Page 285 - 《高原气象》2026年第2期
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第 45 卷  第 2 期                        高     原     气    象                             Vol. 45  No. 2
                 2026 年 4 月                       PLATEAU METEOROLOGY                                April， 2026


               李英华， 邱晓滨， 王颖，等， 2026.  雷达径向风同化中稀疏化方式对强降水预报的影响［J］. 高原气象， 45（2）： 585-598.  LI
               Yinghua， QIU Xiaobin， WANG Ying，et al， 2026.  The Impact of Thinning Method in Radar Radial Wind Assimilation on Heavy
               Rainfall Forecasting［J］. Plateau Meteorology， 45（2）： 585-598.  DOI： 10. 7522/j. issn. 1000-0534. 2025. 00082. CSTR: 32265.14.
               gyqx.CN62-1061/P.2025.00082.



                                    雷达径向风同化中稀疏化方式


                                            对强降水预报的影响



                       李英华      1， 2 ， 邱晓滨    1， 2 ， 王 颖 ， 董琪如          1， 2 ， 王雪莲   1， 2 ， 刘丽丽    1， 2
                                                            3
                                             （1. 天津市海洋气象重点实验室，  天津    300074；
                                                2. 天津市气象科学研究所，  天津    300074；
                                                   3. 天津市气象台，  天津    300074）

                       摘要： 同化稀疏化处理后的雷达径向风资料有助于提升模式对短时降水的预报能力， 但稀疏化方式影响
                       得到的雷达径向风超级观测分布特征， 进而影响同化及预报效果。本文基于一次华北区域暴雨天气过
                       程， 对雷达径向风观测资料开展两组不同单元格分辨率（改变径向间距或方位角间隔）的稀疏化， 并进行
                       同化模拟试验， 探讨雷达径向风稀疏化方式对暴雨预报的影响。结果表明： 改变稀疏化单元格的径向间
                       距或方位角间隔， 均使超级观测极值及出现位置发生变化， 进而影响急流强度和位置， 径向间距还通过
                       影响超级观测极值出现的高度， 进一步影响急流高度， 且对获得的资料量和同化分析误差影响相对显
                       著。同化不同分辨率的径向风超级观测对风场的调整相似， 均能增加河北中南部切变线的气旋性和山
                       东中部低空急流中的偏南分量， 而超级观测的分辨率主要影响气旋性切变的曲率和南风急流的强度。
                       对降水预报， 同化雷达径向风超级观测可提升模式前 6 h 降水预报的整体性能， 尤其是对 25 mm 以上强
                       降水的捕捉能力， 同时对 24 h小雨和中雨量级的降水有更好的评分， 并能抑制部分虚假降水预报； 当采
                       用的径向风超级观测分辨率较高时， 12 h内的强降水预报性能提升显著。降水的预报技巧、 空报率和命
                       中率对稀疏化中的径向间距变化更加敏感， 而方位角间隔的变化对预报偏差影响相对显著。
                       关键词： 雷达径向风同化； 稀疏化； 超级观测； 区域暴雨
                       文章编号： 1000-0534（2026）02-0585-14   中图分类号： P456.7   文献标识码： A
                       DOI： 10. 7522/j. issn. 1000-0534. 2025. 00082
                       CSTR: 32265.14.gyqx.CN62-1061/P.2025.00082


               1  引言                                             ble Kalman Filters， EnKF）、 集合-变分混合（Hy‐
                                                                 brid）等方法直接同化， 相对来说直接同化雷达径向
                   雷达观测资料能够提供强对流系统内部三维
                                                                 风后初始风场中的中小尺度特征更明显（闵锦忠
               结构信息， 同化应用能补充和修正中尺度气象模式                           等， 2007）， 在暴雨、 飑线、 龙卷等强对流天气预报
               初始中小尺度特征， 是提高强对流天气数值预报水                           中， 利用 3DVAR 方法同化雷达径向风观测资料后，
               平的有效途径（孙娟珍等， 2016）。雷达径向风同化                        修正了近地面到对流层顶的初始风场， 使得对流系
               分为风廓线或者水平风场进行间接同化（马清云                             统低层的中小尺度特征得到加强， 积分开始后调整
               等， 2001； Lindskog et al， 2004； Qiu et al， 2013）和  了水汽场， 进而改善了强降水预报（盛春岩等，
               利用变分（3DVar/4DVar）、 集合卡尔曼滤波（Ensem‐                 2006； 陈锋等， 2019； 沈艳秋等， 2021； Dong et al，


                  收稿日期： 2024⁃12⁃30； 定稿日期： 2025⁃07⁃01
                  资助项目： 国家重点研发计划项目（2023YFC3007700）； 天津市海洋气象重点实验室开放基金项目（2023TKLOM02）； 中国气象局水文
                         气象重点开放实验室开放研究课题（23SWQXM004）； 中国气象局复盘总结专项（FPZJ2025-005）
                  作者简介： 李英华（1981 -）， 女， 青海乐都人， 高级工程师， 主要从事数值模拟及雷达资料同化研究. E-mail： liyinghua05@163.com
                  通信作者： 邱晓滨（1982 -）， 男， 天津人， 研究员， 主要从事资料同化研究. E-mail： QiuXiaoBin.TJ@outlook.com
                  © Editorial Department of Plateau Meteorology （CC BY-NC-ND）
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