基于对象的时域诊断在追踪对流可分辨模式中降水系统的应用外文翻译资料

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基于对象的时域诊断在追踪对流可分辨模式中降水系统的应用

ADAM J. CLARK，RANDY G. BULLOCK，TARA L. JENSEN，MING XUE，FANYOU KONG

摘要

对于“对流可分辨”模式有意义的检验和评估方法不再依赖于预报场和观测场点对点的匹配。在这次的研究过程中使用了加入了时间维度的基于对象的诊断评估方法的测试版（称作MODE-TD），利用此方法对2010年风暴尺度集合预报系统中采用4-km网格，经过四种微物理过程参数化的30个小时降水量进行预报。MODE-TD会提供降水系统的演变过程，如生命史，开始、消散以及转变的时间信息。

这种模拟方法对时域降水对象的空间分布描述在美国表现的非常好。然而，所有模拟方法对对象数目的预报都会过高，用Thompson微物理方案高估得最多，Morrison方案最少。用最小平滑半径和降水阀值来确定对象[分别为8km和1in.（1in.=2.54cm）]，在模式和观测中对象持续时间为通常为3小时。随着平滑半径和降水阀值的增长，持续时间变短。这个模拟方法很好地描述了对象频率每天的变化周期，但是高估的对象的频率在整个预报时段中是一致不变的。这个模拟方法在对象建立初期有假极大值，并且在对象稍微消散时有相应的假极大值。检查平均的对象速度，Thompson方案发现在模拟过程中有一微小的偏差。这些发现应该会帮助“对流可分辨”模式的用户和开发人员，并且推动未来利用时域方法进行高分辨率预报的检验工作。

1.介绍

对于“对流可分辨”模式¹有效的检验和评估需要非传统的方法，即不再依赖于预报场和观测场点对点的匹配（例如，Robert和Lean 2008；Casati等人2008；Clark等人2010等等）。这些非传统的方法是十分必要的，因为随着网格分辨率的增加，时间尺度变得很小，在网格尺度上是有可能将时间尺度预报得非常准确的（例如，劳伦兹1969）。因此，即使是人们捕捉到了关于确切的位置和时间的特征，并且考虑的十分严谨的预报，双重惩罚（即，预报但没有观测，观测没有预报）将会严厉地惩罚传统度量。

一种非传统的检验评估方法就是基于对象的检验，该方法的研究对象是在某一特定场中超过指定阀值的网格点的相邻区域。对象确定后，利用模式识别技术匹配预报场和观测场中的对象。匹配对象的属性，如位置、强度和形状，这些属性可以用来比较和评估它们的相似程度。各种各样的基于对象的检验方法已经记录在案，包括连续降水面积法

¹“对流可分辨”模式是一种明确描述对流的一种模拟方法（即不使用对流参数化），但是其不用过高的分辨率就可以充分解决湍流和云内卷吸这样的过程，此方法通常使用3—4-km的水平格距进行模拟

（Ebert和McBride 2000；Eber和Gallus 2009），合成方法（Nachamlin 2004），多尺度对象识别（Lack等人2010）和结构、振幅及位置法（SAL）（Wernli

等人2008）。

因此，我们利用一种基于对象的方法，也就是基于对象的诊断评估方法（MODE；Davis等人2006a；Davis等人 2009），它是开发测试中心（DTC）的模式评估工具包（MET）的一部分。在该模式中，在一空间区域内，经过平滑和阀值处理后的对象被确定。然后用模糊逻辑算法匹配或者合并预报场和观测场的对象。

最近的许多研究已经证实，利用MODE对“对流可分辨”模式的诊断效果显著。Davis等人（2006b）利用4-km网格配置的WRF模式（Skamarock等人 2008）对美国中部区域降水预报的研究。用长度和强度来定义预报雨区的属性，与中尺度对流系统（MCSs）中的定义保持一致，由此显示出多预报的雨区的长度ge;80km。此外，Davis等人（2006b）将降水系统定义为降水持续1小时以上的相关区域。对于降水系统来说，WRF模式会把平均持续时间预报过长，并且预报系统通常会比观测系统晚1至2小时。

MODE方法也已经应用于美国“风暴分析预报中心”（CAPS）研发的“对流可分辨”模式中，用于支持2009与2010年美国国家海洋大气局/灾害天气实验平台(NOAA/HWT) 春季预报实验（Kain等人 2010a；Jensen等人 2010；Clark等人 2012a）。MODE定义的简单覆盖的预报和观测反射对象，显示出在预报的第0-6小时，相对于有雷达数据同化的预报，无雷达数据同化的预报经常会包含相对于上游滞后的MCSs。这个滞后是由于无雷达数据同化的预报热启动MCSs近模式初始化所需的时间。

