三维变分映射资料同化技术在台风数值模拟上的应用实验.pdf

大气工程中数据同化技术在气象预报中的应用研究近年来，随着大气科学的不断深入研究，气象预报也变得越来越精准。

其中，数据同化技术在气象预报中的应用日益受到重视。

数据同化是通过将观测数据与数值模型结合，从而更好地分析和预测大气运动、能量和物质传输的过程。

本文将探讨数据同化技术的原理以及在气象预报中的应用。

首先，我们来了解一下数据同化技术的原理。

数据同化的目标是找到一个最佳的状态，使得数值模拟结果与实际观测数据的差异最小化。

为实现这一目标，数据同化技术基于贝叶斯理论，通过观测数据更新数值模型的初始条件和参数，从而提高模拟结果的精确度。

数据同化技术主要分为两种方法：变分方法和卡尔曼滤波方法。

变分方法通过最优化控制理论，将数据同化问题转化为一个数学优化问题，通过寻找最优解来更新模型的状态和参数。

卡尔曼滤波方法则是利用卡尔曼滤波器对观测数据和模型预测结果进行加权平均，从而得到更准确的模拟结果。

接下来，我们来看一下数据同化技术在气象预报中的应用。

首先，数据同化技术可以提高气象预报的时空分辨率。

通过引入观测数据，可以在数值模型中更准确地描述气象场的变化。

同时，数据同化还可以弥补观测系统的不足，对缺失或不准确的观测数据进行修正，从而提高预报的可靠性。

其次，数据同化技术可以改善气象模型的初始化。

一个准确的初始条件对于气象预报的准确性至关重要。

传统的初始条件通常是基于人工估计和经验调整得到的，往往存在一定的主观性和不确定性。

而数据同化技术则可以通过融合观测数据，得到更可靠、更准确的初始条件，从而提高预报的准确性。

此外，数据同化技术还可以对数值模型的参数进行校正。

模型参数对于模拟大气过程的影响非常重要，但往往难以准确确定。

通过数据同化技术，可以利用观测数据对模型参数进行修正，提高模型的可信度和预报的准确性。

最后，数据同化技术还可以用于气象预报中的误差估计和预报概率的计算。

在气象预报中，由于观测数据和模型的不确定性，预报结果往往伴随着一定的误差。

数值模拟在台风路径预测中的应用台风是一种极具破坏力的自然灾害，其路径的不确定性给沿海地区的人们带来了巨大的威胁。

准确预测台风路径对于提前做好防灾减灾工作、保障人民生命财产安全至关重要。

数值模拟作为一种强大的工具，在台风路径预测中发挥着越来越重要的作用。

数值模拟的基本原理是基于大气运动的物理规律，通过建立数学模型和利用高性能计算机进行求解，来模拟大气的运动和变化。

在台风路径预测中，数值模拟首先需要对台风的初始状态进行准确的观测和分析，包括台风的位置、强度、风场、气压场等信息。

然后，将这些信息输入到数值模型中，模型会根据预设的物理方程和参数，计算出未来一段时间内大气的运动情况，从而预测出台风的路径。

数值模拟在台风路径预测中的优势是显而易见的。

首先，它能够考虑到大气中各种复杂的物理过程，如对流、辐合辐散、水汽相变等，从而更全面、更准确地描述台风的发展和演变。

其次，数值模拟可以在不同的时空尺度上进行，既能对台风的宏观路径进行预测，也能对台风内部的精细结构进行分析。

此外，通过不断改进模型的物理参数化方案和提高计算精度，数值模拟的预测能力还在不断提高。

然而，数值模拟在台风路径预测中也面临着一些挑战。

其中一个重要的问题是初始场的不确定性。

由于观测手段的限制和误差，对台风初始状态的观测往往存在一定的偏差，这可能会导致预测结果的偏差。

另外，大气的混沌特性也使得数值模拟的结果存在一定的不确定性。

即使初始条件只有微小的差异，随着时间的推移，预测结果也可能会有较大的差异。

此外，数值模型中的物理过程参数化方案仍然存在不完善的地方，这也会影响预测的准确性。

为了提高数值模拟在台风路径预测中的准确性，科学家们采取了一系列的措施。

一方面，不断改进观测手段，提高对台风初始状态的观测精度。

例如，利用卫星遥感、雷达观测、海洋浮标等多种观测手段相结合，获取更全面、更准确的台风信息。

另一方面，通过开展大量的敏感性试验和数值模拟研究，优化数值模型的物理参数化方案，提高模型对复杂物理过程的模拟能力。

