A Return Radiosonde Trajectory Forecast Method and Its Preliminary Evaluation Based on High Resolution Numerical Weather Prediction Model
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摘要: 为了开展往返平飘式探空组网观测的仿真和模拟,以及评估组网观测对数值天气预报的影响,并实现往返平飘式探空在目标观测中的应用,本文提出了一种基于高分辨率数值天气模式的往返平飘式探空轨迹模拟和预报方法。基于我国自主研发的GRAPES区域高分辨率模式,初步建立了往返平飘式探空的轨迹预报系统。该系统将往返平飘式探空的上升段、平漂段和下降段的轨迹方程,以及下降段降落伞的动力学方程,直接嵌入到高分辨率数值天气模式中,实现对往返平飘式探空轨迹的模拟和预报。利用轨迹预测系统对63个往返平飘是探空轨迹进行轨迹预报试验和评估,试验结果表明,该系统的轨迹预测结果合理可信,6 h的轨迹预报平均误差小于40 km。Abstract: A return radiosonde trajectory forecast method based on high resolution numerical weather prediction modeling is proposed in this paper. The trajectory forecast method is intended to be used for simulating the return radiosonde network observations and supporting evaluations of the observation impacts on numerical weather predictions. Meanwhile, the trajectory forecast system will also in plan to be used for supporting the return radiosonde application in target observation experiments in the future. A return radiosonde trajectory forecast system is established by embedding return radiosonde’s trajectory equations of ascent stage, drift stage and descend stage into numerical weather prediction model GRAPES (Global/Regional Analysis and PrEdiction System), a regional model with a 3 km horizontal resolution. A dynamic equation of parachutes in descend stage is also considered in this system. By using the trajectory prediction system, the preliminary test of the return sounding trajectory prediction is carried out for 63 successful real observations of return radiosondes. The results show that the forecast trajectories using this trajectory forecast system are reasonable and reliable, with the average error of track prediction less than 40 km in 6 hours.
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图 1 安庆站2018年6月11日11时16分(协调世界时,下同)开始的往返平飘式探空下降段观测的下降速度(蓝线)、采用Lanczos滤波器滤波后的下降速度(红线)和下降段的加速度(黑线)
Figure 1. Observed (blue line), filtered (red line, using Lanczos method) descent speed of returned radiosonde, and the acceleration (black line) during descent stage released at Anqing station at 1116 UTC on 11 June 2018
图 2 安庆站2018年6月20日11时17分施放的往返平飘式探空的垂直速度和高度。蓝(红)色实线是观测(模拟)垂直速度,蓝(红)色虚线是观测(模拟)的高度,速度方向向上为正值
Figure 2. Observed and simulated ascent speed and height of returned radiosonde as released at Anqing station at 1117 UTC on 20 June 2018. The blue (red) solid line represent observed (simulated) ascent speed, the blue (red) dashed line represent observed (simulated) height. Positive values of ascent speed represent ascending stage
图 5 63个往返平飘式探空模拟轨迹误差(黑色线)和平均轨迹误差(蓝色线)。红线代表2018年7月8日11时武汉站个例的轨迹预报误差,是63个样本中预报误差最大的
Figure 5. The simulated trajectories errors for each sample (black line) and the mean errors (blue line) for 63 samples of returned radiosonde. The red line is the trajectory error at Wuhan station (forecast error is the largest) at 1100 UTC on 8 July 2018
图 6 2018年7月8日11时武汉站往返平飘式探空个例的观测和模拟的高度(黑色)、纬向风速u(红色)、经向风v(蓝色)。实(虚)线表示观测(模拟)值
Figure 6. Observed and simulated height (black lines), zonal wind u (red lines), and meridional wind v (blue lines) of returned radiosonde case at Wuhan station at 1100 UTC on 8 July 2018. The solid (dashed) lines represent observed (simulated) values
表 1 用于验证往返平飘式探空轨迹预测系统的观测试验样本基本信息
