AMDAR數據在數值天氣預報中的影響評估

呂文忠 蔡秀華 孫京利

（1 中國氣象局氣象干部培訓學院，北京 100081；2 中國氣象科學研究院，北京 100081；3 北京玖天氣象科技有限公司，北京 100081）

0 引言

低成本、自動化的飛機觀測，現在已經是繼地面觀測站和衛星之后的第三大氣象數據來源。常規高空觀測雖然歷史長，資料質量穩定，但局限于固定臺站固定時次，其資料時空分辨率有限[1]。飛機氣象觀測在飛機航線上具有采樣頻率高、探測層次密集[2]等特點，對常規高空氣象觀測具有重要補充作用。飛機觀測主要集中在急流高度附近，對于確定很多天氣系統的驅動力或者說動能來源尤其有效。飛機觀測數據不僅能對常規高空數據進行補充，還提供了在水平和垂直方向其他設備很難觀測到的氣象要素。航空器氣象數據中繼（AMDAR）資料可以在天氣預報和航線氣象服務中用于一些極端天氣現象的預警[3]。高時空分辨率的飛機氣象資料是天氣預報重要的資料源之一，可為機場終端區的強對流天氣短臨預報提供高時間密度的垂直探測信息[4]。可結合衛星資料用于研究淺層積云的分布和動力學特征[5]。利用飛機和風廓線雷達觀測資料可以分析低層大氣的風場結構[6]。AMDAR資料可以提高大尺度的短期和中期天氣預報能力[7]，提高海洋上空的高層風場預報，這種提高效果在探空資料稀疏的地區更明顯。在大霧天氣的數值模擬和分析過程中，AMDAR資料對氣溫場分析有顯著影響[8]。由于飛機觀測資料時空密度較大，AMDAR資料可以彌補現有常規探空資料在時空分布上的不足，是目前氣象行業發展垂直觀測業務的重要研究內容。通過世界氣象組織（WMO）的AMDAR計劃，各國的飛機觀測氣象資料已經實現全球交換。本文回顧了AMDAR業務的發展歷史，介紹并研判AMDAR資料在數值預報業務中的應用，希望對相關部門提供一定的參考價值。

1 飛機自動化觀測的發展歷程

利用飛機進行氣象觀測始于20世紀30年代，最初是手動記錄觀測數據，由于在轉錄和遠程通訊中易出錯及飛機的位置和地球風速不準確，觀測數據的參考價值不大。首次自動記錄觀測數據是1974年在“全球大氣研究計劃”（GARP）的“大西洋熱帶試驗”項目上實現的。當時觀測數據被保存在飛機的記錄系統里，而實時傳輸觀測數據則是從1978—1979年進行的“GARP第一次全球試驗”（FGGE）開始的。飛機觀測數據最初僅用于科研上，但隨著其量與質的迅速提升，應用范圍也大大拓展。飛機觀測數據質量提升的關鍵是應用了精準長距離導航系統（Loran）和慣性導航系統（INS），它們可提供準確的飛機位置及相關地球風速[9]。

FGGE之后，“飛機至衛星數據中轉”（ASDAR）項目的專用觀測設備被安裝在了商用飛機上，至此飛機觀測和數據傳輸全部實現了自動化。在隨后的20年里，隸屬8個航空公司的20架安裝了ASDAR的飛機源源不斷地提供觀測數據報告，這些報告證明了高質量的風速和溫度觀測數據可以利用商用飛機上獲取，特別是在可以影響氣旋生成和風暴進化的急流附近的高動能地區。

20世紀80年代，數值天氣預報（NWP）模式對北半球短期高空風速預測的誤差在9～10 m/s（均方根風速向量誤差），這些誤差增加了航空公司的運營成本。聯邦航空管理局（FAA）為此設立了 “航空天氣預報工作隊”項目，以提高全球區域預報中心（WAFCs）和美國氣象局（NWS）應用NWP模式預報的準確度。相應地，5家美國航空公司允許WAFCs實時獲取和使用它們的飛機觀測報告。之后的20年里，全球范圍內風速預報的準確性得到明顯提高，其中北半球的風速誤差下降了約40%，從10 m/s下降到了6 m/s。更重要的是，在急流附近（風速大于40 m/s的地區），風速誤差從大于13 m/s降至小于8 m/s，減少了約45%的誤差，從而使飛機更為有效地避開意外強順風或強逆風，航空公司的運營效率和燃油使用率因此得到顯著提高。

