为了验证风云三号D星MERSI传感器的气溶胶光学厚度(AOD)数据对地面PM2.5的污染过程预报的效果,本文基于 WRF-Chem(Weather Research and Forecasting model coupled with Chemistry)大气化学模式和三维变分同化方法,针对2020-02-10-2020-02-12中国北方地区的一次PM2.5重污染过程,进行了同化和预报试验研究.同化数据来自常规地面站点的PM2.5浓度数据和风云三号D星MERSI传感器的气溶胶光学厚度(AOD)数据.控制试验不同化任何资料,3组同化试验分别为仅同化地面PM2.5,仅同化卫星AOD,以及同时同化PM2.5和卫星AOD两种资料.结果表明,3组同化试验都可以有效提高初始场准确率,以地面PM2.5作为检验标准,仅同化PM2.5、仅同化AOD、同时同化两种资料相对于控制试验,初始场的平均偏差分别降低54.9％、21.9％和49.0％,平均相关系数分别提升51.4％、16.0％和34.0％,平均均方根误差分别降低50.6％、17.2％和42.3％.以卫星AOD作为检验标准,3组同化试验相对于控制试验,初始场的平均偏差分别降低37.6％、78.4％和83％,平均均方根误差分别降低31.6％、62.2％和65.2％.同化后的初始场对预报有显著的改进,改进持续时间达24 h,以地面PM2.5作为检验标准,同时同化两种资料的试验对24h预报的平均偏差减少19.7％,相关系数提升8.8％,均方根误差减少17.2％;以卫星AOD作为检验标准,24h预报的平均偏差减少40.1％,相关系数提升25.9％,均方根误差降低34.7％.试验结论为,相对于仅同化地面PM2.5资料,同化风云卫星AOD资料可以提升后期预报效果.

遥感;WRF-Chem模式;三维变分;资料同化;风云三号;气溶胶光学厚度

国防科技大学气象海洋学院,长沙410073;河南理工大学测绘与国土信息工程学院,焦作454003;中国气象局气象探测中心,北京100081;南京信息工程大学大气物理学院,南京210044;中国人民解放军95746部队,成都611530

[1]王溢婕;臧增亮;杨磊库;颜鹏;胡译文;曾勇;尤伟;潘晓滨-.风云三号D星MERSI AOD资料的同化应用研究)[J].遥感学报,2022(05):941-952

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