數(shù)值預(yù)報(bào)對觀測的需求與互動

數(shù)值預(yù)報(bào)對觀測的需求與互動龔建東中國氣象局?jǐn)?shù)值預(yù)報(bào)中心2015.11.12觀測處長班交流報(bào)告報(bào)告內(nèi)容國家級數(shù)值預(yù)報(bào)的發(fā)展概況業(yè)務(wù)系統(tǒng)現(xiàn)狀未來發(fā)展計(jì)劃服務(wù)需求牽引數(shù)值預(yù)報(bào)對觀測資料的需求數(shù)值預(yù)報(bào)與觀測資料的互動199920012003200520062008200920122013

CMA支持開始GPAPES預(yù)研究

研發(fā)得到科技部和中國氣象局項(xiàng)目支持

模式框架初建

區(qū)域模式物理過程包

區(qū)域3維變分3DVar(等壓面分析)

GRAPES-Meso（區(qū)域）V1.0業(yè)務(wù)化

GRAPES全球模式雛形

區(qū)域3維變分3DVar(模式面分析)

GRAPES-GFS(全球)V1.0準(zhǔn)業(yè)務(wù)

GRAPES-Meso升級為V3.0

GRAPES-RAFS(快速循環(huán))業(yè)務(wù)化

全球4DVar方案雛形

GRAPES-TYM（臺風(fēng)）業(yè)務(wù)化

GRAPES-Meso升級為V3.3

GRAPES-GFS升級為V1.4GRAPES

發(fā)展

歷程2014

GRAPES-Meso升級為V4.0

GRAPES-RAFS升級為V2.0

GRAPES-REPSV1.0準(zhǔn)業(yè)務(wù)

GRAPES-GFS3DVAR-MCMA國家級NWP技術(shù)體系全球同化：GSI譜模式技術(shù)--ECMWF全球

確定性預(yù)報(bào)

T639L60全球集合預(yù)報(bào)

T639L60,-15dGRAPES—CMA發(fā)展區(qū)域確定性預(yù)報(bào)

GRAPES_Meso10kmGRAPES_Meso3km區(qū)域集合預(yù)報(bào)GRAPES-REPS15km3h快速循環(huán)預(yù)報(bào)GRAPES_RAFS10km臺風(fēng)預(yù)報(bào)

GRAPES_TYM12kmGRAPES-3DVAR由1991的單一確定性模式發(fā)展到目前確定性模式、集合預(yù)報(bào)模式、專業(yè)模式的綜合模式體系

業(yè)務(wù)數(shù)值預(yù)報(bào)系統(tǒng)流程全球集合預(yù)報(bào)

邊條件與初值檢驗(yàn)產(chǎn)品釋用臺風(fēng)路徑預(yù)報(bào)模式區(qū)域集合預(yù)報(bào)沙塵與空氣質(zhì)量模式海浪模式全球模式

中尺度模式資料預(yù)處理污染物擴(kuò)散模式BC產(chǎn)品(1)GRAPES區(qū)域模式：GRAPES_MesoGRAPES_Mesov1.0:operationialrunningin2006GRAPES_Mesov4.0:84hourforecast(00,12UTC)GRAPES_Meso10kmL50withmodeltopat50hPaRadiation:RRTMLW&DudhiaSWCumulus:

Kain-FritschGrid-scaleprecipitation:WSM-6Cloud:Xu&RandalldiagnosticcloudLandsurface:NOAHPBL:MRFPBLGRAPES_3DVAR10km,modelgridspace,incrementalanalysisAssimilatedObs.conventionaldataGPS/PW,FY-2Ewind2400surfaceobs.

