《Remote Sensing》：A Constrained Deep Learning Approach for Marine Gravity Field Recovery Based on the Inverse Vening Meinesz Method
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地球静止轨道红外观测提供了快速演变对流系统的频繁、空间连续信息。本研究同化了来自GOES-R先进基线成像仪（ABI）第10通道的晴空和全天空亮温（BTs）。研究人员在一个对流可分辨模型中采用5分钟循环集合卡尔曼滤波（EnKF）框架实现了该方案，并比较了其对大陆
地球静止轨道红外观测提供了快速演变对流系统的频繁、空间连续信息。本研究同化了来自GOES-R先进基线成像仪（ABI）第10通道的晴空和全天空亮温（BTs）。研究人员在一个对流可分辨模型中采用5分钟循环集合卡尔曼滤波（EnKF）框架实现了该方案，并比较了其对大陆中尺度对流系统（MCS）分析和短期预报的影响。研究人员开发了一套质量控制程序以实现晴空ABI观测的有效同化。结果表明，晴空同化部分移除了虚假的背景云团，并调整了风暴近环境中的温度和湿度。全天空同化显著改善了分析的云场，产生了更强的风暴内热力学和动力学增量，并直接约束了水凝物变量。此外，同化全天空观测将分析的地表温度和湿度误差降低了超过25%。预报验证进一步表明，全天空同化在亮温和反射率指标方面比晴空同化提供了更持久的预报改善。晴空和全天空同化均改善了累积降水的空间覆盖范围和强度，但同化全天空观测产生了显著更大的分数技巧评分（FSS）增益（0.163–0.380对比0.02–0.13）。
一、研究背景与科学问题
严重对流天气（如中尺度对流系统MCS、强雷暴及相关极端降水）每年在全球造成重大灾害。在对流可分辨数值天气预报（NWP）中，准确预测这些事件仍具挑战性。预报误差源于前对流环境、云微物理过程和风暴尺度环流之间的非线性相互作用。初始状态中的微小误差（尤其是湿度和对流尺度结构方面的误差）会通过湿过程迅速增长，并显著影响后续预报。因此，通过先进资料同化（DA）同时改进初始条件中的风暴环境和现有对流系统，对于短期对流预报至关重要。现代地球静止成像仪提供的红外（IR）观测具有适合对流尺度DA的空间和时间分辨率。近年来，晴空红外辐射已在全球和区域NWP系统中成功同化，以改善湿度、温度和风场的分析。然而，晴空辐射（CSR）同化需要严格的云检测和质量控制程序，这会剔除云区和降水区的大量观测，导致在对流尺度初始化最需要的区域缺乏对云和降水的直接观测约束。全天空辐射（ASR）同化旨在通过联合同化晴空和受云影响的观测来解决这一局限。尽管已有研究开始在对流可分辨分辨率下比较CSR和ASR同化，但对于快速演变的对流系统在快速更新DA系统中的此类比较仍然有限。本研究基于前期建立的GOES-R ABI全天空同化框架，在同一对流可分辨GSI-EnKF系统中实现晴空同化方案，系统评估晴空和全天空ABI水汽通道观测对大陆MCS个例的影响，旨在回答两个问题：第一，CSR同化能在多大程度上改善MCS分析和预报？第二，同化云区内红外辐射能带来多少额外效益？
二、研究方法概述
研究人员采用Weather Research and Forecasting (WRF-ARW) 3.8.1版本作为预报模型，DA系统使用由风暴分析与预测中心（CAPS）开发和增强的基于GSI的EnKF系统。社区辐射传输模型（CRTM）2.3.1版本用于模拟晴空和全天空红外BTs。研究对象为2018年7月12日至13日发生在美国中部平原的大陆MCS。模型域包含300×300水平格点（格距3 km）和50个垂直层。40成员集合通过短程集合预报（SREF）系统的时间滞后预报和北美中尺度（NAM）预报系统在2018年7月12日1800 UTC的分析场创建。所有成员使用相同的参数化方案，包括双矩Thompson微物理方案、Yonsei University (YSU)边界层方案、RRTMG长短波辐射方案和Noah陆面模型。仅同化ABI第10通道（7.3 μm），该通道对低层到中层大气的湿度和温度较为敏感。