Đánh giá bức xạ sóng ngắn bề mặt theo giờ khu vực đông bắc Cao nguyên Tây Tạng bằng cách đồng hóa độ dày quang học mây Himawari-8

Zhang TianYu1, Husi Letu1, Tie Dai2, Chong Shi1, Yonghui Lei1, Yiran Peng3, Danyang Wang3, Liangfu Chen1, Jiancheng Shi4, Wei Tian5, Guangyu Shi2
1State Key Laboratory of Remote Sensing Science, The Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100101, China
2State Key Laboratory of Numerical Modeling for Atmospheric Sciences and Geophysical Fluid Dynamics, Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100029, China
3Ministry of Education Key Laboratory for Earth System Modeling, Department of Earth System Science, Tsinghua University, Beijing 100084, China
4National Space Science Center, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China
5School of Computer and Software, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing, 210044, China

Tóm tắt

Tóm tắtĐể giảm thiểu sự không chắc chắn trong việc ước lượng mây và cải thiện dự báo bức xạ sóng ngắn bề mặt (SSR) trên Cao nguyên Tây Tạng, một hệ thống đồng hóa mây mới được đề xuất, đây là lần đầu tiên áp dụng trực tiếp phương pháp lọc Kalman biến thể địa phương bốn chiều để đồng hóa độ dày quang học mây (COT). Dữ liệu không gian và thời gian có độ phân giải cao được đồng hóa từ vệ tinh địa tĩnh thế hệ mới Himawari-8, với tần suất đồng hóa cao, đã thực hiện một ước lượng chính xác về mây và dự báo bức xạ. COT và SSR đã được cải thiện một cách đáng kể sau khi đồng hóa bằng cách xác minh độc lập. Hệ số tương quan (CORR) của SSR đã tăng 11,3%, trong khi lỗi bình phương trung bình (RMSE) và lỗi thiên lệch trung bình (MBE) lần lượt giảm 28,5% và 58,9%. Kết quả dự báo đồng hóa theo chu kỳ 2 giờ cho thấy tình trạng đánh giá quá mức bức xạ SSR đã được giảm thiểu hiệu quả bằng cách sử dụng hệ thống đồng hóa. Những phát hiện này chứng tỏ tiềm năng cao của kỹ thuật đồng hóa này trong việc dự báo SSR trong dự đoán thời tiết số. Mục tiêu cuối cùng là cải thiện dự báo mô hình thông qua việc đồng hóa các thuộc tính mây cần có những nghiên cứu thêm để đạt được.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

Bauer P, Auligné T, Bell W, Geer A, Guidard V, Heilliette S, Riishøjgaard LP (2011) Satellite cloud and precipitation assimilation at operational NWP centres. Quart J Royal Meteorol Soc 137(661):1934–1951

Benedetti A, Janisková M (2008) Assimilation of MODIS cloud optical depths in the ECMWF model. Mon Weather Rev 136(5):1727–1746

Benjamin SG, James EP, Hu M, Alexander CR, Ladwig TT, Brown JM, Heidinger AK (2021) Stratiform cloud-hydrometeor assimilation for HRRR and RAP model short-range weather prediction. Mon Weather Rev 149(8):2673–2694

Chen Y, Wang H, Min J et al (2015) Variational assimilation of cloud liquid/ice water path and its impact on NWP[J]. J Appl Meteorol Climatol 54(8):1809–1825

Cheng Y, Dai T, Goto D, Schutgens NAJ, Shi G, Nakajima T (2019) Investigating the assimilation of CALIPSO global aerosol vertical observations using a four-dimensional ensemble Kalman filter. Atmos Chem Phys 19:13445–13467

Christensen HM, Lock SJ, Moroz IM, Palmer TN (2017) Introducing independent patterns into the stochastically perturbed parametrization tendencies (SPPT) scheme. Q J R Meteorol Soc 143(706):2168–2181

Dai T, Cheng Y, Suzuki K, Goto D, Kikuchi M, Schutgens NA, Nakajima T (2019) Hourly aerosol assimilation of Himawari-8 AOT using the four-dimensional local ensemble transform Kalman filter. J Adv Modeling Earth Syst 11(3):680–711

Errico RM, Bauer P, Mahfouf JF (2007) Issues regarding the assimilation of cloud and precipitation data. J Atmos Sci 64(11):3785–3798

Geer AJ, Lonitz K, Weston P et al (2018) All-sky satellite data assimilation at operational weather forecasting centres[J]. Q J R Meteorol Soc 144(713):1191–1217

