双线偏振雷达资料混合同化对江淮梅雨对流降水预报影响的研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    41805070
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    26.5万
  • 负责人：
    沈菲菲
  • 依托单位：
    南京信息工程大学
  • 学科分类：
    D0511.大气数值模式发展
  • 结题年份：
    2021
  • 批准年份：
    2018
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

The convective structures of Meiyu events are complicated. Dual-polarimetric radar could observe the three-dimensional convective microphysics structures of Meiyu with polarimetric variables that characterize the cloud and precipitation microphysical particles. However, the assimilation of dual-pol radar observations in numerical models is still in the prototype stage to better analyze the macro and micro characteristics of the structure of Meiyu. In this project, the polarimetric variables as differential reflectivity and the specific differential phases from the C-band dual-polarimetric radar located at Nanjing University of Information Science and Technology will be assimilated for Meiyu cases using 3DEnVar method for heavy Meiyu events. The optimized parameters of 3DEnVar for assimilating the polarimetric variables will be obtained through case studies after the observation operator constructed and optimized. The microphysics structure is expected to be improved by exploring the schemes of adding ice phase hydrometer variables as additional control variables. Finally the project will construct the data assimilation system that works with the 3DEnVar method, improving the level of the precipitation forecast for the Meiyu season in Yangtze-Huaihe River basin.
江淮梅雨对流结构复杂，双线偏振多普勒雷达能够对降雨系统内三维微物理结构进行高时空分辨率观测，所得偏振参量表征云、降水粒子宏、微观特征，有利于加深了解江淮梅雨对流结构。然而偏振参量同化进数值模式的研究工作在国内尚处于一个起步阶段。本研究利用南京信息工程大学C波段全相参双线偏振多普勒雷达获取梅雨期降水资料，开展双线偏振雷达偏振参量的集合-变分混合同化对江淮梅雨期对流降水预报影响的研究。构建及优化双线偏振雷达差分反射率因子、差分传播相位常数偏振量的观测算子，明确适用于我国双线偏振雷达资料混合同化技术的最优参数及方案，通过建立包含冰相态水凝物控制变量的同化算法来进一步改善云微物理初始场的分析，最终本项目将建立适用于我国实际双线偏振雷达偏振参量的集合-变分混合同化系统，为改进我国江淮地区梅雨期对流降水预报水平提供基础。

结项摘要

本项目利用双线偏振雷达获取江淮梅雨期降水个例的观测资料，开展双线偏振雷达资料的集合-变分混合同化对江淮梅雨期对流降水预报影响的研究。项目首先基于ARPS模式的雷达资料预处理模块建立了一套可用于对江苏省S波段双线偏振雷达观测资料进行快速读取和质量控制的预处理模块。其次发展了包含复杂冰相态且可以适用于业务布网多普勒天气雷达反射率因子进行直接同化的观测算子，其中包括研发了包含雨水，干雪（雹），湿雪（雹）的前向演算模式、伴随模式及其切线性模式。通过江淮梅雨期的对流降水个例的同化对比试验发现，雷达资料同化对此次强降水天气过程的分析和预报水平在一定程度上有改善和提高，同化试验对此次强降水过程的风场、热动力场、垂直结构等方面均有较好的预报效果，并且预报的回波和降水预报检验等方面也有不同程度的改进。其次，项目进一步将包含冰相态的水凝物场通过采用额外控制变量的方式来引入到变分的目标函数中，建立包含冰相态水凝物控制变量的集合-变分混合同化模块。基于包含冰相态水凝物控制变量的设定，采用NMC方法统计包含冰相态水凝物控制变量和其它控制变量的多变量物理平衡相关性进而改善云微物理初始场的分析。与此同时项目基于WRFDA系统完成了针对差分反射率因子ZDR、差分传播相位常数KDP同化观测算子的构建，通过敏感性试验明确了适用于我国双线偏振雷达资料混合同化技术的最优参数及方案。基于实际个例讨论了在双线偏振雷达资料同化中双参数微物理方案中数浓度的更新对初始场中云内热动力结构的影响，研究结果表明偏振参量ZDR 同化可以提高云内水汽、动力（垂直速度）场的分析，进而改进对江淮对流降水系统的雨带强度、落区的预报精度。最终本项目建立了适用于我国实际双线偏振雷达资料的集合-三维变分（3DEnVar）和四维变分（4DEnVar）混合同化系统。通过单点试验和实际天气个例检验了新发展的4DEnVar同化方法中的背景误差协方差随时间演变的特征以及对分析和预报的影响。

