引言

青藏高原是世界上最高的高原，平均海拔在4500 m以上，约达对流层高度的1/3，总面积达250万km^2[1]，占我国国土面积的1/4。由于青藏高原独特的地形特征，使其对下游天气和气候有十分重要的影响。国内外很多学者就青藏高原对我国降水的影响开展了一系列研究，并取得了丰硕成果^[2-9]，徐祥德等^[10]研究指出从孟加拉湾经青藏高原东部转向中国长江流域和日本列岛的水汽是影响中国区域及其下游相关区域洪涝偏南水汽输送的关键区。

考虑到高原及其东部周边地区作为长江中下游地区“天气系统上游强信号区”的特殊地位，中国气象科学研究院承担的JICA项目在青藏高原及其东部周边地区建立了新一代气象综合观测网，填补了高原及周边地区综合观测数据的空白^[11]。该观测网的建立无疑为高原及其下游高影响天气预报研究创造了很好的条件。彭世球等^[12]利用多时间层的三维变分同化技术，同化青藏高原地区新一代综合气象观测网中24个自动气象站资料，对2008年1月发生在我国南方及长江中下游的一次雪灾过程进行数值模拟，发现同化后对于预报下游区域的降水预报至关重要；施晓辉等^[13]利用该气象观测网中的GPS大气可降水量资料、NCEP再分析资料和我国台站降水量资料分析我国2008年中国南方的4次暴雪过程，发现水汽输送上游关键区大气可降水量的变化可作为此次南方雨雪冰冻灾害期间降水发生的“前兆性”信号。他们利用新一代综合气象观测网资料分别从定量、定性两个角度，说明其对我国下游高影响天气预报的重要性，但研究对象都是2008年发生在我国南方的冬季降雪过程，那么对于我国夏季降水预报而言，这些观测资料是否有用呢？采用何种同化方式得到的降水预报效果会更好？同化上游观测资料，会对哪些区域降水改进作用明显？基于这些问题，本文利用青藏高原地区新一代综合气象观测网的24个自动站和GPS水汽资料，针对我国2008年6—7月的降水预报开展数值试验，为已经投入业务应用的该观测网资料在数值预报中得到更好应用提供一个参考。

1 资料和模式介绍

文中使用的背景场资料由我国T213模式的12小时预报场提供，资料水平分辨率0.5625°×0.5625°，垂直分辨率17层。观测资料来自青藏高原地区新一代综合气象观测网中24个自动站资料和GPS水汽资料，主要同化自动站资料的地面气温、相对湿度、气压和GPS资料的大气可降水量信息，观测站点随地形高度的分布如图 1所示，图中7个实心圆位于99°E附近，是高原东南缘坡面上不同高度的7个观测站，它们与不同高度层无线电探空探测获取的大气廓线信息存在某种程度的关联性，其在观测时间频数、“定点”、“定高”及其同步性等方面均具有优势^[12]。

文中使用的同化和预报系统均来自新一代细网格中尺度模式系统——WRF三维变分同化系统及其模式。对于三维变分同化系统，误差协方差用来衡量背景场和观测场中各因子的相互影响，包括观测误差协方差和背景误差协方差，其中背景误差协方差最为重要。龚建东等^[14]、范水勇等^[15]研究发现应根据实际研究建立新的背景误差协方差，这有助于改善预报效果，因此，本文用T213预报场资料为WRF模式提供初值和边界，根据2008年7月模式的预报结果，采用NMC^[15-16]方法，重新计算了WRF 3DVAR的背景误差协方差。

2 试验方案和检验方法

试验分为两组，第1组试验采用静态同化，分别同化7个自动站资料、24个自动站资料、7个自动站和该站的GPS水汽资料、24个自动站和该站的GPS水汽资料，在下文中分别用A1、B1、C1和D1表示。第2组试验使用与第1组相同的观测资料，但采用循环同化，同化窗口为6 h，每小时同化一次，分别用A2、B2、C2和D2表示。这些资料已经过一定质量控制，同时在同化模块还会把观测资料与背景场进行比较，超出设定阈值，将被剔除，保证了进入同化系统观测资料质量。为了便于比较，增加一个控制试验(用CT表示)，同化试验与控制试验采用相同的模式分辨率、物理过程选项和时间参数设置。

模式的水平分辨率50 km，格点数100×70，垂直分辨率28层，积分区域中心为(28°N、103°E)，区域大小在图 1中用扇形阴影表示；模式微物理过程用WSM 3阶简单冰方案；积云参数化过程用Grell方案；边界层过程用YSU方案；长波辐射过程用RRTM方案；短波辐射过程用Dudhia方案。模式起报时间是每日00时(世界时，下同)，进行48小时预报，试验时间为2008年6月1日至2008年7月31日。

对于近两个月的预报试验，首先利用探空观测资料对同化结果进行分析场要素的均方根误差分析，统计区域为：20~40°N、93~123°E；其次利用降水实况分别对24和48小时降水预报结果进行预报准确率TS评分、预报漏报率、预报空报率和预报偏差分析，检验中采用双线性插值方法把模式降水预报的格点场资料插到站点上进行检验评分^[17]，参与评分的四个雨强依次为10、25、50和100 mm。对分析场和降水检验的公式如下：

