基于WRF模型与遥感数据同化的热带气旋风场优化研究

热带气旋(TC)风场对海洋动力学至关重要。为解决WRF模型模拟精度不足的问题，研究人员通过同化HY-2星座散射计/微波辐射计、ASCAT、SMAP和AMSR2等多源遥感数据，结合SFMR实测验证，使风速均方根误差(RMSE)降至4.41 m s?1（提升17%），相关系数(r)达0.84。该研究显著改善了R64半径预测精度（RMSE减少30 km），为台风灾害预警提供新方法。

　　

当热带气旋(TC)肆虐海洋时，其风场结构如同无形的雕刻刀，深刻影响着海洋动力过程。这项研究玩了个"数据拼图"游戏——将天气研究与预报(WRF)模型的模拟结果，与来自海洋二号(HY-2)星座的散射计和微波辐射计、高级散射计(ASCAT)、土壤湿度主被动探测(SMAP)辐射计、高级微波扫描辐射计-2(AMSR2)等遥感数据"混搭"在一起。更妙的是，研究人员还搞到了20个TC过程中步进频率微波辐射计(SFMR)的沿轨观测数据来当裁判。

结果显示，经过数据同化的WRF模型简直开了挂：风速预测的均方根误差(RMSE)从5.16 m s^?1降到4.41 m s^?1，相关系数(r)也从0.77飙到0.84。对于那些WRF模型原本预测偏差较大的台风路径，改进效果就像给近视眼配了副新眼镜。更让人惊喜的是，模型对34节(R34)、50节(R50)和64节(R64)最大风速半径的预测能力显著提升，其中R64的RMSE减少了30公里，相关系数提高了0.12，这相当于给台风"量体"的皮尺突然变精准了。