1 引言

广东位于我国华南地区，属热带、亚热带季风气候区，是我国受热带气旋影响和热带气旋登陆最多的省份之一，同时也是我国暴雨出现最多的地区之一^[1]。每年汛期开始时间早，持续时间长，热带气旋是广东夏秋季降水的主要来源，但每年因热带气旋引发的气象灾害及其次生灾害给国民经济造成巨大损失，直接影响公共安全。热带气旋发生发展机理复杂，尤其是近海变化机理仍不清楚，是气象科学研究领域中的难点^[2]。热带气旋近海发展受下垫面条件以及地形等因素影响，加之其物理机制的研究也不够系统和深入，使得目前数值预报模式对热带气旋及其带来降水的预报能力十分有限，但资料同化是提高数值预报能力的重要手段之一，有助于研究灾害性天气系统的发生发展机理。

随着沿海多普勒雷达观测网的建立，学者们可以借助雷达观测资料研究近海热带气旋结构和降水等，主要利用雷达径向风和反射率这两种资料来分析^[3-5]。数值模式方面，国内外许多学者利用雷达径向风资料对热带气旋进行了大量的数值模拟研究。Kain等^[6]研究表明雷达资料在前3—6小时区间内产生的正影响最为显著。万齐林等^[7]和高郁东等^[8]对多普勒雷达视风速和径向风同化，能更好地体现热带云系内的中尺度结构和天气系统的环流，有利于改善台风强降水预报效果。Zhu等^[9]利用EnKF系统对2012年台风“韦森特”进行研究，通过逐时同化广州雷达径向风资料改善台风的路径预报，进而提高台风登陆时所带来的降水预报能力。同时也有大量研究表明，同化地基和空载雷达的径向风速度可以更好地模拟出热带气旋的强度、结构以及降水^[10-11]。

雷达反射率资料应用方面，董海萍等^[12]基于GSI（Grid Statiscal Interpolation）同化系统分析了常规地面、高空和雷达等资料对2013年台风“谭美”的影响，其中雷达反射率资料采用云分析技术估算云水和云冰混合比，进而通过非绝热初值化方案调整云内温度和水汽场，结果显示雷达资料对台风登陆后的路径预报有改善，但是没有单独讨论雷达反射率的影响。在其他强降水过程研究中，刘寅等^[13]利用WRF-3DVAR和WRF-EnSRF对江淮流域一次梅雨锋暴雨过程进行雷达反射率资料同化试验，同化后可以改进模式中的微物理量和动力场，改善雨带的范围，较准确预报出降水中心。张艳霞等^[14]利用雷达回波反演的云雨水及模式背景场的水汽和根据雨水修订的水汽场对GRAPES模式初始场通过Nuding进行调整，修订后的水汽场临近预报效果较好，改善了模式的雷达回波和降水预报。

上述研究表明，雷达资料在数值天气预报中已有很多研究和应用成果，同化雷达观测资料可以改善数值模式预报效果，但目前大部分研究采用的资料为雷达径向风，对于雷达反射率资料的研究和应用相对较少^[15]，针对台风的研究就更少了。此外，变分方法中背景误差协方差是固定的，不随实时天气系统的变化而变化，而集合卡尔曼滤波同化系统可以提供环流依赖的背景误差协方差^[16-17]，更真实地反映预报误差。因此，本文将利用WRF-EnKF系统和雷达反射率资料对2017年台风“天鸽”过程进行研究，初步分析雷达反射率资料在台风近海发展过程中的作用，以及对后续风雨预报的影响。

2 台风概况

2017年8月20日12时（世界时，下同），原先在台湾东南部洋面上形成的热带低压加强为热带风暴级别（JMA，http://www.jma.go.jp/jma/jma-eng/jma-center/rsmc-hp-pub-eg/bstve_2017_m.html），随后沿偏西方向移动，强度逐渐加强，穿过台湾南部海域进入南海，于22日06时升级为强热带风暴级别，并向西北方向的珠江三角洲（简称珠三角）地区移动，随后在22日18时加强为台风级别，并于23日05时在广东珠海金湾区沿海地区登陆，登陆时中心附近最大风力达14级（45 m/s），中心气压最低值为950 hPa，为珠三角和华南地区带来明显影响（图 1）。此次过程造成24人死亡和68.2亿美元的经济损失，珠三角、粤西和广西地区都出现了大于250 mm的特大暴雨。