GRAPES-3kmexperimentalsystemObs.0-6hrObs.6-12hrObs.12-18hrObs.18-24hrFcst.0-6hrFcst.6-12hrFcst.12-18hrFcst.18-24hr24hraccumulatedrainfall(mm)fromheavyrainfalleventonJul.21/2012BeijingGRAPES_3km實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)系統(tǒng)GRAPES_3kmObs0-3hrprecipitation24-hourforecastProvidereal-timeproductstoforecasterNorth-east3kmdomainSouth-east3kmdomainBasedonMESOV4.0BasicconfigurationDomain:EastAsiaResolution:10km,

50levelstopto50hPaDataassimilation(GRAPESM3DVAR)Coldstartbackground:T63912hforecastAnalysisgrid：10kmGRAPESobsdatain3hwindow;DataType

~Number/3hr

Radio-sonde(00/12h)~120Surface/PS

~2300Buoy/ship(Ps,T)~20Aircraft(V,temp)~1600cloudwinds~200-400RadarVADwinds ~35-50GPSprecipwater~600-800GPS/ROTemp,hum~17Surface/RH~600SchematicofGRAPES_RAFSconfigurationDATAASSIMILATION(2)GRAPES快速分析預(yù)報(bào)系統(tǒng)：GRAPES_RAFS/RUC

RapidAnalysis&ForecastSystem(5)GRAPES全球準(zhǔn)業(yè)務(wù)系統(tǒng)GRAPES_GFSGRAPES_GFS1.4:

medium-rangeglobalforecastGRAPES_Global

50kmL36withmodeltopat10hPaGRAPES_3DVARat0.5degree(atpressurelevel)6-hourlycycle240hourforecast(00,12UTC)AssimilatedObs.GTSconventionaldataNOAA15,16,18,19AMSU-AMETOP-2AMSU-ACOSMICRefractivityMETEOSAT-9&MTSAT

AMVMODISpolarAMV

AIRShyperspectralUpgradeofGRAPES-GFSImprovementoninitialconditionsIncreaseoftheinnerloopresolutionfrom1.125to0.5Optimization:BiasCorrectionMoresatellite:NOAA-19,AIRS,…Improvementonmodeldynamics&physicsConservativesemi-LagrangianscalaradvectionRevisedsimplifiedArakawa-Schubertcumulus,PBL&shallowconvection…

ThecurrentperformanceofGRAPES-GFSinNHGRAPES-GFS25kmL60同化預(yù)報(bào)回算試驗(yàn)（2013JJA）ACCof500hPaHGT,N.H(left)andS.H(right)for2013JJAGRAPES-GFST639N.HS.H通過對“十一五”科技成果的集成創(chuàng)新和拓展研發(fā)，推進(jìn)已有自主研發(fā)技術(shù)成果的有效應(yīng)用。通過“十二五”科技支撐和行業(yè)專項(xiàng)等支持，進(jìn)行GRAPES系統(tǒng)下一步發(fā)展的儲備性和探索性研發(fā)。數(shù)值預(yù)報(bào)“兩步走”戰(zhàn)略（2013-2020）2013～2015結(jié)合NWP業(yè)務(wù)技術(shù)國際發(fā)展趨勢和“十二五”期間的儲備性和探索性研究，在調(diào)研和充分論證基礎(chǔ)上選擇技術(shù)路線，研發(fā)下一代GRAPES全球-區(qū)域一體化模式系統(tǒng)。在第一階段工作和“十二五”期間的儲備性研發(fā)基礎(chǔ)上，著重推進(jìn)衛(wèi)星資料同化技術(shù)研發(fā)、特別是我國風(fēng)云衛(wèi)星資料的同化應(yīng)用技術(shù)。實(shí)現(xiàn)NWP技術(shù)的進(jìn)一步自主發(fā)展和創(chuàng)新.2016～2020Anomalycorrelationof500hPaheightforecasts階段1階段2T42T63T106T213T639GRAPEST42/T63/T106全球；HLAFS+臺風(fēng)T213全球+GEPS+G臺風(fēng)；HLAFS+臺風(fēng)；核污染擴(kuò)散、海浪、沙塵T639全球+臺風(fēng)；T639GEPS；核污染擴(kuò)散、海浪、沙塵、空氣質(zhì)量GRAPES研發(fā)(區(qū)域、全球)GRAPES-GFS業(yè)務(wù)GRAPES-Meso業(yè)務(wù)(+TYM,RAFS,REPS)原技術(shù)路線：引進(jìn)學(xué)習(xí)適度改進(jìn)新技術(shù)路線：自主創(chuàng)新深度發(fā)展國家級NWP業(yè)務(wù)

