系統(tǒng)分析后，其水汽增量如圖4所示。正的水汽增量基本分布在實(shí)況回波有而模式模擬沒有的區(qū)域，以及臺(tái)風(fēng)眼附近模式預(yù)報(bào)回波偏弱的地區(qū)；負(fù)的濕度增量出現(xiàn)在臺(tái)風(fēng)眼西側(cè)南側(cè)附近。顯然，在這個(gè)個(gè)例中1D+3Dvar方法不僅對實(shí)況觀測有回波而背景場無回波的區(qū)域有著不同程度的增濕訂正，也訂正了背景場濕度偏高的地區(qū)。

圖3 2016年8月1日15時(shí)3 km高度的回波與相對濕度 a.實(shí)況回波；b.模式預(yù)報(bào)的回波(單位：dBz）；c.背景場相對濕度(%)；d.反演同化前后相對濕度增量（單位：%）。

圖4 2016年8月1日15時(shí)進(jìn)行1D+3Dvar分析后3 km高度水汽增量 單位：g/kg。

4.2.2 對短臨降水預(yù)報(bào)影響

圖5為臺(tái)風(fēng)“妮妲”登陸深圳（8月1日20時(shí)登陸）前的4小時(shí)的雷達(dá)回波分布圖。期間臺(tái)風(fēng)中心沿著西北方向移動(dòng)，逐漸靠近深圳海岸。觀測回波除了出現(xiàn)在臺(tái)風(fēng)眼附近并呈環(huán)狀圓形之外，在粵閩交界、粵西等分別有較強(qiáng)的回波（圖5a1～5a4）。其中粵西的強(qiáng)回波中心隨時(shí)間反時(shí)針地向西南方向移動(dòng)，到19時(shí)已移至茂名到海上一帶，導(dǎo)致該區(qū)域的強(qiáng)降水（圖略）?？刂圃囼?yàn)（圖5b1～5b4）中基本模擬出臺(tái)風(fēng)中心及其移動(dòng)方向，但其登陸時(shí)間略比實(shí)況早，沒有模擬出粵西的回波帶，模擬的臺(tái)風(fēng)眼附近回波帶結(jié)構(gòu)比實(shí)況緊湊，強(qiáng)度偏強(qiáng)等。經(jīng)同化雷達(dá)反演水汽資料后（圖5c1～5c4），粵西的回波在模式運(yùn)行1小時(shí)后能激起對流發(fā)展，并在接下來的3小時(shí)后回波演變基本與實(shí)況吻合，強(qiáng)度范圍略小?？梢娔Ｊ匠踔禃r(shí)刻水汽同化后，有能力模擬出粵閩交界與粵西的強(qiáng)回波帶。6小時(shí)累積降水預(yù)報(bào)（圖略）顯示在同化水汽信息后，明顯加強(qiáng)茂名區(qū)域的降水預(yù)報(bào)，閩粵交界的降水也有十幾毫米的增加，更接近實(shí)況雨帶的分布。

逐小時(shí)降水TS進(jìn)一步支持上述分析結(jié)果。如圖6所示，在大于1 mm降水預(yù)報(bào)中，同化水汽試驗(yàn)在前9小時(shí)的評(píng)分TS均高于控制試驗(yàn)TS；這種優(yōu)勢在大于5 mm降水預(yù)報(bào)上更突出，前12小時(shí)的同化試驗(yàn)逐時(shí)評(píng)分TS分別高于控制試驗(yàn)的逐時(shí)TS。

圖5 2016年8月1日16—19時(shí)的逐小時(shí)3 km高度雷達(dá)回波 a1～a4.實(shí)況；b1～b4.控制試驗(yàn)；c1～c4.同化雷達(dá)資料試驗(yàn)（單位：dBz）。

圖6 臺(tái)風(fēng)“妮妲”登陸期間2016年8月1日15時(shí)起報(bào)的逐小時(shí)降水TS BYE代表同化雷達(dá)反演資料，CTRL代表不同化資料，圖中縱坐標(biāo)為TS，橫坐標(biāo)為預(yù)報(bào)的時(shí)間。

4.3 1D+3Dvar同化效果評(píng)估-批量試驗(yàn)

4.3.1 1D+3Dvar同化對分析場、預(yù)報(bào)場相對濕度的影響

圖7為有無同化雷達(dá)反射率的分析場、3小時(shí)、12小時(shí)相對濕度預(yù)報(bào)場平均差異廓線圖。同化雷達(dá)資料后，模式初值場濕度差異平均廓線增濕（正值）最明顯出現(xiàn)在850～400 hPa之間，使得大氣對流層中低層濕度變得更大（正的影響）；到3小時(shí)和12小時(shí)預(yù)報(bào)，其預(yù)報(bào)場平均濕度差異正值仍出現(xiàn)在700～400 hPa之間，說明初始場對流層中低層濕度增濕的影響可以延續(xù)到12小時(shí)預(yù)報(bào)、到24小時(shí)預(yù)報(bào)，其中低層平均差值變?yōu)楹苄』蛘哓?fù)值（數(shù)值小，圖略）。

圖7 2016年5月1—31日期間有無同化試驗(yàn)的00時(shí)分析場，3小時(shí)、12小時(shí)相對濕度預(yù)報(bào)場平均差異廓線圖CTRL為控制試驗(yàn)，BYE為同化試驗(yàn)。單位：%。