图 2给出2017年8月22日00时850 hPa和500 hPa高度场和风场，此时台风刚进入南海，台风中心位于珠海市东偏南方向上大约710 km的南海东北部海面上。从500 hPa高度场上可看出台风“天鸽”中心位于台湾省西南近海海域，西太平洋副热带高压西南方向，在副热带高压的影响下“天鸽”往西北方向移动，此时，广东地区位于台风中心的西北方向，受东北偏东气流影响。850 hPa上，“天鸽”进入南海后，源源不断的水汽从孟加拉湾、南海南部和副高西南侧菲律宾海等地区向台风输送，在台风的环流影响下，大量水汽从洋面向福建省和广东省输送。

3 资料及方案介绍

本文采用ECMWF（The European Center for Medium-Range Weather Forecasts）的分辨率为0.125 °预报场资料作为模式的初始场和边界场。此外，观测资料包含广东省雷达观测资料（广州、阳江、韶关、汕头、梅州、湛江、深圳、河源、汕尾、清远）和常规地面观测资料（风速、风向、温度、相对湿度、降水），其中雷达资料空间分辨率为250 m，时间分辨率为6分钟，雷达资料处理与Zhu等^[9]相同。当观测与先验值（在观测点上计算出背景场中的值）差大于5倍观测误差时，则剔除该观测值；回波强度低于10 dBz的数据不进入同化系统，尽可能减少观测误差对模式的影响；为了减少雷达周围杂波等影响，剔除距离雷达中心5 km范围内的观测值，本文只采用了雷达反射率因子资料。

本文采用WRF-EnKF系统作为研究工具，该系统与Meng等^[18-19]相同，在WRF模式基础上建立起来，可用于区域尺度资料同化。参考Zhang等^[11]思路，利用WRF的三维变分同化模块中的cv3背景误差协方差选项对初始场和侧边界场进行随机平衡扰动产生60个集合成员（扰动的变量包括：水平风分量、位温和水汽混合比），其中扰动标准差分别为2 m/s、1 K和0.5 g/kg。协方差膨胀使用松弛膨胀法，松弛系数为0.8^[11]。

模式采用两重嵌套，网格分辨率分别为9 km和3 km（图 1），垂直方向分35层，模式物理参数化方案采用Morrison微物理方案、RRTM长波辐射方案、Dudhia短波辐射方案和YSU边界层方案。Morrison云微物理方案中，包含五种水凝物：云水、雨水、冰晶、雪和霰，同时考虑水凝物的质量浓度（混合比）和数浓度，其中水凝物的粒子谱分布为^[20]：

(1)

其中，N₀、μ和λ分别为水凝物谱分布的截距、谱型参数和斜率。谱型参数和斜率分别表示为：

(2)

(3)

其中，N_t和q分别为水凝物数浓度和混合比，c和d为常数。

在水凝物粒子谱分布确定情况下，根据在线偏振雷达观测中散射矩阵以及粒子群反射率因子各分量计算公式^[21]，可以获得偏振雷达观测到的偏振量，其中水平偏振反射率因子Z_h为（dBz）：

(4)

其中，Z_{HH, x}（x=r, i, s, g）为雨水、冰晶、雪和霰的粒子群反射率水平分量。利用该计算过程将模式变量与雷达观测的反射率建立联系，为下一步资料同化做准备。具体计算过程详见王洪等^[22]。

如图 3所示，扰动后产生的60个集合成员从2017年8月22日00时（12时）积分6小时至06时（18时）来估计背景误差协方差。然后在8月22日06时（18时）将雷达反射率同化进系统，最后利用06时（18时）的集合平均场进行确定性预报。试验“NODA”为利用06时（18时）未同化的集合平均场进行确定性预报；试验“DA_REF”为利用06时（18时）已同化的集合平均场进行确定性预报。