NPP_ATMS亮温资料同化在台风数值模拟中的应用石艳军;单海滨;张月维;胡民达【摘要】选取2016年台风"海马"和"鲇鱼"临近登陆过程作为试验个例,在WRF模式基础上,采用控制试验与同化NPP_ATMS亮温资料对台风进行72h数值模拟,在台风路径、中心最低气压和中心最大风速三个方面对比实况分析了其模拟效果,试验结果表明:WRF模式对台风"海马"和"鲇鱼"的路径模拟效果非常好,尤其是前48h,但两个台风模拟输出的时间点都明显偏快,在强度模拟上也有参考价值.同化NPP_ATMS亮温资料后在路径上,除了个别点作用不明显外,大部分时间点都有一定的正作用.在中心气压和中心风速上影响较小,但有影响的时间点也均为正作用.【期刊名称】《科技视界》【年(卷),期】2017(000)023【总页数】4页(P6-8,12)【关键词】WRF模式;三维变分同化;台风;NPP_ATMS亮温资料;数值模拟【作者】石艳军;单海滨;张月维;胡民达【作者单位】广州气象卫星地面站,广东广州510640;中国气象局中国遥感卫星辐射测量和定标重点开放实验室/国家卫星气象中心,中国北京100081;广州气象卫星地面站,广东广州510640;广州气象卫星地面站,广东广州510640;广州气象卫星地面站,广东广州510640【正文语种】中文【中图分类】P732.4中国是台风多发的国家,每年台风造成的灾害损失高居十大自然灾害之首,台风预报的准确性对防灾减灾工作至关重要.目前,数值预报已成为台风预报的主要手段[1].一直以来,国内外从未间断对台风的研究,现已有大量关于台风研究的文章,日本气象厅的Akihiko[2]使用非静力模式对热带风暴Meari的强降水进行了数值模拟,结果认为良好的水汽及水汽输送条件有利于热带风暴发生强降水.Shen[3]等通过数值模拟研究认为,陆地上的水体会减缓登陆热带风暴的衰亡速度.邢建勇等[4]对2005年第15号台风quot;Khanunquot;进行了数值模拟,分析了不同的初始化方案对模拟预报的影响.杨引明等[5]在 WRFDA系统中,对 2009年第8号台风quot;莫拉克quot;开展了风云三号A星微波资料数值预报的直接同化研究,结果表明,同化风云三号A星微波资料对数值模式初始场改进要优于仅仅同化常规观测资料,这点在缺乏观测资料的海洋上改进尤为明.周林等[6]结合WRF的三维变分系统对小型超强台风quot;桑美quot;进行了数值模拟,结果验证了热带风暴暴雨的发生和维持需要大尺度环境场、动力条件和水汽条件等因素的配合.ZHANG,et al[7]构建了适合格点模式的三维变分同化系统,并对ATOVS辐射亮温资料直接同化方案进行了改进,研究西北太平洋上的热带气旋,结果表明,直接同化辐射亮温资料,可以正确描述热带气旋的三维结构及其演变情况.WANG,et al[8]在台风模拟试验中,利用MM5-4DVAR同化系统,结合BDA方法同化NOAA-16的AMSU-A资料,结果表明该方案可以重构台风的中尺度信息,进而改善台风的预报.丁伟钰等[9]在有云条件下,结合GRAPES-3DVAR同化系统和WRF模式,研究了ATOVS红外辐射资料直接同化的方法,并分析了其对quot;珍珠quot;台风预报的影响,结果表明,可以改进台风湿度、湿度,有一定的正面作用.2011年10月28日,ATMS探测器搭载美国新一代气象极轨卫星NPOESS的准备星NPP发射,是AMSUA和MHS辐射计的继承版本,主要用于探测大气温度和湿度廓线.广州气象卫星地面站基于风云三号(FY-3)极轨卫星接收系统的深入研究,已实现了FY-3接收系统对NPP卫星直接广播数据的兼容接收,并完成了卫星数据L0～L1级的预处理[10].本文利用中尺度数值模式WRF直接同化ATMS亮温资料,并以2016年台风quot;鲇鱼quot;和台风quot;海马quot;为个例检验其对台风数值预报效果的影响.台风 quot;海马quot;是2016年第22号台风,存在时间为2016年10月15日8时至10月23日17时,10月21日下午12时40分于汕尾海丰县鲘门镇登陆.quot;海马quot;导致菲律宾大气地球物理和天文服务管理局首次需要发出五号风暴信号,亦导致香港天文台21年以来首次在10月发出八号热带气旋警告信号.20日20时到21日19时,粤东以及惠州、深圳、东莞、梅州、河源南部出现了暴雨到大暴雨,梅州丰顺县和潮州潮安县出现特大暴雨,河源北部和韶关南部出现了中雨到大雨,全省共有2个站录得250毫米以上的特大暴雨.