卫星反演与常规资料融合提升中尺度模式暴雨预报效果

本文主要探讨了一种创新的方法，即如何将卫星反演的水汽资料有效地融入MM5中尺度数值模式中，以提升暴雨预报的准确性。该研究针对长江流域的暴雨事件，通过对比分析三种不同的初始条件——T63同化资料、常规探测资料以及将卫星和常规资料融合的水汽初场，来进行12小时的降水预报，每6小时输出一次预测结果。 实验结果显示，使用卫星与常规资料融合后的水汽初值进行数值模拟预报，相较于单独依赖T63同化资料或常规探测资料，其预报效果更佳。这表明，融合卫星反演数据能够弥补常规观测资料在中尺度和小尺度系统识别上的不足，因为卫星资料具有更高的空间分辨率，能更好地捕捉到暴雨形成过程中至关重要的中小尺度环流系统和水汽分布特征。 卫星资料在模式中的作用被强调，特别是在云顶温度的估算和相对湿度的设定上，这些参数对于模拟凝结潜热释放至关重要。研究者指出，如果没有卫星提供的云顶温度信息，以及结合探空资料估计的云厚，模式可能无法准确模拟出暴雨所需的动力学条件。因此，这种方法的引入不仅展示了其可行性，也验证了其在实际应用中的合理性，对于改进中尺度数值模式在梅雨季节暴雨预报中的性能具有重要意义。 这项研究在解决中尺度数值模式实时预报中观测资料局限性的问题上迈出了重要一步，为提高我国和日本等地区对暴雨灾害的预警能力提供了新的技术手段。未来的研究可以进一步优化融合策略，以期在气象预报领域取得更大的突破。