4 结果分析 4.1 各要素场及其增量分析

图 4给出2017年8月22日06时和18时两个时刻的雷达组合反射率。22日06时，台风“天鸽”离海岸线较远，沿岸的雷达尚不能完全探测到整个台风结构，只能探测到台风北边的风圈（图 4a），但台风外围雨带自东向西移动，影响着粤东和珠三角地区。06时实况台风中心位于20 °N附近，有一回波带从台风中心延伸至粤闽交界处（图 4a黑框）。同化前的台风中心位置与实况较为一致，但从台风中心至粤闽交界的台风雨带没有模拟出来（图 4b黑框位置），珠三角和粤西地区的雷达回波也没有被模拟出来。同化了雷达反射率资料后（图 4c），粤闽交界、珠三角地区和粤西地区的雷达回波都较好地再现，但是回波强度与实况相比仍较低。22日18时，实况台风中心向西北方向移动至23 °N附近，台风主体部分的回波与粤东海岸线相接，在粤西地区有一条较宽的台风雨带从大陆一直延伸至海南以东的海面（图 4d）。同化前，台风中心位置与实况较为一致，但粤北地区出现了与实况较为不符的虚假回波区，粤西地区的回波带较实况偏东（图 4e）。同化后，能够模拟出粤西的台风雨带，且原先在珠三角地区西侧的回波强度有一定程度的减弱，粤北地区的虚假雷达回波也被减弱。

为了进一步了解同化前后差异，图 5给出850 hPa上风场、雨水混合比和温度及其变化。850 hPa风场上，广东主要受东北风影响，粤闽交界地区的风向为东北偏东，广东地区的水汽通量自东向西递减，但粤闽交界的近海地区有明显较干的气流从台风的东北侧卷入，导致该地区存在一个水汽通量低值区（图 5a）。同化雷达资料后，粤闽交界的近海处水汽通量增加，增加区域一直延伸至台风主体部分（图 5c黑色框），珠三角西侧地区则存在一个水汽通量减少区域，该区域对应的是试验NODA虚假回波区域，也就是说虚假回波被减弱的同时，水汽通量也随之减少。雨水混合比分布大体与雷达反射率水平分布较为一致，同化后，沿着粤闽交界至台风主体的雨水混合比增加（图 5f黑框内），粤东地区（黑框东侧）出现一个雨水混合比减少区，该区域内的虚假回波在同化后得到一定改善。从温度分布上可知，试验NODA在粤闽交界的近海上的温度比其他海域高（图 5g），对应位置上是低水汽通量的干气流，有利于辐射增温。随着观测资料的加入，该区域的温度降低且延伸至台风主体。加入观测资料后，黑框内的水汽通量增加，雨水质量浓度增加，进而导致温度降低。未同化时台风北部和西北部地区有一较干气流随着风场流入台风主体部分，随着雷达资料的同化，该地区水汽含量增加，较湿气流随着风场进入台风主体有利于台风的增强，同时高水汽含量促进降水发生，形成与实况相符的雨带。

图 6给出8月22日18时850 hPa上水汽通量、风场、雨水质量浓度和温度以及它们的增量。由图 4d可知，台风主体回波已经到达粤东的海岸线上。同化前，水汽通量大值区主要集中在台风的主体部分，其次在珠三角西侧有一水汽通量带，与试验NODA的雷达回波位置相对应（图 6a黑框右侧）。加入雷达观测资料后，原先珠三角西侧的回波带向粤西移动，相应的位置上（黑框内）的水汽通量增加了，风场上也有相应的变化，出现了东北偏北风增量（图 6c），雨水混合比从原来珠三角西侧向西移至粤西地区，在珠三角西侧和粤北地区的雨水混合比都在一定程度上降低，导致这两个地区的温度升高（图 6i），而粤西地区的温度在雨水浓度增加的情况下呈现降低趋势。与06时不同的是，22日18时台风的中心进入雷达探测范围，能够更好地将雷达探测信息输入进模式。从图 6c中可看出，同化后有明显水汽从台风的东北侧进入台风，大量水汽向台风主体部分输送，有利于促进云雨形成和降水，云雨的形成释放潜热，潜热的增加有利于对流的促发和发展，进而有利于台风的加强。

为了进一步分析，图 7给出22日06时水汽和雨水混合比沿线AB（图 4b）的垂直剖面。试验NODA中，风自东向西从海洋吹向陆地，水汽大致呈现东高西低，且主要集中在8 km以下，在115.4 °E处有较强的雨水浓度，与该试验模拟的雷达回波分布一致。同化后，整体水汽浓度是增加的（图 7c），116 °E以东（对应黑框内）的风场存在辐合的增量，有利于水汽和雨水质量浓度的增加，该位置对应的是从粤闽交界至台风中心的雨带。位于115.4 °E处的雨水混合比经过同化后得到有效减弱，这主要是同化后该位置上垂直风切变增加，不利于对流的发展。实况观测中，在115 °E附近有一降水回波，虽然试验NODA在该处没有模拟出雨水，但经过同化后能够再现该降水回波。