项目成果

期刊论文数量（7）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
多普勒雷达资料同化在台风“灿都”(2010)预报中的应用研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2019-04
  • 期刊：
    热带海洋学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    戚佩霓;沈菲菲;寇蕾蕾;楚志刚;许冬梅
  • 通讯作者：
    许冬梅
Assimilation of radar radial velocity data with the WRF hybrid 4DEnVar system for the prediction of hurricane Ike (2008)
使用 WRF 混合 4DEnVar 系统同化雷达径向速度数据以预测飓风艾克 (2008)
  • DOI：
    10.1016/j.atmosres.2019.104771
  • 发表时间：
    2020-04
  • 期刊：
    Atmospheric Research
  • 影响因子：
    5.5
  • 作者：
    Feifei Shen;Dongmei Xu;Jinzhong Min;Zhigang Chu;Xin Li
  • 通讯作者：
    Xin Li
Effect of background error tuning on assimilating radar radial velocity observations for the forecast of hurricane tracks and intensities
背景误差调谐对同化雷达径向速度观测以预测飓风路径和强度的影响
  • DOI：
    10.1002/met.1820
  • 发表时间：
    2019-08
  • 期刊：
    Meteorological Applications
  • 影响因子：
    2.7
  • 作者：
    Dongmei Xu;Feifei Shen;Jinzhong Min
  • 通讯作者：
    Jinzhong Min
Effect of Adding Hydrometeor Mixing Ratios Control Variables on Assimilating Radar Observations for the Analysis and Forecast of a Typhoon
添加水凝物混合比控制变量对台风分析预报雷达观测同化的影响
  • DOI：
    10.3390/atmos10070415
  • 发表时间：
    2019-07
  • 期刊：
    Atmosphere
  • 影响因子：
    2.9
  • 作者：
    Dongmei Xu;Feifei Shen;Jinzhong Min
  • 通讯作者：
    Jinzhong Min
Assimilation of GPM Microwave Imager Radiance data with the WRF hybrid 3DEnVar system for the prediction of Typhoon Chan-hom (2015)
使用 WRF 混合 3DEnVar 系统同化 GPM 微波成像仪辐射数据以预测台风 Chan-hom（2015 年）
  • DOI：
    10.1016/j.atmosres.2020.105422
  • 发表时间：
    2021-04
  • 期刊：
    Atmospheric Research
  • 影响因子：
    5.5
  • 作者：
    Feifei Shen;Dongmei Xu;Hong Li
  • 通讯作者：
    Hong Li

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其他文献

双多普勒雷达资料同化在飓风“艾克”预报中的应用研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    海洋学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    沈菲菲;闵锦忠;许冬梅;戴泽军;张冰;陈依濛
  • 通讯作者：
    陈依濛
多普勒雷达资料同化在台风“桑美”预报中的应用研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    海洋学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    沈菲菲;闵锦忠;陈鹏;李超
  • 通讯作者：
    李超
商城肥鲵两碱基微卫星位点的初步筛选
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    两栖爬行动物研究
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    沈菲菲;张保卫;王慧;常青;韩德民
  • 通讯作者：
    韩德民
Hybrid ETKF-3DVAR方法同化多普勒雷达速度观测资料Ⅰ:模拟资料试验
  • DOI：
    10.13878/j.cnki.dqkxxb.20140210001
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    大气科学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    沈菲菲;闵锦忠;许冬梅;张冰
  • 通讯作者：
    张冰
Hybrid ETKF-3DVAR方法同化多普勒雷达速度观测资料I:模拟资料试验
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    大气科学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    沈菲菲
  • 通讯作者：
    沈菲菲

其他文献

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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