其他对于“对流可分辨”模式中MODE的应用的研究还有：Johnson等人（2011a，b），用集合分析系统地评估集合降水预报异同点；Johnson和wang（2012），用MODE制作和评估基于对象的概率降水预报；Johnson和wang（2013），利用MODE比较ARW与WRF中的动力学模式NMM（the Nonhydrostatic Mesoscale Model）对于“对流可分辨”集合预报的预报能力；Johnson等人（2013），系统的对比了1-km和4-km格距的预报性能。最后，Duda和Gallus（2013）利用MODE评估3-km格距的WRF模式预报对流的生成和进一步演变成MCSs过程的模拟能力。

直到现在，MODE方法只考虑二维空间中的对象²。然而，研究人员正在计划拓展MODE方法，即在其中加入时间维度，称为MODE time-domain（以下称为MODE-TD），它将成为DTC的MET软件安装包的一部分（Bullock 2011）。在MODE-TD中，时域对象是超过指定阀值的网格点的相邻区域，既包括空间也包括时间。加入时间维度后使评估工具更加完善，它可以提供其整个生命周期方面的信息，包括生命期、起始和消亡的时间、移动速度和演变（如，发展、衰亡、最大强度的变化等），所有这些都不能只考虑空间维度进行诊断。

MODE-TD的概念对于“对流可分辨”预报系统应该是十分有意义的，它为准确描述对流现象的评估提供了框架，例如超级单体、MCSs、山洪爆发的降水系统。事实上，最近的一些研究已经证明MODE-TD的概念对于“对流可分辨”预报非常有意义。例如，Clark等人（2012b，2013）证实在“对流可分辨”集合预报中的时域对象为逐时最大上升气流螺旋度（UH），这种诊断法可以衡量模拟风暴螺旋度（Kain等人 2008，2010b），并且发现当预报时间超过12至30小时时，预报的UH的全长和实测

²尽管Davis等人（2006b）设计了一种考虑时间维度的方法，通过合并相邻时间的降水对象，但是这并不是MODE软件的内置功能

龙卷路径的全长密切相关。同时，Miller和Correia (2012)和Kain等人(2013)应用一种技术来识别预报场和观测场的对流初生，定义为在模拟反射率的时域对象范围内的局地时间最小值。

本次研究的目的是，在2010春季CPAS研发的一套“对流可分辨”降水预报中应用测试版的MODE-TD，用于支持2010年NOAA/HWT春季预报试验（SFE2010；Clark等人 2012a），该预报由风暴尺度集合预报（SAEF）系统（Xue等人 2010；Kong等人 2010）中配置相同的四种模式组成，除了它们的微物理过程参数化。这次研究的主要目的是为了证明，用于对比预报和观测各个方面具有远见的新方法是不可能不在目标识别过程中加入时间维度的。时域对象检验的具体特征包括：空间分布、持续时间特征、初生消亡的频率和转变。预报和观测时域对象的平均属性的对比强调了不要尝试从预报对象匹配观测对象。在这项研究中的其余部分安排如下：第二节介绍模式和观测的降水数据及MODE-TD的细节，第三节是结果，第四节是总结和讨论。

2.数据和方法

模拟的初始设定为0000 UTC和4km格距的3.1.1版ARW模式中美国本土区域30小时累计降水，初始和侧边界条件（3小时更新）分别来自北美中尺度（NAM；Rogers等人 2009）模式的分析和预报。四种模式的预报选定了2010春季的35天：4月28-30；5月3-6，10-14，17-21，24-25，27-28；6月1-4，7-11，14-18。径向速度和反射率数据来自高达140的气象监测雷达-1988多普勒（WSR-88Ds），并且其它高分辨率观测资料通过ARPS三维变分数据同化（3DVAR；Xue等人 2003；Gao等人 2004）和云分析系统（Xue等人 2003；Hu等人 2006；Xue等人 2008；）被同化成NAM分析资料。物理过程参数化包括Mellor-Yamada-Janjic边界层方案（MYJ；Mellor和Yamada 1982；Janjic 2002），诺亚陆地表面模式（Chen和Dudhia 2001），Goddard（Chou和Suarez 1994）短波和RRTM（Mlawer等人 1997）长波辐射方案，没有使用积云参数化。如前文所述，在本文中四个指定要素的检验仅通过微物理过程参数化进行区分，包括Thompson方案（2004），WSM6（Hong和Lim 2006），WDM6（Lim和Hong 2010）和Morrison方案（2005）。

