学文网1引言
我国濒临西北太平洋，受台风的侵扰十分频繁。据统计，每年平均有7～8个台风登陆，是世界上台风登陆最频繁、灾害最严重的国家之一[1]。台风登陆时伴随的狂风暴雨和海潮可对沿海地区造成巨大的灾害，同时也带来了充沛的雨水，缓解了当地的炎热干旱天气。因此，对台风的研究一直是人们关注的焦点之一。台风发生在热带海洋上，常规观测资料十分稀少，这为业务上预报台风带来很大的困难。由于缺少观测资料和模式较低的分辨率，全球模式预报场中的台风涡旋结构常表现出强度太弱、位置不准确两个病态特征[2]。随着大气科学理论的完善，气象卫星遥测、资料变分同化等技术的进步，气象卫星遥测获取的全天候、高时空分辨率资料已成为海洋地区观测资料的重要补充。目前，国外主要数值预报中心(NCEP、ECMWF和JWP)已普遍实现在其日常业务预报中大量使用卫星资料，其资料同化系统输入数据的一个重要来源就是NOAA-KLM序列极轨气象卫星的ATOVS辐射率资料，ATOVS资料的使用已成为改善全球预报技巧最有影响的因素之一[3]。近年来，国内外已对ATOVS资料展开了广泛而深入的研究，并取得了一些可喜的成果。在国内，张华等[4]利用中国气象科学研究院开发的GRAPS-3DVAR同化系统和WRF模式，研究了直接同化NOAA-16的AMSU资料对0205号台风Rammasu模拟的影响，结果表明直接同化ATOVS资料可以有效改善台风的路径预报。王云峰等[5]在台风模拟试验中，利用MM5-4DVAR同化系统，结合BDA方法同化NOAA-16的AMSU-A资料，结果表明该方案可以重构台风的中尺度信息，进而改善台风的预报。BDA方法虽然优于传统的BOGUS方法，但必须建立在一个好的BOGUS模型基础之上，构造的BOGUS模型与实况越接近，BDA方法的效果就越好，反之则会变差[6]。因此，在有了丰富的卫星资料后，直接同化卫星资料成为了改善台风预报的必然。在国外，TOM等[7－8]的研究表明，在NCEP全球资料同化系统(GDAS)中同化ATOVS资料可有效改善全球预报评分，尤其对南半球的改善更为明显。JAMES等[9]进一步指出，在GDAS中逐渐增加NOAA极轨气象卫星资料量可以提高预报质量，同时使用三颗卫星有着更为广阔的资料覆盖面，因而总体上比仅使用两颗或一颗卫星对极地和中纬度地区距平相关评分的改善更为明显。总体而言，前人对ATOVS资料的研究主要集中在全球模式或在区域模式中仅使用同一颗卫星的资料，而在区域模式中开展多颗卫星的应用研究还比较少。同时，在区域模式中同时同化多颗卫星是否比仅同化两颗或一颗卫星的ATOVS资料改善效果更为明显，也有待研究。为了进一步了解ATOVS卫星资料在台风预报中的使用效果，本文以2010年11号超强台风“凡亚比”为个例，利用WRF-3DVAR同化系统，设计了ATOVS不同资料的对比试验，通过分析同化ATOVS不同资料对初始场风环流和涡旋结构的调整，及其对随后强度和路径模拟的结果来探讨ATOVS资料对“凡亚比”模拟的影响，从而为在台风业务预报中更好地应用ATOVS资料提供参考。
2台风个例及ATOVS资料简介
1011号超强台风“凡亚比”于2010年9月15日12时(世界时，下同)在台湾宜兰县东南方大约740km的洋面上生成。***1为国家气象中心的“凡亚比”6小时间隔的观测路径，从***中可看到，“凡亚比”生成后移速较为缓慢，移向以北偏西为主，其后于16日03时加强为强热带风暴，于17日10时加强为强台风，逐渐转为西偏南方向移动，并且移速加快。“凡亚比”于18日08时加强为超强台风，先后有两次登陆过程，分别于19日01时在台湾花莲丰滨乡沿海和19日23时在福建漳浦县沿海登陆。受其影响，广东大部、福建南部普降暴雨，部分地区出现了250mm以上的特大暴雨，给当地人民生命财产造成了巨大的损失。