静止卫星观测资料具有时空分辨率高，覆盖范围广等优势，对提升数值预报效果具有重要意义。然而，辐射传输模式的非线性计算以及观测本身的非高斯特征均为此类资料的同化带来了诸多挑战，且在涉及云雨区资料的全天空情境下，这一问题更加突出。局地粒子滤波（Localized Particle filter，LPF）方法对高斯假设的依赖较弱，在处理非线性与非高斯问题方面具有一定优势，因此在全天空卫星资料同化中具备一定的应用潜力。

针对上述问题，本研究基于WRF模式、DART集合滤波同化系统以及包含散射模块的CRTM辐射传输模式，构建了一个支持真实卫星全天空观测资料的局地粒子滤波同化框架。在此基础上，选取华北地区的一次极端强降水过程开展循环同化试验。首先，围绕LPF方法中的局地化尺度与集合膨胀力度两个重要参数设计敏感性试验，随后比较了使用LPF方法与集合卡尔曼滤波（Ensemble Kalman Filter，EnKF）方法在同化真实的FY-4 AGRI全天空红外观测资料时的性能差异。

结果表明，LPF方法的同化效果对参数设置具有较强的敏感性，需要谨慎选取。在合理的参数配置下，LPF能够更充分地利用全天空观测信息，获得与观测更一致的分析场结构。相应地，相较于使用LPF方法仅同化晴空观测，或使用EnKF方法同化全天空观测，使用LPF方法同化全天空观测所得到的预报场在水汽、动力及热力条件方面均表现出更有利于降水发生发展的环境配置，从而在一定程度上改善了模式的降水模拟效果。

总体而言，本研究通过一系列数值试验证明，在全天空条件下引入LPF方法同化静止卫星红外观测资料具有一定的积极效果与应用潜力，可以有效改善模式背景场质量与降水模拟表现。相关成果目前已发表于SCI期刊《Atmospheric Research》。

图 1（a、b、c）2023年7月29日18时、（d、e、f）21时和（g、h、i）30日00时的FY-4A AGRI通道10的亮温（单位：K）分布情况。（a、d、g）观测亮温；（b、e、h）同化全天空观测的EnKF试验分析场模拟亮温与（c、f、i）LPF试验分析场模拟亮温。

图 2 2023年7月29日18时至30日18时逐小时起报的0-24小时确定性预报在不同阈值下的平均降水技巧评分。蓝色表示仅同化晴空观测的LPF试验（LPF_CLR），紫色表示同化全天空观测的EnKF试验（EnKF_120km），红色表示同化全天空观测的LPF试验（LPF_120km_12Neff）。（a）ETS评分；（b）FSS评分；（c）FAR评分。

图 3 （a1-a4）3小时累积降水观测（填色；单位：mm），以及对应时段的（b1-b4）仅同化晴空观测的LPF试验、（c1-c4）同化全天空观测的EnKF试验和（d1-d4）同化全天空观测的LPF试验（填色；单位：mm）。第一行：2023年7月30日08时至11时；第二行：11时至14时；第三行：14时至17时；第四行：17时至20时。

论文信息：

Chen, H., Wang, Y.*, Chen, Y., et al. 2026. Evaluation of a localized particle filter with all-sky FY-4 AGRI infrared radiance assimilation for the convection-permitting simulation of an extremely heavy rainfall event. Atmospheric Research, 108866.