超短距离降水预报：数值预报和外推技术的比较外文翻译资料

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超短距离降水预报：数值预报和外推技术的比较

N. Andrew Crook, Ying Zhang, and Juanzhen Sun

National Center for Atmospheric Research*, Boulder, Colorado

1. 简介

目前，用于对流非常短距离预报的科学技术涉及现有雷达回波的空间外推（有时称为

Nowcasting）。 这些技术在计算上是便宜的，但是由于系统演进通常不被考虑，它们的预测技能迅速降低。 一种替代技术是将风暴数据吸收到非线性数值天气预报（NWP）模型中。 与Nowcasting技术相反，风暴式同化在计算上是昂贵的，并且通常难以编码。 然而，由于NWP模型具有（理论上）预测系统演化的能力，因此该技术有可能改进超现实的方法。

在国家大气研究中心，我们在过去十年中一直在研究NWP模型在很短的范围（通常为0-2小时）内明确地预测对流风暴的能力。 我们使用的技术是将雷达数据的四维变分同化（4DVar）转换为云规模模型。 本研究的目的是对美国中西部地区的一些对流案例进行风暴式NWP和Nowcasting方法的系统比较，作为FAA支持的区域对流天气预报（RCWF）计划的一部分。

1. 4DVAR技术

用于产生非常短距离对流预报的系统是VariationalDoppler雷达分析系统（VDRAS）。 在这里，我们简要介绍一下这个方法。 他的目标是找到一个初始状态，即模型集成可以产生尽可能接近的观测值和背景场的输出场。 背景场通常在初始时间是有效的，而观察值可以在整个指定的时间窗口内随时被间隔。

定义了测量模型预测与背景场和径向速度观测值以及雨水（从反射率转换）之间失配的成本函数。

假设观测误差在空间和时间上是不相关的，则成本函数J由下式给出：

(1.1)

其中sigma;表示空间域，tau;表示时域。数量和是表示径向速度和雨水数据的观测误差（平方）的倒数的加权系数。 径向速度由笛卡尔速度分量（u，v，w）计算得到：

其中是降水的末速度。

（1.1）中的术语表示对背景场的拟合。 在这项工作中，背景领域由以前的短期，预测（通常为20分钟）在初始时刻有效。 代表一个惩罚术语，旨在尽量减少过度的时间和空间变化。

4DVar技术中使用的数值模型是一种非弹性非静水压风暴尺度模型。 预测变量包括三个速度分量，扰动液 - 水势温度，雨水混合比和总水混合比。

该系统运行在RCWF域，并从5 WSR-88D多普勒雷达（KLOT，KIWX，KILX，KIND和KILN）中吸收资料。 分析的网格划分在水平方向为5公里，垂直方向为500米。 使用了12分钟的同化窗口，这意味着在暴风雨模式下，3卷数据被同化为雷达，“清空”模式则是2卷。 由于计算限制，在实时操作中仅产生一小时的预测。 （分析加预报周期平均为35分钟。）实验结束后，我们选择了一些强对流情况，并为每种情况产生了一系列2小时预报。

1. 结果

在这里，我们提出了RCWF领域强对流的三个案例研究结果（2005年7月27日，8月4日和8月12日）。 图1至图3显示了（a）初始时间（b）t = 1小时的反射率场和（c）三个案例研究的t = 2小时。 （每个案例的初始时间在图表中给出）。 VDRAS在t = 1和2小时时，反射率（z = 250米，反射率阈值为20 dBZ）的预测分别由面板（b）和（c）上的白色轮廓显示。 最后，VDRAS预测z = 250米的风场由绿色矢量显示。

我们正在对VDRAS进行一个和两个小时的预测进行系统的验证，并与外推预测进行比较。 会议将提交结果。 作为初步测试，我们计划首先将传统的验证分数（r.m.s，威胁等级）用于雨水预报。最近，已经开发和测试了一些用于验证诸如降水等离散场的预测的新的“基于对象”的方法。 这些方法已经显示出很多希望，用于验证预测中的降水发展的预测，因为它们可以解释空间，有时是时间性的相位误差。 然而，在目前情况下，预测的初始条件包含正确定位的降水场，传统得分可能仍然具有一定的价值。

在定性上，VDRAS似乎预测捕获系统的传播性能相当好。 它也预测前沿收敛的位置非常好（特别参见图1（c））。 然而，为了改进外推，VDRAS预测需要捕获一些系统演进。 有迹象表明，其中一些进化正在被捕获。 例如，在8月12日的情况下，VDRAS正确地预测了主线前面的细胞衰减以及细胞中心的凝固和强化。 最后应该指出的是，VDRAS的好处在8月12号的情况下应该会变得更加明显，其中显示出细胞生长和衰变，以及可变的细胞运动载体，而不是外推预测相当好的稳态传播。

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