新舊NWP業(yè)務(wù)技術(shù)體系正在融合過渡GRAPES_GFS將成為未來NWP核心預(yù)報(bào)系統(tǒng)BoundaryInitialconditionT639L60GlobalEPSandTyphoonEPS

GRAPESTYMTyphoonTrackModelGRAPESRegionalEnsembleHydro-MeteoModelWaveModelT639L60GlobalMedium-RangeandTyphoonModelGRAPESMeso-ScaleModel,RAFSBoundaryInitialconditionGRAPES_GFSGlobalEPSandTyphoonEPS

GRAPESTYMTyphoonTrackModelGRAPESRegionalEnsembleHydro-MeteoModelWaveModelGRAPES_GFSGlobalMedium-RangeandTyphoonModelGRAPESMeso-ScaleModel,RAFS2020年總目標(biāo)：（1） 完成下一代模式、同化技術(shù)的基礎(chǔ)研究，模式、同化基礎(chǔ)研發(fā)水平跨入世界前列；（2） 現(xiàn)有GRAPES系統(tǒng)的預(yù)報(bào)能力接近國際先進(jìn)水平；（3） 基本實(shí)現(xiàn)從局地公里尺度到全球10公里尺度的GRAPES氣象災(zāi)害精細(xì)化數(shù)值預(yù)報(bào)體系。到2020年：

GRAPES全球中期預(yù)報(bào)模式水平分辨率達(dá)到10km、衛(wèi)星資料應(yīng)用占比超過80%，可用預(yù)報(bào)時(shí)效突破8天；GRAPES全球集合預(yù)報(bào)水平分辨率達(dá)到25km；建成覆蓋全國的3km分辨率GRAPES中尺度快速預(yù)報(bào)預(yù)警系統(tǒng)以及5km分辨率的中尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)。完成下一代模式、同化原型試驗(yàn)系統(tǒng)的開發(fā)。2015-2017計(jì)劃GRAPES_GFS(25kmL60)

SISL+3DVAR

4DVAR,FY-3C…Res.~25kmL60~25kmL70Topat~1/0.1hPaGRAPES_Meso系列SISL+3DVAR

雷達(dá)資料、云分析Res.~10km（subdomain3km）GRAPES_GEPSRes.~50kmL60Member：30Perturb:SingularVector,

StochasticphysicsOperationalNWPsystemsinCMAGRAPESGlobal/RegionalTyphoonRes.~50km25km(Global)

~15km

9km/3km(Region)(with

vortexinitialization+……)支撐數(shù)值預(yù)報(bào)發(fā)展的高性能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品種類DeterministicGlobal10dFCST.T639L60GlobalEPST639L60,-15dRegional3.5dforecastGRAPES_Meso10kmGRAPES_Meso3-5kmTyphoon5d