ATOVS是先进的TIROS业务垂直探测器(TOVS)的简称，主要搭载在美国NOAA-KLM系列极轨气象卫星上。ATOVS由3个相互***的仪器组成：高分辨率红外探测器3型(HIRS-3)，先进的微波探测器A型(AMSU-A)和B型(AMSU-B)。HIRS-3由20个通道组成，其中19个红外通道，1个可见光通道，星下点分辨率约为20km。AMSU-A是一种交叉、逐线扫描式辐射计，仪器由15个通道组成，半功率点的瞬时视场角为3.3°，星下点分辨率约为45km。AMSU-B是一种交叉、连续线性扫描辐射计，仪器由5个通道组成，半功率点的瞬时视场为1.1°，星下点分辨率约为15km。ATOVS具有探测通道多，空间分辨率高等特点，不仅可以提供晴空和部分有云区的大气温度和湿度廓线，而且还可提供云天条件下大气温度和湿度廓线，使卫星大气探测达到全天候探测能力。使用的ATOVS资料为NCEP提供的1b辐射率资料，每天包含00、06、12和18时四个时次，且每个时次集成了前后各三小时NOAA序列卫星上的资料，在WRF-3DVAR同化系统中使用时水平分辨率均被细化到120km，并可根据卫星平台、卫星序号和传感器种类灵活选取[10]。其中，HIRS-3包含于NOAA-15、16和17；AMSU-A包含于NOAA-15、16和18；AMSU-B包含于NOAA-15、16和17。由于NOAA-17存在仪器故障，只选取了NOAA-15、16和18的ATOVS资料来进行对比试验。此外，为便于进一步对比，还进行了同化常规观测资料的试验，常规观测资料为全球GTS(Global Telecommunication System)上分发的地面报、飞机报、探空和船舶报等资料。
3模式参数设置及试验方案设计
本文使用的中尺度模式是WRF(ARW)V3.2及其三维变分同化系统3DVAR[11]，空***第三代全球模式TL511L60(简称T511，下同)为其提供初始场和3小时一次的侧边界条件。模拟采用两层双向嵌套方案，内外层中心都为25°N，120°E，水平分辨率分别为6km和18km，格点数分别为400×361和320×250，垂直分层为35层。物理过程方案采用新的Kain-Fritsch(KF)积云方案(其中6km区域不使用积云方案)，W***-6类云微物理参数方案，YSU行星边界层方案，RRTM长波辐射方案，以及Dudhia短波辐射方案。
为了探讨ATOVS不同资料对台风强度和路径模拟的影响，在不进行资料同化的控制试验(CT)基础上，设计了连续循环同化试验(DataAssimilationCycle，简称DAC，下同)。为缓解区域模式普遍存在的“SpinUp”问题[12](模式积分初始阶段，初始水汽场和热力场之间的不协调，易导致模式的预报效果下降)，首先用WRF模式将T511提供的初始场进行6小时的积分，即从2010年9月17日12时积分至18时，CT试验接着以17日18时的积分结果作为初始场，对“凡亚比”进行54小时的预报模拟而不再同化任何的资料。DAC试验以17日18时的积分结果为背景场，同化17日18时的ATOVS资料，同化结束后接着积分6小时到18日00时，完成一次资料同化循环，需要特别说明的是，所有的同化试验均是在外层18km区域进行，内层6km区域的初始条件从外层区域插值获取。其后，按照此方法逐次同化18日00时和06时的ATOVS资料，即实现了连续循环同化[13－15]，然后从18日06时起报，预报42小时至20日00时结束(***2)为详细了解ATOVS不同资料对此次台风强度和路径预报的影响，以卫星和资料种类为依据，基于以下思路共设计了13个同化试验，其中1个为常规观测资料试验(表1)。以方案12为例对表1中的同化试验方案内容进行说明，表示分别在17日18时、18日00时和18日06时同化NOAA-15、16和18的AMSU-A资料。