Table 1. Information of selected successful returned radiosonde observations for evaluating returned radiosonde trajectory forecast system evaluation
编号 站名 放球时间 上升段平均升速/m s−1 平漂的平均高度/m 平漂持续时长/s 结束观测高度/m 1 安庆 2018年6月11日11:16 6.02 30118.7 19576 834.7 2 安庆 2018年6月12日11:16 5.35 30179.2 18972 1011.1 3 安庆 2018年6月14日11:16 5.97 29081.1 19516 892.6 4 安庆 2018年6月15日11:18 5.51 29994.6 19208 418.2 5 安庆 2018年6月16日11:29 5.27 30570.7 18150 644.5 6 安庆 2018年6月18日11:20 5.66 26865.7 19136 912.5 7 安庆 2018年6月20日11:17 5.53 31371.2 18926 1021.6 8 安庆 2018年6月21日11:16 5.65 29306.0 33902 305.1 9 安庆 2018年6月22日11:18 5.1 28202.6 19392 1177.0 10 安庆 2018年6月23日11:16 5.43 30850.2 18992 490.2 11 安庆 2018年6月24日11:16 5.55 27701.9 18954 1405.5 12 安庆 2018年6月24日23:16 4.4 27556.5 17696 311.4 13 安庆 2018年6月26日11:18 5.61 30465.0 18928 1888.9 14 安庆 2018年6月26日23:16 4.52 28411.9 12420 645.9 15 安庆 2018年6月27日23:20 4.64 25180.7 22234 1519.9 16 安庆 2018年6月28日23:19 4.24 27786.9 17158 1830.4 17 安庆 2018年6月29日11:16 5.45 29755.9 18888 1719.3 18 安庆 2018年7月3日11:17 5.36 29275.6 11298 281.4 19 安庆 2018年7月4日23:16 4.57 23368.3 18094 343.1 20 安庆 2018年7月6日11:17 5.47 29047.2 19284 946.8 21 安庆 2018年7月7日11:21 5.15 28400.5 20590 102.7 22 安庆 2018年7月8日11:16 5.31 30274.4 20532 1465.7 23 安庆 2018年7月9日23:19 4.52 28146.0 17490 1541.7 24 安庆 2018年7月10日11:17 5.48 29866.3 11066 725.7 25 长沙 2018年6月14日23:25 5.67 23743.3 19070 1663.2 26 长沙 2018年6月28日23:20 5.19 22580.0 18724 1699.6 27 赣州 2018年6月10日11:23 5.8 25667.9 18854 1057.8 28 赣州 2018年6月19日23:24 5.13 24282.7 19160 1053.3 29 赣州 2018年6月21日12:07 5.51 28330.0 15940 1729.8 30 赣州 2018年6月22日23:52 5.15 22207.7 16512 1965.1 31 赣州 2018年6月26日23:42 5.19 27923.8 6634 393.1 32 赣州 2018年6月29日00:00 5.03 28332.3 10304 1797.9 33 南昌 2018年6月10日11:34 5.25 29969.9 13424 476.1 34 南昌 2018年6月11日23:26 5.47 22955.6 18912 322.7 35 南昌 2018年6月13日11:23 5.51 28954.7 16842 1267.0 36 南昌 2018年6月14日23:17 6.02 25339.4 19970 643.6 37 南昌 2018年6月15日11:14 5.82 27247.9 19510 606.6 38 南昌 2018年6月24日11:23 6.18 29927.2 19298 1863.6 39 南昌 2018年6月29日11:18 6.04 28845.3 15660 260.0 40 南昌 2018年6月30日23:54 5.86 26778.2 12190 660.7 41 南昌 2018年7月5日11:16 5.92 27388.5 12650 410.9 42 武汉 2018年6月9日23:48 5.42 25367.8 13446 757.8 43 武汉 2018年6月10日11:39 5.28 29394.4 17866 1242.4 44 武汉 2018年6月11日11:34 5.75 28057.0 18072 48.5 45 武汉 2018年6月12日23:47 5.0 27175.0 11462 1474.6 46 武汉 2018年6月14日23:26 4.93 25345.1 18474 292.4 47 武汉 2018年6月16日11:18 4.98 31547.3 18006 364.3 48 武汉 2018年6月17日11:26 5.61 30091.7 19352 1181.3 49 武汉 2018年6月19日11:37 5.76 22980.8 18008 1507.3 50 武汉 2018年6月19日23:42 5.48 22872.1 24980 88.1 51 武汉 2018年6月20日11:16 5.18 30033.7 18532 979.9 52 武汉 2018年6月21日11:20 5.26 30236.0 18398 849.0 53 武汉 2018年6月24日23:28 5.42 27809.2 18242 1043.8 54 武汉 2018年7月1日11:17 5.47 30633.1 19800 1272.6 55 武汉 2018年7月3日23:36 5.47 25358.3 18286 359.7 56 武汉 2018年7月5日23:25 5.24 24751.3 13314 147.5 57 武汉 2018年7月8日11:37 6.11 30270.1 18198 1826.3 58 武汉 2018年7月9日23:37 5.59 25993.8 11694 168.6 59 宜昌 2018年6月9日11:27 6.12 29254.1 18898 946.9 60 宜昌 2018年6月10日23:42 5.51 23014.8 18074 481.2 61 宜昌 2018年6月11日11:36 4.91 26514.1 15902 71.6 62 宜昌 2018年6月21日11:22 5.58 28418.9 18782 1140.5 63 宜昌 2018年6月26日23:45 5.18 27300.0 9438 1245.4 平均值 5.39 27693.2 17481 917.4 -
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