在风力影响方面,广东东部海面出现了9级-12级大风、阵风13级-14级,粤东沿海市县出现了 8级-11级、阵风 12级-14级大风.海马造成江苏、福建、广东 189.9万人受灾,超过3800间房屋受损,直接经济损失47.6亿元人民币.台风quot;鲇鱼quot;是2016年第17号台风,存在时间为2016年9月23日8时至9月29日5时,9月28日早晨于福建泉州的惠安县沿海登陆.鲇鱼造成台湾全岛两百多万户停电并且大规模停班课,福建多地同时发布quot;双红quot;(红色台风+红色暴雨,均属于最高级别)警报.中国福州晋安区测得最高风速为43.6米每秒,刷新了苏迪罗的阵风纪录,几乎是达到了0102号台风飞燕时的水平,降水同样严重,永泰、闽清、福安等地都已经超过警戒水位,城区也大面积内涝.ATMS有22个探测通道,前15个通道为温度探测通道,后7个为湿度探测通道,其中通道1-5和16-17为窗区探测通道.ATMS轨道宽度为2300km,每条扫描线上有96个扫描点,星下分辨率通道 1-2为75km,通道3-16为32km,通道17-22为16km.本文采用的模式是美国环境预报中心和美国国家大气研究中心等联合研发的新一代中尺度预报模式WRFV3.7.1和同化系统WRFDA.除了ATMS亮温资料,本文所使用的资料还包括:1、NCEP网站提供的FNL再分析资料,水平分辨率为1°X1°.2、台风观测路径、中心最低气压和中心最高风速选用广东省气象局业务网的实况路径. 本文中模式水平分辨率采用的是30km,垂直为30层,以(118°E,23°N)为中心,未使用嵌套,模拟区域网格格点数为235X182,积分步长180s.微物理过程采用WSM 3-class simple ice scheme,长波辐射参数化方案采用rrtm scheme、短波辐射参数化方案采用Dudhia scheme,近地面层方案采用M onin-Obukhov scheme,陆面过程方案采用Noah land-surface model,边界层方案采用YSU scheme,积云参数化方案采用Kain-Fritsch scheme.在此基础上,本文设计了2组试验,分别对台风quot;海马quot;和台风quot;鲇鱼quot;进行72h的预报.试验1:直接使用FNL资料作为初始场,进行72h预报;试验2:采用3DVAR同化方法,将NPP_ATMS亮温数据同化其中,更新边界再进行72h预报.如图1所示为台风quot;海马quot;路径,红色为控制试验模拟路径,绿色为同化ATMS亮温资料的模拟路径,蓝色为实况路径.从台风quot;海马quot;实况模拟路径对比分析,控制试验模拟的台风路径及在菲律宾的登陆点整体与实况路径是比较吻合的,特别是前48小时,最后12小时,实况路径向北折向移动过程中,模拟路径仍是向西走,差别较大.如表一所示,分别为试验1控制试验和试验2同化ATMS资料后与实况路径的偏差,其二者的差值正数表示正作用,负数表示负作用,除了66h和72h最后两个时间点,其他输出时间点均有正作用.如图2所示为台风quot;鲇鱼quot;路径,同台风quot;海马quot;类似,前48小时模拟路径与实况路径比较一致,但模拟输出的时间点明显偏快,同化ATMS亮温资料后稍有改善.最后12小时,实况路径向北折向移动过程中,模拟路径仍是向西走,差别较大.如表二所示,同化ATMS资料后,除了个别输出点无影响外,其他点均有正作用. 通常用台风中心海平面最低气压来表征台风的强度,图 3为台风quot;海马quot;中心海平面气压的72h预报结果以及实况气压图.可以看出模拟方案的中心气压变化趋势与实况是一致的,但在数值上差异略大,在54h至60h起,数值最为接近,同化ATMS资料后对比控制试验,前 18h无变化,从 18h起,气压值均有正变化,但数值不大.如图4所示为台风quot;鲇鱼quot;中心海平面气压的72h预报结果以及实况气压图.可以看出前18h,模拟气压值与实况是非常吻合的,从18h起,实况气压值逐渐降低的过程中,模拟值呈平滑趋势,差值越来越大,从54h起,实况气压值逐渐升高,二者的差值又慢慢变小.同化ATMS资料后与控制试验基本没有变化.图5是台风quot;海马quot;中心最大风速的72h数值模拟结果以及实况图.在整个模拟时段,模拟值始终偏小,前36h,差值大于20m/s,最大差值达到33m/s.36h后差值逐渐缩小,54h后,模拟值与实况接近为个位数的差值.