從20世紀90年代末開始，AMDAR項目擴展到了全球10多個國家的39家航空公司的超過3500架飛機上，每天提供超過680000個風速和溫度觀測報告。其中數據覆蓋密度最大的地區是北美和歐洲空中交通繁忙的地區。海洋觀測則局限于跨洋航線覆蓋的高對流層地區。根據WMO協議，AMDAR報告由NCEP進行監測。

近年來，AMDAR 資料在全球范圍內都得到大力普及，包括一些發展中國家。許多研究[10-14]表明，在AMDAR 資料的輔助下，飛機氣象觀測所具有的特點和優勢使其成為天氣分析以及數值預報中非常重要的資料。

2 AMDAR氣象要素觀測特點

目前的常規觀測系統中對于高空的探測主要依賴于每日兩次的探空氣球觀測（個別區域站或汛期時次數有適當增加），缺點是時間間隔過長，而風廓線、微波輻射計等新型儀器探測高度相對較低，準確性也還不能得到很好的保證[15]。相對于氣球探空觀測、雷達遙感觀測等高空氣象觀測，飛機觀測有其獨特的氣象觀測特點，飛機氣象觀測的主要目標是探測高空大氣狀況及氣象要素分布，垂直分辨率相對較高[6]，AMDAR 資料可按高度進行細化：＜1000 m、7000～8000 m、8000～9000 m和10000～11000 m。6000 m以下的AMDAR 資料可用來監測、采集和分析機場上空對流層及中下層的大氣垂直結構；6000 m以上高度的AMDAR 資料可體現飛行器飛行路線中對流層上層大氣的結構特點。AMDAR 資料水平分辨率為百米量級，時間分辨為幾秒至幾十秒，高于常規觀測資料的分辨率[16]；探測高度可達100～200 hPa。飛機氣象觀測的項目一般包括：飛機位置和時間、經緯度、氣壓高度、溫度、濕度、水平風矢量、垂直陣風、湍渦擴散率等。Moninger等[16]指出民用飛機觀測還包括：高空風速、露點溫度、結冰和湍流；有時還包括大氣的水汽資料、飛機顛簸和積冰[17]。飛機探測資料配合其他氣象資料可以連續和有效地監視機場及其附近區域的天氣演變趨勢，捕捉到一些常規資料難以發現的中小尺度天氣系統，有助于極端天氣的預警，如低空風速切變現象。因為飛機起飛和降落期間的氣象觀測相當于探空，觀測結果具有較高的時空分辨率，經過質量控制后的飛機觀測數據可以是常規探測數據很好的補充。

3 AMDAR觀測的質量評估和偏差糾正

為提高NWP的預報準確性，全球各NWP中心必須對所有進入數據庫的數據進行檢測和質量控制（QC）。為保證錯誤的AMDAR數據不被放入數據同化（DA）系統，所有飛機觀測報告會經常被更新并傳輸到其他的NWP中心進行交叉比對，消除因機載設備和通信系統產生的誤差。

AMDAR數據通常只有很小的系統誤差。系統誤差會隨著季節和不同的飛機型號而波動。歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）采用了Isaksen等[18]2012年設計的糾正系統誤差的方案，明顯提高了對流層頂和平流層溫度分析的水平及與衛星測量的契合度。其他NWP中心也計劃實施類似的誤差糾正方案。

4 AMDAR觀測對短時區域預報的影響

第一個短時區域數值預報（NWP）模型是由NOAA的地球系統研究實驗室（ESRL）研發，并在NCEP以小時為單位運行。為考察AMDAR數據對短時地區預報的影響，Benjamin等[19]對比了一個80 km分辨率的快速更新循環（Rapid Update Cycle，RUC）預報模式中的MDCRS數據和由NWS操作的嵌套網格模型（NGM）依賴于探空觀測（探空）信息的一天兩次的預報數據。結果表明，連續的飛機數據使得250 hPa的風速預報誤差減少了約10%。