(1)探讨同化不同卫星的同一种传感器资料对台风模拟的影响，分别设计了同化不同卫星AMSU-A(方案3、4和5)和AMSU-B(方案6和7)资料的试验。
(2)探讨同化同一颗卫星不同传感器资料对台风模拟的影响(方案4、7、8、9和10)。
(3)探讨同时同化多颗卫星是否比仅同化两颗或一颗卫星的ATOVS资料改善作用更为明显，设计了同化多颗卫星同一种传感器(方案11、12和13)及不同传感器(方案14)资料的试验。
表2为同化试验期间各种资料的使用情况，可以看到，NOAA-15在00时和06时，卫星正好扫描过预报区域上空，因而可供使用的资料量较多。NOAA-16在00时也有着较多的资料量，而在18时却没有扫描过预报区域，因而没有资料可供使用。NOAA-18虽然在00时没有扫描过预报区域，但在18时和06时也有着较多的资料量可供使用。由此可见，在不同时次应选用不同的卫星来进行ATOVS资料同化，而通过连续循环同化则可以在预报区域内获取更多的卫星资料。
4试验结果分析
台风经行之处往往伴随着狂风暴雨和强降水，给受侵袭地区造成巨大灾害，因此对台风的强度和移动路径的预报常是人们最为关注的问题，也是预报的难点，特别是36～60小时的强度和路径预报对台风的监测和预警起着至关重要的作用。为了弄清同化ATOVS不同资料对台风强度和移动路径的影响，将不同试验方案(表1)对“凡亚比”强度和路径模拟的效果进行了对比分析。由于内层6km区域可提供更为精细的台风演变信息[16]，因此，只对6km区域的模拟结果进行对比分析。
4.1强度模拟对比试验分析
由于海上常规观测资料稀少，全球模式预报场风涡旋的强度常常较弱，位置偏差也较大。***3a为9月17日18时的背景场，可以看到台风环流较弱，而经资料同化调整后，台风环流得到增强，海平面中心气压也显著降低，表现出更为紧密的涡旋结构(***3b，其他方案效果类似)。
为进一步了解同化ATOVS不同资料对初始场风强度的影响，对比分析了不同资料对台风中心区域位势高度场和风场的调整情况。***4为9月18日06时分析场中穿过台风中心东西方向的垂直剖面，可以看出，经过资料同化(所有DAC试验)调整后，台风中心区域各等压面上的高度场都出现了不同程度的降低，台风得到了加强。同时，通过WRF-3DVAR中动力和统计关系的平衡约束，风场也得到了相应的调整。在对流层中下部900～700hPa等压面上，出现了30m/s左右的风速增幅区。各等压面上位势高度的下降和风速的增加表明初始场风的强度得到了加强，因而表现出更为紧凑的涡旋结构[17]。同时，不同资料对初始场的调整情况也存在一些差异，但总体而言，差异并不显著。与同化常规观测资料相比，同化ATOVS资料对初始场的调整更为明显，这可能与海上常规观测资料稀少有关(表2)。与方案4(DAC_16a)相比，方案7(DAC_16b)风中心区域位势高度下降和风速增幅更为明显，这在对流层中层500hPa等压面附近尤为明显。值得注意的是，相对于方案4(DAC_16a)，方案5(DAC_18a)对位势高度和风速的调整作用相当(***略)，而方案11(DAC_68a)同化两颗卫星的AMSU-A资料对位势高度和风速的调整并没有得到进一步增强；同时，与方案7(DAC_16b)相比，方案13(DAC_56b)的调整幅度相当，而方案14(DAC_568ab)中位势高度下降和风速增量的幅度均有所减小，这说明与仅同化一颗卫星的ATOVS资料相比，同时同化三颗卫星的不同资料导致了同化效果下降。事实上，同一颗卫星不同传感器资料之间有一定的误差，不同卫星同一种传感器资料因仪器性能差异、扫描位置偏差等也带有误差，将多种资料(同一颗卫星的不同资料及多颗卫星的资料)引入到同化系统中的同时，也带来了相应的累积误差，因此反而有可能导致同化效果下降。
