《大数据-算法-多普勒天气雷达资料分析及同化在暴雨中尺度天气系统数值模拟中的应用研究》
本文深入探讨了如何运用大数据算法和多普勒天气雷达数据，在暴雨等中尺度天气系统数值模拟中实现更精确的预测。多普勒天气雷达作为现代气象观测的重要工具，其数据在分析和同化过程中发挥着关键作用，尤其对于解决暴雨这类极端天气事件的预测难题具有重要意义。
多普勒天气雷达数据分析和同化技术能够弥补初始场分析的不足，捕捉到常规观测难以探测的中尺度天气特征。通过高时间和空间分辨率的数据，雷达量化估测降水信息，使得模拟能够精确展现中尺度降水系统的结构和动态演变。这有助于克服因观测站点稀疏导致的对流降水分析困难，减少降水率估算的不确定性。
同化技术的应用不仅在同化期间显著改善了中尺度数值模式的各个要素场，而且对同化窗口外的时间段也产生了积极影响。通过模型自身的动力和热力相互作用，即使在有限的空间区域内使用非常规资料，也能将影响扩展至整个模型空间。这表明同化过程对于提高暴雨模拟的准确性和可靠性至关重要。
文中通过对比两次具体的暴雨过程（2003年6月26日至27日和2003年7月8日至9日）的同化试验与控制试验，发现同化结果导致模拟降水的增加，主要源于对初始场的优化调整。这种调整不仅改善了高层质量的辐散和低层水汽辐合的描述，还强化了潜热释放带来的高层加热升温效应，从而加强了降水区域的垂直运动，这是同化试验降水增加的主要原因。
此外，文章强调了实时业务运行的重要性，从雷达观测资料和地面雨量资料的获取，到雷达与地面雨量计的联合估测，直至雷达风廓线资料的获取，每个环节都按照业务要求进行，确保数据的准确性和时效性。通过对多部雷达风廓线和雷达估测降水资料的同化，不仅在同化窗口内，也在12小时和24小时的不同积分时间段内，对中尺度数值模式的各要素场有明显的改进和提高，能够反映出控制试验未能涵盖的中尺度系统，展现了非线性特征，这对于短期预报和临近预报的精度提升具有基础性作用。
关键词：暴雨，中尺度天气系统，多普勒天气雷达，雷达定量估测降水，数值模拟，同化
本文的研究成果为利用大数据和高级算法对多普勒天气雷达数据进行深度分析和同化，以优化暴雨等中尺度天气系统的数值模拟提供了理论支持和技术路径，对提升气象预报的准确性和预警能力具有深远影响。