4.3.2 對逐時(shí)降水預(yù)報(bào)和2 m溫度、10 m風(fēng)預(yù)報(bào)影響

圖 8為 2016年 5月 1—31日期間的有（BYE）和無（控制試驗(yàn)CTRL）同化雷達(dá)反射率1～12小時(shí)逐時(shí)降水預(yù)報(bào)平均TS。在大于1 mm的降水預(yù)報(bào)中，同化試驗(yàn)的降水TS在第1到第12小時(shí)均高于控制試驗(yàn)（圖略）。在大于5 mm的降水預(yù)報(bào)TS，前10小時(shí)的TS基本上高于控制試驗(yàn)。對大于1 mm的降水預(yù)報(bào)，同化試驗(yàn)空報(bào)偏多；而對大于5 mm的預(yù)報(bào)，同化試驗(yàn)的預(yù)報(bào)偏差比控制試驗(yàn)更接近于1，尤其在前10小時(shí)的預(yù)報(bào)（圖9）。以上分析可認(rèn)為同化試驗(yàn)對前12小時(shí)的降水預(yù)報(bào)有正的效果。

相對濕度的變化對2 m溫度、10 m風(fēng)預(yù)報(bào)的影響有限或很?。▓D10）。從1個(gè)月的1～12小時(shí)平均2 m溫度RMSE看，同化和控制兩試驗(yàn)的RMSE均在1.6～2.4℃之間，同化試驗(yàn)從第2～11小時(shí)略比控制試驗(yàn)小，但它們之間相差0.5°以內(nèi)，優(yōu)勢不明顯。同樣地，對一個(gè)月的10 m風(fēng)的1～12小時(shí)預(yù)報(bào)評(píng)估發(fā)現(xiàn)兩試驗(yàn)之間的10 m風(fēng)RMSE相差甚?。▓D略），可忽略不計(jì)。

圖8 2016年5月1—31日期間00時(shí)起報(bào)的1～12小時(shí)之平均逐小時(shí)降水大于1 mm、大于5 mm的TS CTRL為控制試驗(yàn)，BYE為同化試驗(yàn)，縱坐標(biāo)為TS，橫坐標(biāo)為預(yù)報(bào)的時(shí)間。

圖9 2016年5月1—31日期間00時(shí)起報(bào)的1～12小時(shí)之平均逐小時(shí)降水大于5 mm的預(yù)報(bào)偏差CTRL為控制試驗(yàn)，BYE為同化試驗(yàn)。圖中縱坐標(biāo)為預(yù)報(bào)偏差值，橫坐標(biāo)為預(yù)報(bào)的時(shí)間。

圖10 2016年5月1—31日期間00時(shí)起報(bào)的1～12小時(shí)之平均逐小時(shí)2 m溫度RMSE CTRL為控制試驗(yàn)，BYE為同化試驗(yàn)?？v坐標(biāo)為溫度RMSE（單位：°），橫坐標(biāo)為預(yù)報(bào)的時(shí)間（單位：小時(shí)）。

基于1個(gè)月的統(tǒng)計(jì)分析認(rèn)為，一維反演濕度資料同化對華南地區(qū)短臨降水預(yù)報(bào)在降水預(yù)報(bào)偏差保持不變情況下對降水TS有積極影響作用，但對于近地層的風(fēng)速、2 m溫度預(yù)報(bào)效果甚微或不明顯。

5 小結(jié)與討論

雷達(dá)資料是目前為數(shù)不多有能力為高分辨率預(yù)報(bào)模式提供高分辨率信息資料之一。為充分利用該資料所包含的豐富中小尺度信息，文中基于雷達(dá)反射率與貝葉斯方法反演出大氣相對濕度，并將其引入3Dvar系統(tǒng)進(jìn)行同化分析，為高分辨率模式提供初值場。

通過臺(tái)風(fēng)“妮妲”個(gè)例試驗(yàn)的分析，得出的初步結(jié)果。（1）貝葉斯方法有效地訂正了實(shí)況有回波而模式預(yù)報(bào)弱（無）回波區(qū)域的大氣濕度趨于合理，增加背景場的濕度，減小模擬回波比觀測偏強(qiáng)的區(qū)域的大氣濕度。（2）同化大氣濕度后（1D+3Dvar），模式在前6小時(shí)預(yù)報(bào)的臺(tái)風(fēng)外圍回波分布、演變更合理，改進(jìn)了降水雨帶的分布與強(qiáng)度。

1個(gè)月批量試驗(yàn)結(jié)果如下。（1）經(jīng)雷達(dá)資料同化后，大氣對流層中低層（850～400 hPa）增濕明顯，其增濕影響程度可延續(xù)12小時(shí)以上；（2）其降水預(yù)報(bào)（大于1 mm和大于5 mm）在前12小時(shí)的逐小時(shí)降水TS均比控制試驗(yàn)的高，而小于1 mm的預(yù)報(bào)偏差則變大，空報(bào)偏多，大于5 mm更接近1或少變；（3）同化后對地面10 m風(fēng)場和2 m溫度的預(yù)報(bào)影響不大。

如上所述，1D+3Dvar同化方案對小級(jí)別的降水預(yù)報(bào)空報(bào)偏多，為抑制這些空報(bào)，文中亦考慮非降水區(qū)的濕度同化，即假設(shè)雷達(dá)反射率小于等于0 dBz為無降水區(qū)，這樣有可能將一些微弱降水區(qū)誤判為無降水區(qū)，抑制效果仍然不佳；另外，對雷達(dá)有明顯回波、模式無回波時(shí)強(qiáng)制將相應(yīng)點(diǎn)的大氣相對濕度調(diào)整為100%，并無動(dòng)力、熱力場的配合，這些均導(dǎo)致同化分析后模式預(yù)報(bào)空報(bào)偏多。為此，在下一步模擬試驗(yàn)中，將同時(shí)考慮雷達(dá)反演濕度、雷達(dá)反演潛熱以及風(fēng)場等信息的同化，以期抑制虛假對流發(fā)展，以減少降水空報(bào)問題。