图 8给出22日18时水汽混合比和雨水混合比沿线CD（图 4e）的垂直剖面，该剖面穿过粤西的台风雨带，一直延伸至珠三角西侧地区。试验NODA中，水汽混合比大致呈现东高西低，东边较靠近海洋，风的U分量在整层都是东风，有利于水汽从东边向西边输送（图 8a）。位于珠三角西侧（111.5~112.0 °E），模拟的雨水混合偏高，与实况雷达回波强度不符，而且111.5 °E以西的台风雨带没有模拟出来。同化观测资料后，2 km高度以下的水汽以减少为主，尤其是111.5 °E以东区域（图 8c黑框东侧），而2 km高度以上的水汽则以增加为主，尤其是111.5 °E以西区域（黑框内及以西）。在111.5~112.0 °E，上层东风分量加强，近地面有西风增量，进而使得该区域内垂直风切变增加，而且风场的变化使得水汽向西输送，低层水汽减少，在一定程度上抑制对流的发展，最终使得雨水混合比降低。111.5 °E以西地区以水汽混合比的增加为主，存在风场辐合，有利于雨水的形成，与实况较为一致。

4.2 降水模拟结果分析

为了考察同化试验对台风降水的影响，分别利用06/18时同化前后60个集合成员的集合平均场进行预报。图 9给出8月22日06—12时以及22日18时—23日00时6 h累积降水量。22日06—12时台风主体离陆地较远，降水主要由台风的外围雨带造成，空间分布上存在两个主要降水区域，分别为珠三角地区和粤闽交界地区（图 9a）。试验NODA中，模拟的6 h累积降水主要分布在粤东地区，粤闽交界地区的降水中心没有模拟出来，珠三角地区模拟的降水偏弱。而在试验DA_REF中，粤闽交界地区的降水量较同化前增加，这主要是同化雷达反射率后能再现粤闽交界上的雨带（图 9c）。从降水分布上可知，同化后台风雨带自东向西移动，但模拟的雨带移动速度较实况慢，大部分降水集中在粤东，导致珠三角地区的降水强度和分布没有明显改善。

22日18时—23日00时6 h累积降水主要分布在粤东至珠三角沿海地区以及湛江一带，此时台风的主体部分已靠近粤东近海，而湛江和粤桂交界地区的降水主要由台风外围雨带造成（图 9d）。试验NODA中，由于台风外围雨带较实际偏东，导致降水落区较实况偏东，而同化后雨带得到较好修正，使得粤西的降水落区与实况较为一致，且整体降水强度要高于试验NODA，与实况更为接近。

图 10给出8月22日06时—23日06时24 h累积降水量，此段时间内台风中心从位于台湾省西南近海上移动至珠三角的珠海地区，降水主要集中在珠三角地区以及粤东地区，沿海地区大部分站点观测到超过50 mm的降水。试验NODA中，降水主要集中在粤东地区，珠三角地区降水明显偏弱，累积降水量大于50 mm区域远小于实况（图 10b）。同化后，粤东地区的降水量和降水范围都有了一定的增加，但是珠三角地区的降水没有明显改善。

8月22日18时—23日18时24 h累积降水量可知，降水分布大体与台风路径一致，由粤西向广西延伸，在粤桂交界处出现超过250 mm降水（图 10d）。试验NODA中，降水主要集中在沿海地区，降水大于100 mm的区域小于实况。当加入观测资料后，整体降水区域与试验NODA差不多，但是降水大于100 mm的区域增加，且降水量大于250 mm的位置与实况更加相符。

图 11为2017年8月22日06时和18时模拟的6 h和24 h累积降水量TS评分，6 h累积降水量分为6档，分别为1~4、4~13、13~25、25~60、60~120和大于120 mm，24 h累积降水量同样分为6档。利用22日06时集合平均场进行模拟，得到同化后6 h累积降水量TS评分整体上是得到提高，其中大于4 mm的TS评分都有了显著的提升，25~60 mm一档的TS评分也由原来的0提高至0.03（图 11a）。24 h累积降水量TS评分方面，同化后有较明显提高，小雨、中雨、大雨和暴雨级别的TS评分分别提高17%、59%、93%和132%，这与上文分析结果一致。同化雷达数据后，18时起报的6 h降水量TS评分有一定提高，尤其是4~13和13~25 mm两档，TS评分分别提高121%和739%，说明同化雷达反射率后调整了雨带分布，进而改善0~6 h小时降水。24 h累积降水量TS评分在同化后也有一定程度提高，其中大于250 mm的TS评分提高至0.5。