Hines KM, Bromwich DH, Wang SH, Silber I, Verlinde J, Lubin D (2019) Microphysics of summer clouds in central West Antarctica simulated by the polar weather research and forecasting model (WRF) and the Antarctic mesoscale prediction system (AMPS). Atmos Chem Phys 19(19):12431–12454

Hunt BR, Kostelich EJ, Szunyogh I (2007) Efficient data assimilation for spatiotemporal chaos: a local ensemble transform Kalman filter. Phys d: Nonlin Phenom 230:112–126

Jones TA, Stensrud DJ (2015) Assimilating cloud water path as a function of model cloud microphysics in an idealized simulation. Mon Weather Rev 143(6):2052–2081

Jones TA, Knopfmeier K, Wheatley D, Creager G, Minnis P, Palikonda R (2016) Storm-scale data assimilation and ensemble forecasting with the NSSL experimental Warn-on-forecast system. Part II: combined radar and satellite data experiments. Weather and Forecasting 31(1):297–327

Kotsuki S, Sato Y, Miyoshi T (2020) Data assimilation for climate research: model parameter estimation of large-scale condensation scheme. J Geophys Res Atmos 125(1):e2019JD031304

Kurzrock F, Cros S, Chane-Ming F, Otkin J, Hutt A, Linguet L, Potthast R (2018) A review of the use of geostationary satellite observations in regional-scale models for short-term cloud forecasting. Meteorologische Zeitschrift 27(4):277–298

Liu Z, Schwartz CS, Snyder C, Ha SY (2012) Impact of assimilating AMSU-A radiances on forecasts of 2008 Atlantic tropical cyclones initialized with a limited-area ensemble Kalman filter. Mon Weather Rev 140(12):4017–4034

Lopez P (2007) Cloud and precipitation parameterizations in modeling and variational data assimilation: A review. J Atmos Sci 64(11):3766–3784

National Centers for Environmental Prediction, National Weather Service, NOAA, and U.S. Department of Commerce: NCEP GDAS/FNL 0.25 (2015) Degree Global Tropospheric Analyses and Forecast Grids. National Centers for Environmental Prediction, College Park

Otsuka M, Seko H, Hayashi M, Koizumi K (2021) Data validation and mesoscale assimilation of Himawari-8 optimal cloud analysis products. J Atmos Oceanic Tech 38(2):223–242

Powers JG, Klemp JB, Skamarock WC, Davis CA, Dudhia J, Gill DO, Duda MG (2017) The weather research and forecasting model: Overview, system efforts, and future directions. Bull Am Meteorol Soc 98(8):1717–1737

Sharma SK, Kumar P, Vaishnav R, Lal S (2016) Evaluation of clouds simulated by a weather model over western India. Remote Sens Lett 7(9):905–913

Thépaut JN (2003) Satellite data assimilation in numerical weather prediction: an overview. In Proceedings of ECMWF Seminar on Recent Developments in Data Assimilation for Atmosphere and Ocean. Reading, ECMWF, pp 8–12

Thompson G, Field PR, Rasmussen RM, Hall WD (2008) Explicit forecasts of winter precipitation using an improved bulk microphysics scheme part ii implementation of a new snow parameterization. Mon Weather Rev 136(12):5095–5115

Wang L, Lü D, He Q (2015) The impact of surface properties on downward surface shortwave radiation over the Tibetan Plateau. Adv Atmos Sci 32:759–771

Yang K, Pinker RT, Ma Y, Koike T, Wonsick MM, Cox SJ, Stackhouse P (2008) Evaluation of satellite estimates of downward shortwave radiation over the Tibetan Plateau. J Geophys Res Atmos 113(D17):D17204. https://doi.org/10.1029/2007JD009736

Yang SC, Corazza M, Carrassi A, Kalnay E, Miyoshi T (2009) Comparison of local ensemble transform Kalman filter, 3DVAR, and 4DVAR in a quasigeostrophic model. Mon Weather Rev 137(2):693–709

Yang Y, Zhao C, Fan H (2020) Spatiotemporal distributions of cloud properties over China based on Himawari-8 advanced Himawari imager data. Atmos Res 240:104927

Yang Y, Sun W, Chi Y, Yan X, Fan H, Yang X, Zhao C (2022) Machine learning-based retrieval of day and night cloud macrophysical parameters over East Asia using Himawari-8 data. Remote Sens Environ 273:112971

Zhong L, Zou M, Ma Y, Huang Z, Xu K, Wang X, Cheng M (2019) Estimation of downwelling shortwave and longwave radiation in the Tibetan Plateau under all-sky conditions. J Geophy Res Atmos 124(21):11086–11102