准确的动力初始场是提高中小尺度天气数值预报的重要保障。风廓线雷达可以在整个对流层乃至平流层下部提供高频、高质量的详细风场信息，在揭示天气尺度系统演变、探测中小尺度系统结构特征，对中小尺度天气过程的发生发展具有指示意义。因此，随着我国风廓线雷达组网的逐步完善，开展中小尺度下风廓线雷达同化技术研究，将对提高中小尺度强对流性天气的数值预报水平具有非常重要的科学意义和实际价值。
最近陈耀登教授团队优化设计了基于风速风向的风廓线雷达观测算子，实现了风廓线雷达观测在对流尺度模式中的有效引入；同时风廓线雷达和雷达径向风都可以解析中小尺度天气风场信息，研究进一步通过优化的联合同化策略实现了两种观测信息的协调同化；并在CMA-BJ业务模式中进行了中尺度天气数值预报的诊断分析和批量同化及数值预报试验。
单风廓线同化试验表明传统观测算子同化风廓线观测时无法识别风向偏差大的观测，会降低分析风场质量；风速风向观测算子通过直接同化风速和风向观测使其独立调整分析场，有效避免了风向误差对分析风速的影响（图1）。基于CMA-BJ模式的14天批量试验表明，风速风向观测算子可以产生动力结构更合理、连续的风场分析场，进而产生更好的风场和降水预报（图2）。
图1风廓线单点观测试验在模式第23层的水平风速分析增量；单位: m s-1；
(a/c) PRUV（传统观测算子），(b/d) PRSD（风速风向观测算子）
图2 14天批量循环同化试验中3/6/12小时高空风场预报（u/v/spd）相对于探空观测的平均均方根误差RMSEs，单位：m s-1
低空急流个例表明风廓线雷达与雷达径向风优势互补的空间特征可以使二者的联合同化可以有效捕捉急流垂直结构，更好地构造完整的风场结构（图3）。基于CMA-BJ模式的1个月批量试验进一步证明，优化的联合同化方案利用更小的长度尺度和方差同化风廓线雷达和多普勒雷达径向风观测，共同提供了多尺度信息协调的动力初始场，有效改善了风场预报能力，从而提升了定量降水预报技巧（图4）。
图3 SEQU（顺序同化方案）和SIMU试验（优化联合同化方案）与CTRL（仅同化雷达径向风）试验的水平风场分析差异；其中黑色五角星风廓线雷达站；(a)PassI: SEQU与CTRL的差异场，(b) Pass II: SEQU与CTRL的差异场，(c) Pass II: SIMU与CTRL的差异场；单位：m s-1
图4 1个月批量循环同化试验对应不同检验阈值的平均TS评分（a-d）和BS评分累计降水评分（e-h）；CTRL（仅同化雷达径向风）、SEQU（顺序同化方案）和SIMU（优化联合同化方案）
论文信息：
Cheng Wang, Min Chen* and Yaodeng Chen*. Impact of combined assimilation of wind profiler and Doppler radar data on convective-scale cycling forecasting system. Mon. Wea. Rev., 2022, 150(2), 431-450.
Cheng Wang, Yaodeng Chen* and Min Chen*, Xiang-Yu Huang. Evaluation of two observation operator schemes for wind profiler radar data assimilation and its impacts on short-term forecasting, Atmos. Res., 2023, 283, 106549.
