在传统多普勒雷达反射率因子（Z）和径向风观测的基础上，双偏振雷达增加了能够反映粒子水平和垂直散射特性的偏振变量，这些新观测量可揭示天气系统中的微物理过程。随着我国双偏振雷达观测网的不断建设与完善，如何有效利用偏振观测量服务于数值天气预报，成为当前迫切需要解决的业务难题。

目前，国内外专家学者已广泛开展了关于差分反射率因子（Z_DR）在集合卡尔曼滤波（EnKF）框架下的同化研究。然而，针对比差分相移（K_DP）的EnKF同化仍处于空白阶段。K_DP 对雨水含量具有较高的敏感性，因此，其观测资料的同化在提高降水预报技巧方面具有良好的应用前景。如何在 EnKF 框架下科学、合理地同化 K_DP 观测，已成为一个亟待深入研究的重要科学问题。

为此，我院沈菲菲教师团队基于 GSI 同化系统，开发了适用于雷达偏振变量的 EnKF 同化模块，并基于多个灾害性天气个例，系统评估了在常规雷达观测量基础上额外同化 K_DP 观测对模式分析和预报结果的改进效果。通过对雷达观测先验与模式变量之间的相关性进行定量计算发现，K_DP 与模式变量（尤其是与雨水相关的变量）之间的相关性明显高于 Z（见图1）。同化过程中，增益矩阵根据这种协方差关系对模式变量进行调整，有效改进了回波的分析效果（见图2），进而显著提升了短时强降水的预报技巧（见图3）。

图1 雷达观测先验（Z、K_DP）和模式变量（u、v、w、T、q_r、N_r）的相关

图2 半小时间隔的分析时刻回波，第一行为观测，第二行为不同化的试验，第三行为同化常规雷达观测的试验，第四行为同化K_DP的试验

图3 1-h降水预报，（a）观测，（b）不同化的试验，（c）同化常规雷达观测的试验，（d）同化KDP的试验

相关成果分别发表于期刊《Journal of Geophysical Research-Atmosphere》和《Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society》。

论文信息:

Shen, F., Shu, A., Min, J., et al. 2025. Assimilation of dual‐pol radar KDP observations with the GSI ensemble Kalman filter for the analysis and prediction of a squall line. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 130, e2024JD041933. https://doi.org/10.1029/2024JD041933

Shu, A., Shen, F*., Min, J., et al. 2025. Impacts of assimilating polarimetric radar KDP observations with an ensemble Kalman filter on analyses and predictions of a rainstorm associated with Typhoon Hato (2017). Quart. J. Royal Meteor. Soc., e4943.