德国国家气象局业务系统中采用降雨信息潜热逼近(Latent Heat Nudging, LHN)方法以及LETKF同化方法同化雷达观测资料(包括反射率和径向风)。本项研究由我院曾跃飞教授、 我院博士毕业生冯宇轩(现就职于江苏省气象台)与德国国家气象局合作，改进已有的LHN方法，优化业务雷达观测算子EMVORADO(Zeng et al. 2016)的设置，并通过一个月的夏季后报数据进行验证。

如图1所示，两种LHN方法都使反射率后报结果的频率更加接近观测资料(特别是在8000-9000 m上的0-20 dBZ)。关于两种LHN方法之间的对比(LHN1对温度进行直接干预，而LHN2则是通过水汽增量引起的饱和度调整对温度进行间接干预), LHN2比LHN1在4000-7000 m上的10-30 dBZ更接近于观测资料(原因可能是LHN2的间接干预有利于缓解干预产生的不平衡问题，更有利于较长的对流生命周期)。此外，后报结果还显示在EMVORADO中考虑波束展宽效应以及使用更佳的融化层参数都使模拟的反射率更接近观测资料(图略)。这和Zeng et al. (2022)关于EMVORADO在资料同化的中代表性误差的结论一致。

图1. 基于2020年6月1日-7月1日德国国家气象局雷达网络的反射率CFADS: (a) 观测 (b) 没有使用LHN (c) 使用LHN1 (d) 使用LHN2。 (b-d) 中的实线为观测的等值线。

最后，对流尺度资料同化结果显示(图2)，更佳的融化层参数显著降低了EMVORADO在融化层的代表性误差，并且减短了误差水平相关性的长度。

图2. 仰角3.5o 反射率观测误差的标准差的垂直廓线(左图)和水平相关性的长度(右图), 其中DA_mie1和DA_mie2分别为使用旧的和新的融化层参数。

该研究为德国国家气象局进一步优化其雷达资料同化提供了依据，同时对其他相关从事人员和单位也有借鉴意义。

论文信息如下：

Zeng, Yuefei, Yuxuan Feng, Alberto de Lozar, Klaus Stephan, Leonhard Scheck, Kobra Khosravianghadikolaei, and Ulrich Blahak. 2022: Evaluating Latent-Heat-Nudging Schemes and Radar forward Operator Settings for a Convective Summer Period over Germany Using the ICON-KENDA System, Remote Sensing, 14, 5295. https://doi.org/10.3390/rs14215295.

参考文献：

Zeng, Y.; Blahak, U.; Jerger, D., 2016: An effificient modular volume-scanning radar forward operator for NWP models: Description and coupling to the COSMO model. Q. J. R. Meteorol. Soc., 142, 3234–3256. https://doi.org/10.1002/qj.2904.

Zeng, Yuefei, Hong Li, Yuxuan Feng, Ulrich Blahak, Alberto de Lozar, Jingyao Luo, and Jinzhong Min. 2022: Study on Sensitivity of Observation Error Statistics of Doppler Radars to the Radar forward Operator in Convective-Scale Data Assimilation, Remote Sens.，14, 3685. https://doi.org/10.3390/rs14153685.