同化ATMS资料大部分输出时间点无变化,有变化的点均为正作用,与实况有小幅度的接近.图5是台风quot;鲇鱼quot;中心最大风速的72h数值模拟结果以及实况图.可以看出模拟的最大风速变化趋势与实况是较为一致的,且前24h偏差较小,从24h起,实况风速加大的过程中,模拟值变化较小,差值被拉大,最大差值接近20m/s.从54h 起,实况最大风速减小,模拟值随之减小,模拟值对比实况偏小.同化ATMS资料对比控制试验大部分时间点无变化,有变化的几个点均为正作用,但幅度不大.本文利用模式WRFV3.7.1,采用控制试验和同化NPP_ATMS亮温资料两种方案对2016年台风 quot;海马quot;和台风quot;鲇鱼quot;进行了72h的数值模拟,初步得到以下结论:1)WRF模式对台风quot;海马quot;和台风quot;鲇鱼quot;的路径都有非常好的模拟效果,尤其是前48h,但两个台风模拟输出的时间点都明显偏快;强度模拟比路径效果差一些,但在趋势等方面仍然有参考价值.2)在初始场同化NPP的ATMS资料后,从台风路径、中心气压和中心风速初始位置看,对初始场的改变不大,而在后面慢慢发生作用,在路径上,除了个别点作用不明显外,大部分时间点都有一定的正作用.在中心气压和中心风速上影响较小,但有影响的时间点也均为正作用.综上所述,NPP_ATMS亮温资料对台风路径和强度均有一定的改进作用,需要指出的是,本文针对台风路径和强度的模拟效果仅选取了二个台风个例,因此研究NPP_ATMS亮温资料同化还需做大量的工作.【相关文献】[1]邹力,王云峰,姜勇强,等.基于卫星亮温资料同化对 2009年热带风暴quot;浪卡quot;的数值研究.气象科学,2016,36(3):366-373.[2]AKIHIKO M.A cloud-resoloving numericalsimulation for characteristic rainfall induced by typhoon Meari(2004)[R].Team Member Report on Topic 0.3 of Sixth International Workshop on Tropical Cyclones,2006.[3]SHEN W,GINIS I,TULEYA R E.A numerical investigation of land surface water on landfalling hurricanes[J].Journal of the Atmospheric Sciences,2002,59(4):789-802.[4]邢建勇,宋学家,杨学联,等.台风quot;卡努quot;的数值模拟试验[J].海洋预报,2006,23(2):1-9.[5]杨引明,杜明斌,张洁.FY-3A微波资料在quot;莫拉克quot;台风预报中的同化试验[J].热带气象学报,2012,28(1):23-30.[6]周林,王东法,徐亚钦.利用 WRF数值模拟分析小型超强台风quot;桑美quot;[J].浙江大学学报(理学版),2012,39(6):703-710.[7]ZHANG Hua,XUE Jishan,ZHU Shiyu,etal.Applicationof direct assimilation of ATOVS microwave radiances to typhoon track prediction[J].Adv.Atmos.Sci,2004,21(2):283-290. [8]WANG Yunfeng,ZHANG Haiyang,WANG Bin,et al.Reconstrutc the mesoscale information of typhoon with BDA method combined with AMSU-A data assimilation method[J].Adv.Meteor.,2010.[9]丁伟钰,万齐林,张诚忠,等.有云条件下 HIRS/3资料的同化及其对quot;珍珠quot;台风的影响[J].气象学报,2010,68(1):70-78.[10]张月维,单海滨.Suomi NPP卫星直接广播数据接收和预处理.气象科技[J].2015,43(1):53-58.。