2000年，Schwartz等[20]分析了模型分辨率和物理環境對MDCRS觀測的效用影響。通過比較一個60 km分辨率的RUC與一個40 km分辨率的RUC-2發現：RUC-2包括了更復雜的地表物理環境、地形狀況、更高的垂直分辨率。結果是：RUC-2在所有長、中時預測都有更好的表現，最大的差別體現于短時預測。在300 hPa以上、700 hPa以下的提高主要是由于更高的垂直分辨率以及更好的邊界層參數，然而在中等高度，由于當時上升和下降階段資料的缺失，并沒有很好的提高。

在認識到飛機上升和下降階段數據的重要性后，NWS和FAA在20世紀90年代末期一起與一些美國航空公司合作，增加了觀測頻率。Petersen[21]用當時20 km分辨率的RUC對這些高頻率的風速和溫度報告的影響進行了對比和測試。結果表明，飛機上升和下降階段的溫度和風速觀測數據對所有高度的溫度和風速預報都有不同程度的提高作用，其中對300 hPa以下的影響最大（圖1），相當于把模型分辨率提高了兩倍。

圖1 飛機上升和下降階段觀測數據對NWP預報準確性的影響程度（基于Petersen 2004年測試[21]）Fig. 1 The impact of the observation data on the NWP prediction accuracy in the rising and falling stages of the aircraft (Based on Petersen test in 2004[21])

通過把包括和不包括上升和下降階段數據進行RUC 12 h預測對比，即可以分析得出AMDAR觀測的整體影響：AMDAR數據使所有高度風速預報精度提高了0.2～1.2 m/s，相當于從低層的5%一直提高到高層的20%。

近期的更多測試進一步展示了飛機自動化觀測報告對美國短時預報的影響。在這些測試中，飛機觀測報告不止局限于在WMO全球電信系統（GTS）上的AMDAR報告，還包括了其他來源的數據。最值得關注的是，10%～15%的觀測數據是由裝載了“對流層空氣氣象數據報告”（TAMDAR）系統的飛機提供的，主要設計為在500 hPa以下和機場附近。

5 AMDAR觀測對全球數值預報的影響

評估AMDAR對全球數值預報準確性的影響與評估其對地區數值預報準確性的影響方法相同。首先，全球數據同化系統必須把飛機的觀測報告與其他不同形式的大量觀測報告（大多基于衛星并提供全球海洋數據）進行整合；其次，結合數值預報模型進行“數據拒絕”式測試。早期的評估多專注于ECMWF的報告，近期則基于更為廣泛的全球各數值預報中心的報告。

Kelly等[22]進行的一個長時全球研究，使用了ECMWF全球分析和預測系統對2002年8—9月、12月和2003年1月的數據進行了分析，全球15家航空公司提供了相應時段的AMDAR數據；Petersen[23]利用這些數據和ECMWF全球數值預報模型，對北半球以及AMDAR數據密度最大的北美地區做了更詳細的短時（12～48 h）預報分析，發現AMDAR溫度和風速觀測對高層對流層的短時預報精度有顯著的影響（圖2）。

當評估AMDAR對整個北半球數值預報的影響時，發現對至少48 h內的預報精度都有提高作用，第一天的提高幅度最大，從200、300～500 hPa，12 h平均溫度和風速預報誤差分別減小了14%和8%。而在沒有AMDAR數據可用的高度上，預測精度的提高幅度則較?。ɡ缭?00 hPa溫度預報誤差只減小了3%～6%，風速預報誤差只減小了2%～5%）。

當只對北美進行評估的時候，因為AMDAR數據覆蓋密度大，對100 hPa以下的所有高度的預報精度都有影響，同時持續時間長，并且比對整個北半球的影響要高。在第一天中，200～300 hPa的溫度預測誤差減少了約23%，風速預測誤差減少了12%～14%。對200～300 hPa溫度和風速預測的提高一直持續兩天。

進一步的研究表明，AMDAR數據對溫度和風速預報精度的提高不僅限于北半球，對熱帶地區和南半球同樣有益。顯然，隨著以后AMDAR數據越來越多，所有地區和全球的數值預報精度也將相應提高。