forecastGRAPES_TYM10km3h-RAFS30hforecastGRAPES_RAFS10kmRegionalEPS3dGRAPES-REPS15kmDownstreamsystem……EnsembleTyphoon/EPSSevereweatherHaze&airqualitySand/duststormVerificationWaveEnvoremergencyHydrology552412343112h72h10d15d1km30km10km5km多尺度同化對流可分辨EPS全球衛(wèi)星資料的應(yīng)用云分析/雷達(dá)資料全球/區(qū)域一體化高精度模式快速循環(huán)4DVAR/集合變分混合同化技術(shù)全球集合預(yù)報(bào)初值擾動物理過程隨機(jī)擾動50km其它全球集合預(yù)報(bào)核污染擴(kuò)散區(qū)域EPS專業(yè)模式改善初始場協(xié)調(diào)性提高模式解析對流能力跨尺度物理過程參數(shù)化方案改進(jìn)全球初始場質(zhì)量提高模式精度、減小模式誤差延長模式預(yù)報(bào)可用時(shí)效反映模式不確定性的影響模式預(yù)報(bào)能力模式分辨率預(yù)報(bào)時(shí)效面向氣象業(yè)務(wù)需要——NWP未來技術(shù)發(fā)展著力點(diǎn)目前能力未來能力預(yù)報(bào)不確定性預(yù)報(bào)時(shí)效廣覆蓋多用途區(qū)域中尺度確定性和集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)災(zāi)害性或高影響天氣細(xì)致演變及概率（臺風(fēng)/強(qiáng)降水/雷暴大風(fēng)/霧/沙塵/熱浪/寒潮）近地面氣象要素精細(xì)變化及概率極端狀況出現(xiàn)的可能性專業(yè)氣象GRAPES-Meso/TYM/REPS全球確定性和集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)大氣環(huán)流的確定性預(yù)報(bào)和多種可能性近地面天氣和高空氣象要素的演變極端天氣指數(shù)高影響氣象狀況概率專業(yè)氣象TL639+TL639GEPS區(qū)域中尺度快速循環(huán)同化分析預(yù)報(bào)系統(tǒng)強(qiáng)對流天氣系統(tǒng)和天氣現(xiàn)象的發(fā)生發(fā)展及最新變化情況（颮線/中渦旋，暴雨/雷暴大風(fēng)/冰雹)近地面氣象要素的精細(xì)和最新變化GRAPES-RAFS全球集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)大氣環(huán)流轉(zhuǎn)折的可能性極端天氣指數(shù)高影響氣象狀況發(fā)生概率氣象要素演變0-15d無縫隙多用途NWP產(chǎn)品體系0-12h預(yù)報(bào)行業(yè)公眾決策者中國全球0-72h預(yù)報(bào)3-10d預(yù)報(bào)10-15d預(yù)報(bào)NWP產(chǎn)品體系伴隨數(shù)值預(yù)報(bào)技術(shù)和系統(tǒng)的進(jìn)步而不斷發(fā)展TL639GEPS報(bào)告內(nèi)容國家級數(shù)值預(yù)報(bào)的概況數(shù)值預(yù)報(bào)對觀測資料的需求資料應(yīng)用的現(xiàn)狀資料的質(zhì)量問題資料的需求數(shù)值預(yù)報(bào)與觀測資料的互動ATOVSdatacoverage[6hourwindow]satellitedatacoverageis100%SatellitedataassimilatedinGRAPES-VarGNSSradiooccultationcoverage(2013041000）GPS/PWMETOP/IASI3小時(shí)時(shí)間窗業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)接收的掩星資料數(shù)量（廓線）SA/SB/CBSC/CDCC/CCJ數(shù)值預(yù)報(bào)系統(tǒng)資料類型觀測來源

GRAPES-GFS地面、船舶、浮標(biāo)GTS常規(guī)觀測探空、飛機(jī)報(bào)GTS常規(guī)觀測AMV云導(dǎo)風(fēng)衛(wèi)星--搭載探測儀器：FY-2E--紅外、水汽METEOSAT-9--可見光GEOS–紅外、水汽TERRA–紅外、水汽ATOVS微波輻射率

衛(wèi)星--搭載探測儀器：NOAA15/16/18/19--AMSUAMETOP-A--AMSUA高光譜輻射率衛(wèi)星--搭載探測儀器：AQUA--AIRSGNSSGPS/RO掩星折射率衛(wèi)星--搭載探測儀器：COSMICMETOP-A/B--GRASGRACE衛(wèi)星資料同化應(yīng)用GRAPES模式系統(tǒng)中同化的觀測資料2009-2014GRAPES-3DVAR平行試驗(yàn)系統(tǒng)同化的資料量(2014)衛(wèi)星資料占比（AMSU-A,AIRS,GNOS/RO）54%：從2010到2014：