为进一步对比分析同化ATOVS不同资料对“凡亚比”强度模拟的影响，统计了不同方案9月17日18时—20日00时的强度模拟情况，但不同方案间的差异并不显著，因此仅给出了部分试验方案模拟的强度对比(***5)。从***5可看出，相对于控制试验，无论是同化常规观测资料还是ATOVS资料均可有效改善台风的强度。台风中心海平面气压(SLP)平均偏差(各试验方案与实况Best之差)由控制试验的42hPa下降到18hPa，但不同方案间的平均差异仅在6hPa以内，这表明仅同化ATOVS资料对台风强度的改善作用相对有限。这可能与目前WRF-3DVAR中辐射传输模式主要能有效模拟晴空条件下的卫星辐射率资料，还不能合理模拟有云或受降水影响区域的辐射率资料有着重要关系[18]。
4.2路径模拟对比试验分析
***6为不同方案模拟出的每隔6小时的路径与实际观测(Best)的比较，可以看出，方案1(CT)模拟的路径偏离实际观测较大，特别是在模拟的中后期，表现出非对称摆动的偏差，这与CT初始场中较弱的台风环流有关(***3a)，而同化ATOVS资料后，台风初始场中的环流和气压场不仅变得紧凑而且得到了显著增强(***3b)，因而随后模拟的路径移动比较平缓，且更接近实况。***6a为同化不同卫星AMSU-A资料及常规观测资料模拟的路径对比，可以看出，在模拟的前期，方案2(DAC_obs)模拟的路径偏南更明显，方案3(DAC_15a)与方案5(DAC_18a)的偏差较小。***6b为同化NOAA-16不同传感器资料模拟的路径对比，可以看出，与方案4(DAC_16a)相比，方案6(DAC_16b)和方案8(DAC_16h)模拟的路径更接近实况，特别是在48小时以后，方案4(DAC_16a)模拟的路径移速明显偏小。***6c和***6d分别为同时同化多颗卫星的AMSU-A及AMSU-B资料模拟的路径对比，可以看出，与仅同化一颗卫星的资料相比，同时同化多颗卫星的传感器资料并没有带来更为明显的改善。
PU等[13]指出：通过连续循环同化，在将更多观测资料引入到同化系统中的同时，可以施加强约束去订正模式预报的误差，从而有效改善模式的物理过程。为进一步对比分析连续循环同化ATOVS资料对台风路径模拟的影响，统计了所有试验方案模拟的路径偏差情况(表3)。从表3中可以看出，与方案1(CT)相比，除方案10(DAC_16abh)呈负效应外，其余试验均呈正效应，这说明通过资料连续循环同化，将更多的资料引入到同化系统(表2)，可以有效改善初始场，模拟的路径也更接近实况。“改善比”(指相对于控制试验，各方案模拟的路径偏差减小和增大的预报时次之比)的信息进一步表明，绝大多数同化试验模拟的路径偏差减小的时次均多于偏差增大的时次，这种一致性的结果也进一步证明了连续循环同化方法的合理性和有效性。
由于卫星之间扫描位置、仪器性能等差异，即使是同一种传感器资料，对台风路径模拟的效果也略有不同。就不同卫星的AMSU-A资料而言，方案3(DAC_15a)和方案5(DAC_18a)的效果较好(平均偏差为96km)，方案4(DAC_16a)的效果较差(平均偏差为104km)。这可能与NOAA-16的AMSU-A仪器高层通道的扫描偏差较大有关[19]。
同化同一颗卫星不同传感器资料对台风路径模拟的效果差异较大，而同时同化多种传感器资料并不能带来更为明显的改善。就NOAA-16而言，方案7(DAC_16b)的效果较好(平均偏差为72km)，方案13(DAC-56b)的效果与方案7相当(平均偏差为71km)，方案9(DAC_6ab)的效果有所下降，平均偏差增加了3km。尽管在本次试验中方案4(DAC_16h)的效果较为理想(平均偏差为81km)，但方案10(DAC_16abh)却呈负效应，平均偏差比方案1(CT)还高出2km，这可能与WRF-3DVAR中针对HIRS-3资料的质量控制及偏差订正工作还不完善有关[18]。因此，HIRS-3资料的使用效果还有待于进一步的试验研究。