设置了三个实验：无同化的对照实验（CTRL）、每5分钟同化晴空BTs的实验（CLRSKY）和同化全天空BTs的实验（ALLSKY）。在CLRSKY中，晴空观测稀疏化为6 km分辨率；ALLSKY中云观测不做稀疏化。水平和垂直局地化半径分别设为30 km和4个标高。采用松弛先验扰动（RTPP）协方差膨胀方法（膨胀参数0.8）。ALLSKY采用自适应观测误差膨胀（AOEI）方法，CLRSKY观测误差设为常数3 K。CLRSKY更新的状态变量包括三维风场、位势温度和水汽混合比，ALLSKY还更新了云水、云冰、雨水、雪和霰的混合比。
三、研究结果
3.1 晴空资料同化的质量控制
针对CLRSKY实验开发了基于EnKF框架的严格质量控制（QC）程序，包括：剔除物理范围外（50–550 K）的观测；排除湖泊、水体、积雪覆盖地表和海岸边界上的观测；剔除通道10 BT低于250 K的像元；剔除集合平均总水凝物含量超过0.1 kg m-2的观测；剔除集合平均创新量绝对值超过5 K的观测；剔除任一成员的成员特定创新量绝对值超过3倍晴空观测误差（即3 K）的观测。结果显示，ALLSKY保留了大的创新量，而CLRSKY有效移除了它们。CLRSKY的创新量分布更接近高斯分布，但存在约?0.4 K的小残余偏差。
3.2 观测空间诊断
ALLSKY在初始循环期间同化了约37,000个观测，至2300 UTC增加到约47,000个；CLRSKY同化的观测数量略少。CLRSKY中O?B和O?A偏差在最初几个循环后保持接近于零，相应的均方根创新量（RMSI）从3 K降至1 K以下。ALLSKY的后验RMSI保持在3 K以上，偏差维持在?1至0 K之间。ALLSKY的集合离散度始终约为CLRSKY的三倍。两种配置均表现出相对稳定的循环行为。
3.3 对云分析的影响
利用未参与同化的ABI第14通道BTs进行独立验证。CTRL显示广泛的对流并高估整体云覆盖率。CLRSKY相比CTRL改善了晴空区域的表征，并部分减少了虚假云团。ALLSKY最接近观测，两个主要对流系统的位置和空间分布与观测高度吻合，冷云顶区域得到真实再现，虚假对流大幅减少。概率密度函数（PDFs）显示，CLRSKY适度收窄了通道14 O?A分布，偏差和RMSI从31.0 K和43.5 K降至24.0 K和36.9 K；ALLSKY产生强烈集中于零附近的分布，偏差和RMSI降至5.25 K和11.47 K。
3.4 对模型状态的影响
选取两条典型垂直剖面（AA'和BB'）进行分析。AA'位于部分有云的背景下，BB'位于晴空背景下。对于AA'剖面，CLRSKY仅产生弱分析增量；ALLSKY产生显著更大的增量和更强的动力耦合增量，正的水汽增量达约1 g kg-1，温度增量从0.3 K增至近1 K，并产生增强的上升运动。对于BB'剖面，两者均呈现中层增湿和低层干燥的垂直偶极子结构，但ALLSKY增量幅度更大。这种差异归因于背景误差协方差的不同：当背景中已有云时，协方差能捕捉对流区内的流依赖特征；当背景中无云时，同化主要通过重建有利的热力学环境来促进后续对流发展。
在最终分析时刻，ALLSKY中五种水凝物物种在其主要垂直层内的混合比普遍增加，特别是上层云冰和雪的增多与更冷的云顶一致，霰的增加反映了更活跃的淞附过程。CLRSKY虽未直接更新水凝物，但通过热力学和动力学场的调整间接增加了云水和雪水，却减少了雨水和霰。
对于近地面环境，CTRL存在暖偏差（2.08 ℃）和干相对湿度偏差（5.57%），RMSE分别为4.11 ℃和14.04%。CLRSKY略微改善，偏差和RMSE降至1.78 ℃和3.71 ℃。ALLSKY产生最精确的近地面分析，2米温度和相对湿度偏差降至1.22 ℃和?3.28%，RMSE降至3.06 ℃和10.34%（相对于CTRL降低超过25%）。ALLSKY产生了更明显、更清晰的冷池结构和更强的10米辐合（最大达20.38×10-4 s-1，CTRL为7.24×10-4 s-1）。
3.5 基于对象的检验