GRAPESGFS分析場精度不斷提高、特別是高層20113DVAR_p,L2920133DVAR_m,L3620143DVAR_m,L622009201320103DVAR_p,L17GRAPES準(zhǔn)業(yè)務(wù)系統(tǒng)衛(wèi)星資料同化技術(shù)進(jìn)步GRAPES_GFS00UTC衛(wèi)星資料使用量衛(wèi)星資料源數(shù)量（百萬份）每日所用觀測量（百萬份）6小時(shí)同化窗所用觀測量（份）GTS全球常規(guī)觀測（濕度偏差訂正）局地資料全國地面自動站（地面氣壓、濕度）GPS可降水量雷達(dá)VAD資料FY2E云導(dǎo)風(fēng)飛機(jī)探測資料日本云導(dǎo)風(fēng)船舶資料GNSS/RO資料雷達(dá)、衛(wèi)星、地面云分析（三維云的信息）變分質(zhì)量控制GRAPES_MESO3DVAR中使用的資料云分析使用資料云分析變量：qv,qc,qi,qs,qr,qg,t模式應(yīng)用方案：松弛逼近（Nudging）報(bào)告內(nèi)容國家級數(shù)值預(yù)報(bào)的概況數(shù)值預(yù)報(bào)對觀測資料的需求資料應(yīng)用的現(xiàn)狀資料的質(zhì)量問題資料的需求數(shù)值預(yù)報(bào)與觀測資料的互動實(shí)時(shí)獲取的資料數(shù)量和質(zhì)量實(shí)時(shí)觀測資料到達(dá)的環(huán)節(jié)、時(shí)效探空資料到達(dá)時(shí)效：從觀測源頭到進(jìn)入同化資料基本到齊約需要7個小時(shí)現(xiàn)有資料能力：檢索到常規(guī)資料、衛(wèi)星導(dǎo)風(fēng)大概是ECMWF的80％左右；CMA云導(dǎo)風(fēng)同化應(yīng)用資料量不到ECMWF的60%；CMA常規(guī)資料、衛(wèi)星導(dǎo)風(fēng)同化應(yīng)用資料量為ECMWF的五分之一。資料預(yù)質(zhì)量控制系統(tǒng)背景場檢查同一報(bào)類稀疏化常規(guī)觀測粗查觀測資料質(zhì)量控制觀測資料檢索模塊常規(guī)觀測資料提取非常規(guī)觀測資料提取觀測資料粗查模塊非常規(guī)觀測粗查觀測資料黑名單偏差訂正觀測資料篩選、稀疏化模塊探空地面飛機(jī)船舶云導(dǎo)風(fēng)GPS/PW雷達(dá)風(fēng)廓線衛(wèi)星垂直探測序號質(zhì)量控制方法

溫度高度風(fēng)濕度1極值檢查極值檢查極值檢查極值檢查2內(nèi)部一致性檢查

內(nèi)部一致性檢查內(nèi)部一致性檢查3溫度垂直遞減率檢查

風(fēng)切變檢查4逆溫檢查

5靜力學(xué)檢查靜力學(xué)檢查

6背景場檢查

7T_modelT_Obs以探空為例，分析資料的質(zhì)量問題沈陽

通遼A型B型L波段相對濕度觀測異常偏低的兩種典型廓線結(jié)構(gòu)一年內(nèi)出現(xiàn)A型相對濕度觀測的次數(shù)和分布特點(diǎn)(1).與Cosmic資料的比較

單個探空站的濕度觀測、掩星反演資料以及ECMWF分析的比較RadiosondeCOSMICwetprfdataEchprfdata偏低10-20%在對流層中低層經(jīng)常出現(xiàn)相對濕度異常偏干出云失效雪崩減小，可疑數(shù)據(jù)失效后恢復(fù)可疑數(shù)據(jù)201307(全國對應(yīng)站點(diǎn))