预报准确率

$ TS = {N_z}/\left( {{N_z} + {N_k} + {N_l}} \right) $

(1)

预报漏报率

$ PO = {N_l}/\left( {{N_z} + {N_l}} \right) $

(2)

预报空报率

$ NH = {N_k}/\left( {{N_z} + {N_k}} \right) $

(3)

预报偏差

$ BS = \left( {{N_z} + {N_k}} \right)/\left( {{N_z} + {N_l}} \right) $

(4)

平均误差

$ {E_n} = \frac{1}{n}\sum {\left( {F - A} \right)} $

(5)

均方根误差

$ {E_{RMS}} = {[\frac{1}{n}{\sum {\left( {F-A} \right)} ^2}]^{\frac{1}{2}}} $

(6)

式中，N_z表示对某一降水量级，预报降水与实况降水一致的总站数；N_k表示对某一降水量级，预报报出而实况没出现的总站数；N_l表示对某一降水量级，预报没报出而实况降水达到该量级的总站数。TS评分通常是用来衡量降水预报对观测的降水能够有多么准确的指数，TS评分等于1，说明预报降水与实况降水完全一致。∑表示对区域内所有点求和，F为模式预报值，A为实况观测值。

由于同化站点都分布在青藏高原及其周边地区，为了了解同化这些站点资料后会对下游的哪些区域降水预报有影响，以及有怎样的影响，特划分了三个区域分别检验：华北地区35~40°N、100~123°E、西南地区东部20~35°N、100~110°E、长江中下游地区20~35°N、110~123°E，图 2给出了三个区域及区域内降水观测站点分布。

3 试验结果 3.1 分析场误差分析

图 3给出第一组试验分析场与探空资料在7个标准等压面层的位势高度、温度、相对湿度均方根误差变化。由图看出，同化方案三个要素的均方根误差变化趋势与控制试验的相似，具体来看：从700~400 hPa，同化方案的位势高度均方根误差均小于控制试验，其余层次B1与D1方案都大于控制试验，A1与C1只在850和250 hPa略大于控制试验；在400 hPa及以上，方案A1~D1的温度场均方根误差小于控制试验，以下大于控制试验；而相对湿度场的均方根误差各层值都小于控制试验，且越往高层减小幅度越大。其次，对于分析场，除个别层次外B1与D1的误差变化幅度都大于A1与C1，说明直接增加测站个数对背景场的调整更明显，同时，方案A1与C1、B1与D1的均方根误差值在各层都很相近，这主要由于它们同化的站点相同，只是在是否同化GPS大气可降水量上有差异，由于同化自动站资料时已经同化了相对湿度信息，而GPS大气可降水量信息的得到需要借助于自动站资料，所以增加GPS大气可降水量信息对分析场均方根误差的影响有限。对比A1与C1与探空观测资料的平均误差后，发现两个方案温度、位势高度的平均误差相同，相对湿度的平均误差不同，方案C1在各等压面层的平均误差略小于方案A1，说明增加GPS大气可降水量信息后能够减小相对湿度场的平均误差。

图 4与图 3类似，是第二组试验结果。发现它们的均方根误差变化幅度明显大于第一组试验，尤其在500 hPa以上。具体看，A2~D2位势高度除850 hPa外均小于控制试验误差，且明显小于方案A1~D1结果；温度场除200 hPa外均方根误差变化趋势和第一组试验基本相同，只是变化幅度增大；相对湿度场的均方根误差变化也与第一组试验相同，只是越往高层误差减小的越多。由此看出，经过循环同化后，初始背景场受更多观测资料信息的影响，对500 hPa以上高度、温度、相对湿度场的均方根误差减小普遍有正作用。

综上所述，采用静态同化时，方案A1与C1的分析场在500 hPa及以上位势高度、温度、相对湿度场均方根误差比控制试验小，而方案B1与D1的分析场在400 hPa及以上温度、相对湿度场均方根误差普遍比控制试验小；同化时增加测站个数对分析场的调整作用比只增加GPS大气可降水量信息对分析场的调整更明显，调整幅度更大；采用循环同化时，观测资料对背景场的调整作用更明显，尤其是500 hPa以上(除200 hPa温度场外)三个要素场的均方根误差明显小于控制试验和方案A1~D1。另外，无论采用静态同化还是循环同化，这些观测资料对背景场的正作用都主要集中在500 hPa以上，这可能与测站的台站高度有关，24个站的平均台站高度在2550 m以上，所以对误差减小的贡献主要集中在对流层中层及其以上。

