Page 200 - 《高原气象》2025年第3期
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高     原      气     象                                 44 卷
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             方法反演的风场与飞机报、 秒级探空、 风廓线资料                           再分析风场为背景场， 利用该方法对浮标风场进行
             对比， 总体误差结果较小， 反演的风场较为可靠                            融合研究。最优插值的优点是它既考虑了各种观
             （韩颂雨， 2017b； 张晗昀等， 2020）。                          测误差的自相关关系， 又考虑了不同观测间的相关
                  从动力和热力学角度来看， 雷达反演的三维风                         关系， 这样权重函数不仅是距离的单变量关系； 并
             场所提供的小尺度特征非常重要， 这些特征在较粗                            且最优插值只在分析点一定范围内求解最优值， 适
             分辨率的数值模型中较难得到。然而， 雷达反演风                            合时空变率较大的单要素分析（潘旸等， 2012）。
             场仅在回波区域才有径向速度观测， 对于晴空区表                                因此选用 ERA5 再分析风场作为初估场， 动态
             现空缺， 该资料的时空不连续使其应用受到一定制                            地球坐标系下的双雷达反演组网的三维风场作为
             约。而数值模式的驱动往往需要格点化的风矢量                              观测场， 采用最优插值技术开展了浙江区域 6 次降
             数据集， 且在其他各场景数据分析应用中时空连续                            水过程 0. 25°×0. 25°分辨率逐时三维风场的融合试
             的网格化数据也更为便利， 但目前的研究暂少有构                            验， 并将其结果与秒级探空风场进行检验评估。基
             建包含雷达反演风的网格化风场产品。                                  于该融合试验的可行性和效果分析， 以期为高精度
                  大气再分析资料是融合多源观测数据和数值                           的三维风场融合产品研制提供参考， 也为实况三维
             模拟结果、 基于资料同化技术建立的一套网格化长                            融合风场的探索提供思路基础。
             序列气象数据集， 其变量丰富， 空间覆盖完整， 有                          2  资料情况
             效弥补了站点观测时空分布不均的缺陷。近年来，
             再分析资料已广泛应用于气象要素长期变化趋势                              2. 1 双雷达反演的组网风场（观测场）
             研究中（王梦圆等， 2024）。目前较为突出的是欧洲                             对浙江区域的 12 部天气雷达进行双雷达分组
             中期天气预报中心发布的 ERA5 再分析资料（Hers‐                      （其中利奇马台风反演风场中还用到宁德雷达），
             bach et al， 2020； Yang et al， 2022）， 其在数值预报        对任意两部雷达距离范围在 10~200 km 内的一组
             基础上四维同化了地面资料和卫星资料， 采用由 10                          双雷达进行风场反演（大部分分组距离在 120 km
             名成员组成的集合同化系统来评估大气的不确定                              左右）， 然后对满足条件的 20~35 组的双雷达风场
             性， 与前几代再分析产品相比， 更新了参数化方案                           反 演 结 果 进 行 组 网 ，  得 到 117. 5° E -123. 5° E，
             和数据同化系统， 能更准确地估计大气状况（李玲                            26. 25°N -32. 25°N浙江区域范围的三维风场， 分辨
             萍等， 2024； 万超悦等， 2024）。                             率为 0. 1°×0. 1°×500 m， 高度范围为 500~15000 m，
                  结合再分析风场时空覆盖完整性的优势， 和雷                         时间分辨率为6 min。
             达反演风场包含的小尺度特征及其资料可靠性的                                  风场反演方法为动态地球坐标系下的双雷达
             优势， 研制两者相融合的高质量、 时空连续的网格                           风场反演方法（罗昌荣等， 2012）， 组网拼图方法主
             化风场产品， 是可尝试的探究方向。王子昕等                              要考虑了反演点的误差情况， 选择最优的一组反演
             （2021）利用典型相关分析方法对 ERA5 再分析风                        结果（王叶红等， 2019）， 反演前对用到的每部雷达
             场、 自动站风场和单雷达反演风场进行数据融合得                            径向速度数据均经过了退速度模糊的质控处理（韩
             到丰富的地面风场信息， 集合各资料优势较好地分                            颂雨等， 2022）。
             析了一次对流过程， 是初步的一次探索。                                    图 1（a）为浙江省雷达分布情况， 雷达分布密集
                  最优插值方法（Optimum Interpolation， OI）最            且位置合理， 为获得雷达反演组网的大范围风场结
             早由 Eliassem（1954）和 Gandin（1965）应用于气象领              果提供了很好的基础条件； 图 1（b）为利奇马台风
             域研究。Reynolds and Smith（1994）采用该方法融                 2019年8月9日24:00（北京时， 下同）5 km高度的雷
             合了卫星反演和浮标、 船舶观测的全球海表温度，                            达反演风场， 从图 1（b）中可以看到， 基本覆盖整个
             取得较好效果。Kuragano and Shibata（1997）用该方               浙江区域的风场， 但对于无回波的区域风场缺失，
             法融合多种观测得到海面动态高度， 实现其资料的                            且对于雷达观测盲区也缺失风场， 在空间连续性上
             应用价值。Xie and Xiong（2011）和潘旸等（2012，                 存在问题。文中涉及的地图是基于中华人民共和
             2018）研发了基于该方法的高精度的卫星反演与地                           国自然资源部地图技术审查中心标准地图服务系
             面观测降水融合产品， 应用较为广泛。Kako et al                       统下载的审图号为（2019）1822的中国地图制作， 底
             （2006， 2011）通过该方法， 融合再分析风场和卫星                      图无修改。
             反演风场， 构建了高精度网格风场数据集， 且填补                           2. 2 再分析资料的风场（初估场）
             了卫星风场资料的空洞缺失。王际朝（2014）也以                               ERA5 再分析资料从欧洲中心网站（https： //
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