GPSPW與探空資料計(jì)算大氣可降水量平均值的比較探空與GPSPW相同站點(diǎn)的分布探空濕度計(jì)算的可降水量比GPSPW偏低5-10mm探空濕度偏差訂正：儀器局限性訂正前訂正后訂正濕度未訂正訂正－未訂正連續(xù)試驗(yàn)檢驗(yàn)

對濕度大于60%偏差訂正與控制試驗(yàn)比較

從降水檢驗(yàn)看：評分和偏差都有改進(jìn)，尤其對于中雨、大雨和暴雨改進(jìn)更加顯著（郝民）訂正太陽輻射偏差的影響：ShanghaiRadio(China)輻射偏差的影響：ShanghaiRadio(China)GPS/PW站網(wǎng)觀測的均一性：前端問題2012年4-6月OBS-FNL均值臺站匹配的氣壓資料出現(xiàn)異常值，對PWV解算結(jié)果有嚴(yán)重的影響出問題的站點(diǎn)均一性改善明顯分布不均一ETSTSETS/TS-verificationof24hraccumulatedprecipitationForecast(2014July1to31)ImpactofGPS/PWdatausedinGRAPES_3DVAR0.1mm10mm25mm50mm200mm0.1mm10mm25mm50mm200mmEc衛(wèi)星資料同化中觀測與模擬偏差的主要來源資料的質(zhì)量問題需要上下游配合共同解決FY-3AMWTS觀測權(quán)重函數(shù)和平均廓線頻率漂移與對應(yīng)的權(quán)重函數(shù)關(guān)系權(quán)重函數(shù)對應(yīng)的溫度廓線特征發(fā)生變化03UTC–15UTCJul,1,2011FY-3AMWTSchannel2

Z=2outlierdatarestdataFY-3AMWTSQualityControlDoubleweightQCGrosscheckandcloudQCAssimilationofFY-3AMWTSBeforeqcBeampositionO-B(k)AfterqcAfterQC,FY-3AMWTSchannel2biassignificantlyreducedLatitudeMeanbias衛(wèi)星資料同化的偏差要求0.1~0.2KGRAPES微波溫度計(jì)（MWTS)改進(jìn)

——20%觀測算子與80%的前端質(zhì)控51GRAPESECMWF頻點(diǎn)漂移訂正訂正訂正偏差訂正采用包括掃描角和氣團(tuán)訂正（靜態(tài)）方法，并對訂正系數(shù)進(jìn)行了更新；開展了變分偏差訂正前期研究工作。變分偏差訂正云檢測前期用窗區(qū)通道，近期用VIRR云檢測產(chǎn)品，檢測水平提高窗區(qū)通道觀測誤差重新估計(jì)并采用后驗(yàn)調(diào)整技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化重新估計(jì)同化效果東亞地區(qū)和南半球有改進(jìn)，北半球總體中性南半球有改進(jìn)，北半球中性影響導(dǎo)風(fēng)質(zhì)量的因素圖像追蹤質(zhì)量（Imagenavigationquality）數(shù)據(jù)調(diào)諧質(zhì)量（Datacalibrationquality）導(dǎo)風(fēng)生成質(zhì)量（AMVderivationquality）201120122013NHTRSHFY-2EIR,0~400hpaNHTRSH201120122013FY-2EWV,0~400hpa報(bào)告內(nèi)容數(shù)值預(yù)報(bào)對觀測資料的需求資料應(yīng)用的現(xiàn)狀資料的質(zhì)量問題資料的差距與需求HourlyobsDataType ~NumberRawinsonde(12h) 150NOAAprofilers35VADwinds 120-140PBL–prof/RASS~25Aircraft(V,temp)3500-10000TAMDAR(V,T,RH)200-3000Surface/METAR2000-2500Buoy/ship 200-400GOEScloudwinds4000-8000GOEScloud-toppres10kmresGPSprecipwater~300Mesonet(temp,dpt)~8000Mesonet(wind) ~4000METAR-cloud-vis-wx~1800AMSU-A/B/GOESradiances–Radarreflectivity/lightning 1kmDatausedinRUCHourlyobsDataType ~NumberRadio-sonde(12h) 150Windprofilers80VADwinds（SA/SB/CB)~65PBL–prof/RASS0Aircraft(V,temp)2000TAMDAR(V,T,RH)0Surface/METAR0Buoy/ship 300FY-2E/MTSATAMV500FY-2Ecloud-toppres10kmGPSprecipwater~600Surface(ps,rh)~1500Surface(wind) ~0Surface-cloud~400AMSU-A/B/radiances–0Radarreflectivity/~3-5KMNCEPRUCCMARUC衛(wèi)星/搭載探測儀器同化方式所含信息分類溫度濕度云降水風(fēng)1.衛(wèi)星垂直探測儀資料NOAA15-17/AMSU-A,-B亮溫