图1. 预报场和观测场中被分析的时域对象所在区域内的WRF模式场（黑色粗实线）和掩膜场（灰色阴影），灰色掩膜场中的黑色阴影区域是一个时域对象的例子以及其对应的边界盒子

我们为MODE-TD分析选择不同的微物理参数方案，因为时域对象属性需要大量合理的参数制作周密的而不是压倒性的数据统计分析。此外，对于在高分辨率模式中检验不同的微物理过程参数化有强烈的科学兴趣，特别是在WRF3.1.1版本中新提供的两个双参数方案，WDM6和Morrison。双参数方

案中的预报方程包括混合比和确定种类水汽凝结体的粒子浓度，而单参数方案的预报方程只包括混合比。最近的研究表明，在超级单体（Jung等人 2012）和MCSs（Putnam等人 2014）的Kalman滤波集合分析中，双参数方案对于重现双线偏振特征是十分必要的。另外，Dawson等人（2010）使用双参数和三参数方案获得了更精确的飓风单体的模拟过程，特别是冷池的模拟。与理想的模拟过程相比，Bryan和Morrison（2012）发现同单参数方案相比，双参数方案生成了对飑线更逼真的描述。另一方面，有尚未完成的研究表明，在“对流可分辨”模拟中12-36h之间的前置时间预报，双参数方案比单参数方案更具有优势（如，Clark等人 2012a）。

在2010年SFE，一个每日模式评估包括，从四个不同的微物理参数中利用主观检验来模拟复合反射率预报（Clark等人 2012a）。一个有趣的结果是：在30个小时预报的后半部分，非Thompson方案往往产生更强的（更冷的）冷池，且相关的MCSs向东或向南（或向东南）移动得过快。而Thompson方案相对于非Thompson方案有更弱、更真实的冷池，只是因为其有较小的MCS位移误差。因此，本次研究的目的之一是检验这些差异是否影响时域对象的平均移动速度。为了检验数据集，使用了国家环境预报中心（NEPC）第四阶段（Baldwin 和Mitchell 1997）多传感器降水评估。使用邻域交换插入法把第四阶段4-km的网格重新映射到4-km的模式网格上（如，Accadia等人 2003）。

MODE-TD中对象识别过程中的平滑和阀值步骤同传统MODE相同，只是加入时间维度。首先，利用包括每个网格点的影响的指定半径范围内所有网格点的平均降水量，对每小时降水场进行平滑。适当的平滑半径值取决于应用程序和用户的定义。平滑的主要目的是为了使降水区域比原始场更连续，同时去掉那些用户不感兴趣的小的降水对象（Davis等人 2009）。阀值处理包括建立一个二进制掩码，其中网格点不超过对象归类的最小值被设置为0，允许检测对象的边界。经过阀值处理后，在时空上非零网格点组成的连续区域被认为是一个独立的对象，并且每个对象内的网格点被被分配一个唯一的非零整数。对于任何特定的点，连续的点包括那些在空间上直接相邻的，以及那些在最近的前一刻和后一刻重叠或者在空间上直接相邻的点。因为这次只研究平均对象属性，不涉及模糊逻辑算法和对象的合并匹配。

在预报和观测的逐时降水场中，MODE-TD采用8、16和32km的平滑半径以及0.10至0.25-in.（1in.=

2.54cm）的降水阀值，会产生六种不同的参数组合。另外，选取的对象至少包括10个网格点。最后，每个预报和观测的时域对象的“边界盒子”所在的整个区投射在掩膜场上，如图1。一个对象的“边界盒子”是由对象内部西南方向最远的点作为左下角，东北方向最远的点作为右上角所形成的矩形区域。一个“边界盒子”和相应时域对象所覆盖的区域的例子也展示在图1中。包含第四阶段观测数据所建立的掩膜场是最可信的。所选择的平滑半径代表了模拟可解决的下边界的尺度范围，当与降水阀值的选择结合在一起时，会有效地捕捉到与降水系统相联系的有组织的MCSs，以及持续时间较短且较小的对流风暴。当平滑半径和降水阈值取最小值时，保留了许多较小的、持续时间更短的降水对象，且伴随着更加激烈的MCSs，而取最大值时主要保留了与有组织的MCSs关联的对象。对象至少包含10个网格点这一标准的强行加入，是因为只有对象大到足够被人轻易识别才会被保留下来。

MODE-TD确定每一个时域对象需要计算69个属性（东西方向，南北方向和时间模式个点坐标下的i，j，t）：1）对象面积（对象内部格点总数）；2-4）i，j，t质心坐标；5)

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