Aeolus水平径向风速产品资料同化在台风预报中的应用研究季凌潇;鲍艳松;温渊;李欢;丁佳丽【期刊名称】《大气科学》【年(卷),期】2024(48)3【摘要】为评价星载激光测风雷达产品资料同化对台风预报的影响,以2020年台风“黑格比”和2019年台风“利奇马”为例,选用Aeolus卫星的水平径向风速产品,开展星载激光测风雷达资料同化及其对台风预报影响研究。

首先基于ERA5再分析资料对Aeolus产品进行统计检验和偏差订正,并统计各高度层观测背景差的均方差作为观测误差用于同化试验。

然后通过WRFDA(Weather Research and Forecast Model Data Assimilation)模式同化Aeolus产品并利用WRF(Weather Research and Forecast Model)模式开展预报试验。

试验结果表明,Aeolus产品精度较高,统计所得各层观测误差在3~5 m s^(-1)范围且随高度的升高而增大,订正后资料满足三维变分同化无偏假设;在台风“黑格比”和“利奇马”期间同化该产品能使模式具备更加合理的环流形势,能够有效提高对台风“黑格比”和“利奇马”路径及强度的预报效果。

【总页数】13页(P893-905)【作者】季凌潇;鲍艳松;温渊;李欢;丁佳丽【作者单位】南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心/中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室/气象环境卫星工程与应用联合实验室;南京信息工程大学大气物理学院;上海卫星工程研究所;中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所【正文语种】中文【中图分类】P456【相关文献】1.多普勒雷达资料同化在台风“桑美”预报中的应用研究2.雷达径向风和反演风联合同化在台风灿都（2010）数值预报中的研究3.WRF-Hybrid背景误差协方差调整在台风同化及预报中的应用研究4.多普勒雷达资料同化在台风\"灿都\"(2010)预报中的应用研究5.GOES-16大气温度产品资料同化在一次飓风预报中的应用研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

多普勒雷达资料三维变分直接同化方法探究一、引言多普勒雷达(Doppler radar)是一种常用于天气预报和气象探究的重要工具。

它通过测量气象目标的径向速度和回波功率，能够提供大气中的风速、涡度等重要资料，对于天气的分析、预报和短临天气预警具有重要意义。

然而，由于天气系统的复杂性和多普勒雷达观测的局限性，单独使用多普勒雷达资料可能无法准确地描述和猜测大气的变化。

因此，将多普勒雷达资料与数值天气预报模型相结合，利用同化方法对多普勒雷达资料进行三维变分直接同化，可以提高天气预报的准确性，增强对天气系统的理解。

二、多普勒雷达观测资料的特点多普勒雷达观测资料是通过接收回波信号的频率偏移来测量气象目标的径向速度。

与传统的天气雷达资料(例如，回波强度、径向速度)相比，多普勒雷达资料具有以下特点：一是近地面的观测精度较高，能够提供较准确的径向速度；二是三维空间上的观测区分率较低，受限于雷达的技术条件和地形的影响。