利用对象检验方法评估0–4小时集合和确定性预报性能。对于20 dBZ阈值，ALLSKY的集合概率场与观测降水结构高度吻合，高概率区域在形状和范围上与观测一致，并有效减少了虚假降水。对于40 dBZ阈值，CTRL和CLRSKY均显著低估强对流概率，ALLSKY成功预测多个对流核心并描绘了对流线走向，但存在位移误差。
确定性预报的邻域ETS显示，对于20 dBZ阈值，ALLSKY在15 km和60 km邻域半径下均保持最高ETS（15 km下约0.4，CTRL和CLRSKY多低于0.27）。对于40 dBZ阈值，ALLSKY在60 km半径下后期ETS达约0.6。对于BT导出对象，CLRSKY主要在预报前1.5小时改善通道10晴空对象ETS，改善幅度一般小于0.05；对通道14冷云对象，CLRSKY的优势在预报2小时后逐渐显现。ALLSKY在整个4小时预报期内对两个BT对象均保持最高ETS（通道10超0.5，通道14超0.4）。
性能图显示，对于BT导出对象，ALLSKY的频率偏差最接近1，CSI最高。对于40 dBZ对象，ALLSKY在1小时预报时具有最高的探测概率（POD）和相当的命中率（SR）。ALLSKY的集合成员更紧密聚集在确定性预报周围，表明更高的集合一致性和更小的预报不确定性。
3.6 对降水的影响
4小时累积降水预报对比显示，CTRL和CLRSKY严重低估了降水的覆盖范围和强度，未能再现明尼苏达-威斯康星边界附近的强降水中心。ALLSKY与观测最为吻合，成功在两个框选区域再现了超过50 mm的局地降水核心。分数技巧评分（FSS）定量评估表明，CLRSKY提供适度改善（FSS增量0.02–0.13），ALLSKY显著提高了所有阈值和邻域半径下的FSS（例如在15 km半径下，相对于CTRL的FSS增量在1、5、10、20、30和50 mm阈值下分别为0.215、0.349、0.380、0.220、0.173和0.163）。
四、讨论与结论
讨论部分总结：本研究的发现与先前利用先进地球静止成像仪进行晴空和全天空IR DA的比较研究总体一致，共同结论是全天空IR DA能有效改善分析和预报的云场，并提供比晴空DA更显著的分析增量。然而，不同研究中报道的降水改善程度存在差异，这可能归因于所研究天气系统不同的误差特征和时空尺度。本研究关注的是美国中部锋面MCS，而先前研究涉及组织化降雨系统和暖区暴雨事件。对于孤立对流风暴和MCS，较小的尺度和位置误差的快速增长可能显著降低交叉变量协方差的稳健性。此外，还存在若干局限性：ALLSKY成功预测了CTRL和CLRSKY中缺失的明尼苏达地区对流，但模拟的深对流核心存在明显位移误差；仅同化了ABI第10通道，该通道对边界层信息有限；固定偏差校正不能显式表示与气团、扫描几何、地表特性或云条件相关的偏差。
结论部分翻译：本研究比较了晴空和全天空GOES-16先进基线成像仪（ABI）红外辐射同化对一个中尺度对流系统（MCS）分析和短期预报的影响。选取2018年7月12日发生在美国中部的一个大陆MCS作为案例研究。利用3 km对流可分辨模型中的集合卡尔曼滤波（EnKF）进行了三个快速循环实验，包括无资料同化的对照实验（CTRL）、晴空同化实验（CLRSKY）和全天空同化实验（ALLSKY）。为同化晴空ABI辐射，首先基于GSI EnKF框架开发了一个六步质量控制方案。结果表明，新建立的质量控制方案有效移除了具有大创新量的观测，使创新量分布更接近高斯分布。观测空间诊断表明，同化晴空或全天空ABI辐射均降低了ABI BTs的平均偏差和均方根误差。CLRSKY部分抑制了模式背景中的虚假云团，而ALLSKY在云场分析中表现出优越性能。CLRSKY主要调整了风暴近环境的温度和湿度，这些调整可在模式积分过程中进一步改变水凝物的垂直分布，从而改善雷达反射率的预报。ALLSKY直接约束了水凝物场，并产生了更有利于MCS发展和加强的风暴内热力学和环流结构。CLRSKY仅对分析的地表环境产生小幅改善，而ALLSKY产生了更强、更清晰的冷池信号，得到的近地面温度和湿度场与可用台站观测更为一致。基于对象的检验进一步表明，CLRSKY在预报初期改善了通道10 BT预报，随后改善了通道14 BT预报。相比之下，ALLSKY的改善至少持续了4小时。与无DA对照和CLRSKY相比，ALLSKY对降水的位置和强度预报总体上产生了积极影响。