3.2 降水预报检验结果 3.2.1 华北地区降水检验

表 1是第一组试验在华北地区每24小时累积预报降水检验结果。由表 1看出，无论控制试验还是同化试验，在区域1内降水预报的TS评分都较低，这可能与区域1比较靠近积分区域边界有关。在评分整体较低情况下，第一组试验24小时中雨和大雨、48小时中雨量级的TS评分比控制试验高，但对暴雨量级除B1的24小时预报外，都比控制试验低；从漏报和空报率看，在该区域漏报、空报现象严重，同化了观测资料后，可以减小24小时中雨和大雨、48小时中雨的漏报率；从预报偏差看，同化方案对24小时大雨、48小时中雨量级的预报偏差减小有贡献。在降水预报改善的量级中，方案B1和D1对降水的改善作用比方案A1和C1大。

从第二组试验在华北地区每24小时累积预报降水检验结果看(表略)。总体上，第二组试验在该地区的降水预报检验结果也不太理想，尤其是在前24小时只有方案D2在中雨量级的TS评分略有提高，其余比控制试验还差；在后24小时，同化方案在大雨量级显示出整体优势，减小了漏报率和空报率。

从两组试验对华北地区的降水预报评分结果看出：第一组试验仅对中雨和24小时大雨预报有改善，而第二组试验对48小时大雨预报有改善；在同化方案中，同化24个站点资料的方案比只同化7个站点的方案略好，而站数相同时，增加GPS水汽资料可以提高中雨预报准确率。

3.2.2 西南地区东部降水检验

图 5给出第一组试验在区域2内累积降水检验评分。从TS评分看，方案A1~D1预报的24小时降水好于控制试验，尤其是方案A1和C1，在中雨、大雨量级TS评分明显提高；对48小时降水，同化方案没有表现出整体优势，只是个别方案在个别量级有提高，如方案A1和C1在大雨、大暴雨量级高于控制试验，但结合BS评分看，同化方案中雨、大雨量级的预报偏差小于控制试验。由此看来，在区域2内，采用静态同化，主要可以提高24小时降水预报准确率，其中方案A1和C1对中雨、大雨量级预报准确率提高较B1和D1明显。

从第二组试验在区域2内累积降水检验评分(图略)可以看出：经过循环同化后，方案A2~D2的24小时预报降水TS评分没有第一组试验的好，中雨量级只有方案A2和C2好于控制试验，大雨量级只有方案A2和B2好于控制试验；而48小时降水结果相反，第二组评分结果明显好于第一组，尤其是方案A2和C2，除中雨预报外都优于控制试验结果。

整体来看，采用静态同化，主要对西南地区东部的24小时降水预报有明显改善作用，而采用循环同化，会对西南地区东部的48小时大雨、暴雨预报有改善作用，同时发现在多数情况下只同化7个站观测资料的方案降水预报结果比同化24个站的更好。

3.2.3 长江中下游地区降水检验

图 6和图 7分别是两组试验在区域3、每24小时累积降水TS评分。从图 6看出，第一组试验24小时的TS评分都略高于控制试验，通过比较，方案D1除暴雨外提高的幅度最大；而48小时降水预报TS评分，没有像24小时那样显示出整体优势，如在中雨量级优于控制试验的方案依次为D1、B1和C1，大雨、大暴雨量级只有D1和B1方案好于控制试验。从图 7看出，在前24小时，第二组试验只是在大雨量级整体高于控制试验，而在其他降水量级，只有方案D2都高于控制试验；在后24小时的TS评分中，同化方案在中雨、大雨量级比控制试验好，而在暴雨量级除方案D2外其他三个方案均优于控制试验，大暴雨量级无改善。

由此可见，对于长江中下游地区，采用循环同化方式同化观测网资料预报的降水比采用静态同化方式更准确，尤其是对25~48小时降水，改善作用更明显；其次，在多数情况下，同化24个站的自动站和GPS水汽资料对降水预报改善比其他方案的更好。

4 结论

本文利用静态同化和循环同化方式分别同化青藏高原地区新一代综合气象观测网的不同测站资料，探讨这些观测资料对我国夏季不同区域降水预报的影响，通过对2008年6—7月数值预报分析场和降水预报结果检验，得出以下主要结论：

(1) 受测站台站高度影响，同化青藏高原地区新一代综合气象观测网资料后，对背景场调整的正作用主要集中在500 hPa以上，即对流层中层及其以上。采用循环同化方式，对背景场的调整作用比用静态同化方式更明显，尤其是500 hPa以上(除200 hPa温度场外)。另外，增加测站个数对背景场的调整作用比站数相同、只增加GPS大气可降水量信息的调整作用更明显，调整幅度更大。

(2) 无论采用静态同化，还是循环同化方式，同化该观测网自动站和GPS水汽资料对华北地区的降水预报影响有限，同时也没有对西南地区和长江中下游地区的影响明显。

(3) 在西南地区东部，采用静态同化，对24小时降水预报有明显改善作用；采用循环同化，会对48小时大雨、暴雨预报有改善作用；同时发现多数情况下同化沿99°E附近的7个测站资料得到的降水预报结果比同化24个站的更好。

(4) 对于长江中下游地区，采用循环同化方式更有利于该地区降水预报准确率的提高，尤其是对25~48小时降水，改善作用明显；其次，在多数情况下同化24个站的自动站和GPS水汽资料对降水预报改善比同化7个站的更好。