同时同化多颗卫星的同一种传感器及多种传感器资料对路径模拟的影响相对复杂，并不能带来一致性的改善，有可能导致同化效果下降。与方案5(DAC_18a)相比，方案12(DAC_568a)的效果有所改善，平均偏差下降了8km，而方案11(DAC_68a)的偏差却增加了9km。方案14(DAC_568ab)虽优于仅同化AMSU-A资料的试验(方案3、4、5、11和12)，却比仅同化AMSU-B资料(方案6、7和13)模拟的偏差大。
一般认为，台风初始场中有3个因素影响其路径预报的效果：(1)大尺度环境引导气流；(2)台风初始强度；(3)台风的初始位置[20]。从以上对路径模拟的对比分析不难看出，同化ATOVS资料对台风路径模拟的改善作用仍十分有限。尽管经同化ATOVS资料调整后，台风初始场中的环流和涡旋结构得到了明显增强，台风的初始强度也得到了加强，但台风初始位置误差依然比较明显(***3b)，因而很可能对接下来的路径模拟产生负面影响。此外，区域模式模拟的路径还与全球模式提供的初始场和侧边界条件密切相关[16]。
从表3中可看到，在模拟的中后期(24—42小时)，当CT模拟的路径偏差比较大时，同化ATOVS资料对台风路径模拟改善的幅度相对较大。特别是42小时(19日06时)路径偏差改善的幅度最大，方案1(CT)的偏差为131km，而方案7(DAC_16b)的偏差下降到了10km，非常接近于实况(***6b)。而在其后的12小时(48—54小时)，方案1(CT)的偏差相对较小，因而同化试验的改善幅度也较小，部分方案甚至出现了偏差增大的现象。
5结论和讨论
(1)在WRF-3DVAR中采用连续循环同化的方法，可以合理地引入更多的ATOVS卫星辐射率资料用于改善对初始场，从而有效改善海面上常规观测资料稀少对台风预报的不足。
(2)由于卫星扫描位置误差、仪器性能差异等原因，同化ATOVS不同资料对台风模拟的效果并不相同。同化不同卫星的同一种传感器资料对台风模拟的效果略有不同，就AMSU-A资料而言，NOAA-15和NOAA-18的效果较好，NOAA-16的效果较差；就AMSU-B资料而言，NOAA-15与NOAA-16的效果相当，且均优于AMSU-A资料。同化同一颗卫星的不同传感器资料对台风模拟的差异较大，同化AMSU-B的效果较好，HIRS-3次之，AMSU-A较差；而同时同化不同传感器资料并不能带来更为明显的改善。同时同化多颗卫星的资料的试验表明，将多种资料引入到同化系统中的同时，也带来了相应的累积误差，因而仅同化一颗卫星可能比同时同化两颗或三颗卫星ATOVS资料的效果要好。
(3)因资料质量控制和同化系统不完善等方面的局限，仅同化ATOVS卫星资料对台风模拟的改善相对有限，尤其是台风强度，不同资料模拟的SLP差异并不明显，平均仅在6hPa以内，试***仅通过同化ATOVS资料进一步改善台风的强度显得无能为力。
总之，尽管本文同化试验的结果整体上呈正效应，但仍有许多局限性。仅以“凡亚比”为个例进行了试验，而对于其他的个例结论是否成立还需要检验。另外，由于区域模式的预报误差同时还来自侧边界条件和模式误差，长时间的连续循环同化并不利于提高预报能力。因此，在3DVAR中连续循环同化对预报能力的提高有一定的局限[17]。本文仅在12小时的同化窗内进行同化试验，而更长时间的连续循环同化能否得到更优的模拟效果，也还有待于进一步的研究。
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