基于伴随敏感性的风廓线雷达和地基微波辐射计观测对模式预报的影响评估研究

同化大量观测资料可以有效地改进模式预报结果,但不同观测对预报的影响有着显著差异,合理评估观测对预报的贡献是数值模式中最具挑战性的诊断之一.本文采用基于伴随的预报对观测的敏感性(Forecast Sensitivity to Observation,简称 FSO)方法,构建 WRFDA(Weather Research and Forecasting model's Data Assimilation)框架下的WRFDA-FSO系统.基于2019年9月超大城市项目在北京地区获取的风廓线雷达(Wind Profile Radar,简称WPR)和地基微波辐射计(Microwave Radiometer,简称MWR)观测数据,利用WRFDA-FSO系统,开展观测对WRF模式12 h预报的影响试验,并分析风温湿观测对预报的贡献.结果表明:(1)同化的观测资料(MWR、WPR、Sound、Synop 和 Geoamv)均减小了 WRF模式12 h预报误差,对预报为正贡献,其中MWR观测对预报的影响最大,WPR风场观测对预报的改进效果优于Sound的风场观测.(2)WPR的U、V观测和MWR的T、Q观测中,V观测和T观测对预报的正贡献值更高,对预报的改进效果更优.(3)WPR和MWR多数高度层的观测均减小了预报误差,对预报为正贡献,其中MWR的T观测对预报的正贡献主要位于近地面800 hPa以下.