因此，多普勒雷达观测资料需要通过合适的同化方法来融合到数值模型中，以得到空间上的连续、准确的三维风场等资料。

三、三维变分直接同化方法的基本原理三维变分直接同化方法是将观测资料与模型状态变量进行最优化耦合的方法。

详尽而言，它通过最小化观测资料与模型资料之间的差异来更新模型状态变量，使模型的状态更加贴近于实际观测状况。

这一过程分为两个阶段：解耦阶段和耦合阶段。

在解耦阶段，通过观测算子将模型状态变量转化为观测空间上的预估；在耦合阶段，通过求解代价函数最小化的问题，更新模型的状态变量。

详尽的数值方法包括变分方法、卡尔曼滤波方法等。

四、多普勒雷达资料三维变分直接同化方法的关键问题多普勒雷达观测资料的特点决定了在同化过程中需要解决一些关键问题。

起首，由于雷达观测数据的噪声和采样不匀称性，需要对观测数据进行质控，以去除异常数据和杂波。

其次，多普勒雷达观测数据具有非线性和非高斯性，需要引入适当的变换方法(如变分变换、对数正态变换等)将其转化为线性高斯形式。

一种新的资料同化方法王斌;赵颖【期刊名称】《气象学报》【年(卷),期】2005(063)005【摘要】为寻求一种快速有效的四维变分资料同化(英文缩写4DVar)作了有意义的尝试,提出了映射观测的新概念和反向四维变分资料同化的新思路,并以此为基础建立了三维变分映射资料同化(英文缩写为3DVM:3-DimensionalVariational data assimilation of Mapped observation).该方法与传统的四维变分资料同化一样,不仅考虑了模式的动力和物理约束,使得同化后的初值与模式协调,而且通过模式方程对同化窗口中不同时刻的观测资料作了最佳拟合.与传统四维变分同化方法不同的是,由3DVM得到的初值不在同化窗口的始端,而在窗口的末端.正是所求初值时刻的改变,使得该方法的计算代价大大减少,几乎与三维变分资料同化(英文缩写3DVar)相当,这实际上是用3DVar的代价实现了4DVar的功能.同时,由于3DVM 不再需要切线性和伴随近似来计算代价函数的梯度也提高了同化的精度.对具体的台风个例(Dan)用AMSU-A反演的温度场进行变分同化模拟试验,发现3DVM能比传统4DVar产生更好的初值,而且所花计算时间只需4DVar的1/7.【总页数】8页(P694-701)【作者】王斌;赵颖【作者单位】中国科学院大气物理研究所,LASG,北京,100029;解放军理工大学理学院,南京,211101【正文语种】中文【中图分类】P4【相关文献】1.内加工--一种新的加工理念和一类新的成形方法 [J], 师汉民2.一种新的剩余油研究方法在南泥湾油田新窑区的应用 [J], 李新3.一种基于预报集合的降维资料同化方法的数值试验研究 [J], 邵爱梅;邱崇践4.云分辨尺度下一种综合调整水物质含量的闪电资料同化方法 [J], 陈志雄;郄秀书;田野;王东方;袁善锋5.看邵东三中怎样抓德育——一个新的理念一套新的方法一种新的思考 [J], 刘际雄;彭中华;李茂林因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

AMSU-A全空辐射率资料同化对台风“天鸽”的预报影响研究张涛; 姜立鹏; 师春香; 周自江【期刊名称】《《大气科学学报》》【年(卷),期】2019(042)005【总页数】10页(P705-714)【关键词】资料同化; 全空辐射率; AMSU-A; 台风; 天鸽【作者】张涛; 姜立鹏; 师春香; 周自江【作者单位】国家气象信息中心北京100081【正文语种】中文近年来,随着卫星遥感技术、同化方法、辐射传输模式、数值模式等方面的不断发展,不同平台不同探测方式的卫星资料同化得到了越来越深入的研究(李刚等,2016a;钟亦鸣等,2016;夏宇等,2018)。

在全球大多数的数值天气预报系统中,卫星资料占据了所有同化资料的90%～95%(Bauer et al.,2010;钟亦鸣等,2016)。

然而由于云和降水的影响,超过75%的卫星资料在质量控制时被剔除掉(官莉和陆文婧,2016;Wang et al.,2018a)。

但这并不意味着这些卫星辐射率资料不重要,而是因为它们在数值模式中的使用存在着一定的难度(李刚等,2016b)。

对于卫星观测资料来说,受到云和降水影响的资料信息很难从主要的观测量(如温度和湿度)中剥离出来(Bauer et al.,2011)。

云和降水的发生发展过程往往显示出一些天气过程的重要动力及热力特征,并且模式在预报过程中也对初始场中云水信息较为敏感。

开展对受云和降水影响的卫星资料的同化研究,实现卫星资料的全空同化,对提高资料同化水平,改善数值天气预报效果尤为重要。

2009年3月以来,SSM/I和地球观测系统高级微波扫描辐射计(AMSR-E)的全空微波辐射数据已经被直接同化到ECMWF的业务4DVar资料同化系统(Bauer et al.,2010;Geer et al.,2010)。

随着通用辐射传输模式(CRTM)和预报模式的改进,NCEP在全空微波辐射同化方面取得很大进展,AMSU-A全空辐射率同化自2016年5月12日开始业务化运行(Zhu et al.,2016)。