NOAA18-19/AMSU-A,MHS亮溫

Metop-A/B/AMSU-A,MHS亮溫

Aqua/AIRSMETOP-A/B/IASI亮溫

Suomi-NPP/ATMS/CrIS亮溫

FY-3A/B/CMWTS；MWHS亮溫

2.微波成像資料DMSP/SSMI,SSMIS亮溫

Aqua/AMSR-E亮溫

FY-3A/B/CMWRI亮溫

3.可見光/紅外資料MTSAT,Meteosat,GOESFY-2D/E/F亮溫

導(dǎo)風(fēng)

Aqua,Terra/MODIS導(dǎo)風(fēng)

4.散射計(jì)資料Metop-A/B/ASCAT洋面風(fēng)

5.GPS掩星資料COSMIC,CHAMP,GRACEMetop/GRAS折射率/彎曲角

業(yè)務(wù)數(shù)值預(yù)報(bào)使用的主要衛(wèi)星儀器的所含信息分類國際上衛(wèi)星資料同化技術(shù)全天候衛(wèi)星資料同化應(yīng)用能力多衛(wèi)星平臺、儀器應(yīng)用能力，晴空微波、紅外有云微波云頂以上紅外微波垂直探測儀先進(jìn)紅外垂直探測儀微波成像儀靜止衛(wèi)星垂直探測為模式各子系統(tǒng)提供初值大氣陸面海洋平流層O3大氣成分…云降水微波云降水紅外先進(jìn)的衛(wèi)星資料同化技術(shù)洋面散射計(jì)GPS掩星50+衛(wèi)星資料類型……4DVAR大幅提高衛(wèi)星資料量自主開發(fā)的大氣輻射傳輸模式多元資料綜合應(yīng)用的質(zhì)量控制技術(shù)衛(wèi)星的衛(wèi)星資料庫……全空域衛(wèi)星資料同化應(yīng)用能力地面——0.1百帕簡單及復(fù)雜下墊面（雪,……）國際衛(wèi)星資料同化方向云雨條件下微波資料同化ObsminusForecast(clear)ObsminusForecast(cloudy)有云條件下紅外資料同化微波垂直探測儀近地面資料同化高層探測通道資料同化SSMIS對觀測資料的需求可穩(wěn)定獲取同化后有正效果而非負(fù)效果（質(zhì)量達(dá)到）資料的質(zhì)量最為關(guān)鍵，減少非氣象意義的觀測資料（儀器或觀測等原因）；減少資料的系統(tǒng)性偏差（儀器或觀測等原因）；資料質(zhì)量的均勻性（特征一致）同化的難度：識別出不可信資料，只用可信資料前端資料質(zhì)量不達(dá)標(biāo)，需要后端花費(fèi)大量時(shí)間進(jìn)行資料的質(zhì)控控制與處理；大幅滯后資料使用的時(shí)間從資料同化角度提到的資料質(zhì)量指標(biāo)要求（2020）探空：探空溫度輻射偏差訂正后相較于GP