4.3 其他气象要素模拟结果分析

为了进一步分析同化结果，图 12给出24 h温度、相对湿度和风的平均值和均方根误差变化（第二重嵌套网格内所有国家级台站的平均）。在8月22日06时—23日06时，模拟的温度、相对湿度和风的站点平均值日变化与实况较为一致，从22日06时开始，平均温度逐渐降低，22日22时左右到达温度最低点，然后温度平均值逐渐上升，由于受到台风的影响，23日06时的温度要低于22日06时的，相对湿度的日变化则与温度的日变化相反（图 12c），而风的U分量和V分量的日变化则不明显。加入观测资料后，2 m温度平均值在前6 h较同化前增加，与实况更为接近，均方根误差也随之降低（最大可减少0.5 ℃）。总体来说，观测资料的同化在前8 h（22日06—14时）的改善效果较明显，8 h后（22日22时—23日06时）观测资料的影响几乎没有。

在8月22日18时—23日18时的模拟结果中，模拟的温度和相对湿度的日变化与观测一致，温度先增加后减小，相对湿度则相反，均方根误差的变化与温度的日变化相似，白天要大于晚上（图 12b）。同化后2 m温度和相对湿度都有一定的改善，尤其是白天期间（23日02—10时），雨带位置修正后，对地面的2 m温度和湿度都有了相应的修正。10 m风方面，观测资料对其影响不是很明显。从均方根误差上可知，对16小时内（22日18时—23日10时）温度和相对湿度的模拟效果都有提高。

图 13给出系统24 h模拟的台风中心最低气压随时间的变化，图中采用两种观测资料作为参考，分别是来源于日本气象厅（红色点）和中国气象局（CMA，黑线，http://typhoon.nmc.cn/web.html）。在8月22日06时—23日06时的同化试验中，模拟的中心最低气压与JMA和CMA资料的变化趋势一致，中心最低气压逐渐降低，CMA资料显示最低气压在23日03时达到940 hPa。由于06时台风主体部分未进入雷达探测区域，同化雷达反射率资料对台风主体部分没有明显变化，但对台风西北方向的水汽通量场有调整，水汽通量的增加有利于增加进入台风主体部分的水汽量，进而在随后的发展中台风中心最低气压降低，最大能够降低4 hPa左右，与实况更为接近。22日18时加入观测资料后，风场和水汽场得到调整，进入台风主体的水汽有显著增加，台风强度得到增强，在随后的模拟中台风中心最低气压较同化前低，且与实况更接近，最大能够降低7 hPa左右。

5 结论

本文利用以中尺度数值模式WRF（Weather Research and Forecast）为基础的集合卡尔曼滤波（EnKF，Ensemble Kalman Filter）系统直接同化广东地区雷达反射率资料，对2017年台风“天鸽”（1713）近海变化进行数值模拟分析。

（1）同化雷达反射率资料可调整台风的回波强度和范围，尤其是台风外围雨带的回波，水汽场、水凝物和温度场都有相应的调整。当水汽通量增加时，雨水质量浓度增加，同时温度也相应降低。

（2）同化后，台风风场和水汽场调整后，进入台风主体部分的水汽量增加，台风强度增强，中心最低气压降低（最大能降低7 hPa），更接近实况。

（3）同化雷达反射率可提高降水强度和落区的预报效果，同时对地面2 m温度和相对湿度的预报也有改善，均方根误差明显降低。直接同化反射率后，雨带位置得到调整，提高大暴雨和特大暴雨量级的TS评分。

总之，利用WRF-EnKF系统直接同化雷达反射率资料，能改进台风近海发生发展以及降水的预报，对台风结构、强度和降水都有明显的调整，从而为台风近海预报业务提供参考。目前而言，相关分析只取得初步结果，本研究只针对一个台风个例，还需要对大量台风个例进行深入系统地研究。