气海拾遗 | 致远星战况如何？MPAS-JEDI可以同化雷达数据

致远星战况如何？MPAS-JEDI可以同化雷达数据

摘要： 近日（大概），NCAR/MMM团队在MPAS-JEDI框架中成功实现了参数化偏振雷达算子（P-PRO），并利用JEDI-LETKF系统完成了对雷达反射率和径向速度的同化实验。个例研究表明，该改进显著提升了对流结构的分析精度及短期降水预报技巧。 虽然NCAR在2025年中期就展示了这项工作 ，但对于MPAS和JEDI用户来说，这依然是目前关于雷达同化最详细的技术参考。

01 背景与动机

JEDI（Joint Effort for Data Assimilation Integration）作为一个统一的数据同化框架，在大气科学领域应用广泛。然而，其原有的雷达算子并不支持双偏振变量，这在一定程度上限制了利用高精度雷达资料改进模式初始场的能力。

为了解决这一问题，NCAR/MMM团队将参数化偏振雷达算子（P-PRO；Zhang et al. 2021）成功移植到了MPAS-JEDI系统中。该算子不仅支持反射率和双偏振变量，还兼容单矩和双矩微物理方案。

为了评估新实现的P-PRO算子的性能，研究团队利用JEDI-LETKF和MPAS模型，针对一次午后雷暴过程开展了雷达反射率（Z）和径向速度的同化实验。

02 技术核心：P-PRO算子

P-PRO算子最初由Zhang等人（2021）开发，并在近期被Liu等人（2024）通过引入融化模型进行了增强。

主要特性：

• 实现方式： 基于T-matrix模拟，推导出关于质量加权平均直径（Dm）的多项式函数。系数取决于水成物类型（雨、雪、霰、雹）及混合相态粒子的融化比例。
• 兼容性： 已集成至MPAS-JEDI的UFO（观测算子）模块中，并开发了切线性（Tangent Linear）和伴随（Adjoint）版本，使其不仅能用于集合卡尔曼滤波（EnKF），未来还可用于JEDI的变分同化系统（如3DVar, En3DVar）。
• 融化模型： 采用几何平均方法计算融化物种的混合比和数浓度，确保了雨水和冻结水成物在融化过程中的平滑过渡。

03 实验设计

选取个例： 2022年6月24日台湾午后雷暴。

模型配置（MPAS）：

• 区域：圆形区域
• 水平分辨率：3 km
• 垂直层数：66层
• 物理方案：NSSL双矩微物理方案
• 初始/边界条件：GEFS预报
• 集合成员数：30个

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同化配置（JEDI-LETKF）：

• 预热时长：6小时
• 同化时长/频率：每小时同化一次，持续6小时
• 同化数据：雷达反射率和径向速度
• 观测误差：反射率 1dBZ；径向速度 1m/s
• 局地化半径：水平 18km；垂直 4km
• Inflation 的设置：“RTPS: 0.9 + RTPP: 0.5”

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04 结果分析

1. 对流结构的改进在背景场中，反射率普遍被低估，且关键的对流特征缺失或强度偏弱。经过同化后，分析场与观测结果的一致性显著提高。尽管集合平均由于平滑作用使得回波强度看起来较弱，但相较于背景场仍有明显改善。

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在垂直剖面上，同化后的水成物（雨、雪、霰）分析增量显示，P-PRO算子有效修正了微物理量的分布。

2. 径向速度的修正背景场中的入流-出流速度对比过弱。通过同化径向速度（Vr），分析场有效地锐化了这种速度对比特征，更真实地反映了雷暴的动力结构。

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3. 定量验证（RMSE与FSS）

• 均方根误差（RMSE）： 无论是反射率还是径向速度，同化后的分析场RMSE均显著低于背景场，表明同化提高了分析场的准确性。
• 邻域空间技巧评分（FSS）： 针对1小时累积降水预报的验证显示，同化实验在不同降水阈值（>5 mm/h 和 >30 mm/h）和不同邻域半径下的FSS评分均优于无同化（NoDA）实验。

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05 结论与展望

本研究验证了P-PRO算子在MPAS-JEDI框架中应用的有效性。通过JEDI-LETKF同化雷达反射率和径向速度，成功改进了对流结构的分析和短期降水预报能力。RMSE和FSS等验证指标均支持这一结论。

未来工作方向：

• 将同化变量扩展至其他双偏振量（如 , ），以充分利用P-PRO的全能力。
• 利用已开发的切线性及伴随组件，在JEDI变分同化系统（如3DVar/En3DVar）中开展实验。
• 将该系统应用于更多对流个例，以验证其普适性。

参考资料：Kong, R., Liu, J., Zhang, G., Sun, T., & Xie, H. (2025). Assimilation of Radar Reflectivity and Radial Velocity Using JEDI-LTEKF and MPAS: A case study of an Afternoon Thunderstorm in Taiwan. INFORM project.

近期会带来一期计算FSS的教程，敬请期待。