6 AMDAR觀測影響的近期測試

圖2 AMDAR對ECMWF在不同高度的溫度和風速短時預測的影響（a，c）北半球結果；（b，d）北美地區結果（基于2002年8—9月和2002年12月—2003年1月的ECMWF試驗）Fig. 2 The impact of AMDAR on the short-term prediction of ECMWF at different altitudes(a, b) the results for the Northern Hemisphere; (c, d) the results for North America (based on the ECMWF data from August to September 2002 and December to January 2003)

近年來，雖然全球數據同化系統可用的衛星觀測數據增加了很多，但總體看只有不到5%的輻射（Radiance）數據得到了利用。相反，只有5%參與AMDAR計劃的飛機自動化觀測現在是DA最大的非衛星數據來源，這說明了其質量和重要性都在上升。

2012年，5個NWP中心（包括WAFCs，NCEP，ECMWF，Météo-France和GMAO）用不同來源的數據比較減少24 h預報誤差的貢獻。其中AMDAR排行第三，僅次于微波衛星觀測（AMSU-A）和探空報告（Raobs）。相對其他數據，AMDAR數據表現最為連貫和穩定。在飛機起降過程中獲得的機場、急流和大氣能量源附近的數據非常稀缺和重要，且很容易地被納入全球數據同化系統里。同一航線的不同飛機帶來的報告還可以用來進行交叉測試。

對于獨立事件，AMDAR的影響更大。例如在監測和預報熱帶氣旋的發展和運動，以及風暴的結構和風力分布時，AMDAR的作用是非常重要的，因為自動站氣象資料只能獲得近海的氣象情況，并且空間覆蓋很有限，衛星資料的覆蓋范圍及時間也比較有限，而飛機自動化觀測數據能提供高空氣象情況和擁有較高的空間分辨率。Hoover等[24]使用海軍全球環境模型（NGEM）和海軍研究實驗室變異DA系統，應用AMDAR數據對預報Hurricane Sandy的影響作了研究。結果表明，AMDAR系統在預報登陸的地點和時間上都比其他數據來源有著更大的影響，是探空數據的兩倍。

7 我國AMDAR資料概況

我國從2002年開始建立AMDAR資料的數據物理鏈路與接收平臺及實時收集、處理業務流程。2003年以來，我國每月獲得的AMDAR資料數量占全球AMDAR資料數量的百分比為5%～20%。2003—2007年我國AMDAR資料數量并不穩定，部分月份的缺報日數偏高，甚至出現整月資料缺報的情況。直至2007年11月，我國AMDAR資料的收集和傳輸進入穩定狀態?？偟膩碚f，早期AMDAR資料的資料量少，穩定性較差，但可為一些中短期天氣系統的研究提供數據源。

2003年，我國參加AMDAR計劃的航空公司很少，資料主要集中在以北京為中心的幾條航線。隨著我國航空運輸業的迅速發展，大量配有氣象觀測儀器和信號處理軟件的飛機投入運行，加入AMDAR計劃的航空公司也開始增加，AMDAR報量迅速增加，并形成了以北京、上海和深圳等航空運輸量較大的機場為中心的幾個資料集中地區。早期資料主要集中在105°E以東地區，從2008年開始，西部地區的資料有所增加。2009年4月以后，云貴川地區以及新疆地區每月也能獲得一定數量的飛機觀測資料。

AMDAR資料質量的好壞是直接影響其在天氣預報業務中的應用的重要因素，為此美國NOAA開展了AMDAR資料與探空數據的相關比對研究，多年比較顯示飛機觀測的溫度誤差量級在1 ℃左右，而國內在這方面開展的工作卻相對較少，一些學者[25-26]對AMDAR數據進行了誤差特性分析及應用探討。為了確保AMDAR資料的質量，國家氣象信息中心借鑒了美國AMDAR資料質量控制方案的經驗，設計了針對中國AMDAR資料的6項控制流程，對原始的資料進行質量檢驗（圖3），包括重復觀測記錄的剔除和處理、元數據信息檢查、極值檢查、飛機飛行狀態檢查機修訂、空間一致性檢查、時間一致性檢查。

圖3 AMDAR數據質控前后的質量對比（紅線：質控前；藍線：質控后）Fig. 3 Quality comparison of AMDAR data before and after quality control (red line: before quality control; blue line: after quality control)

圖3顯示，不管是平均偏差，還是均方根誤差，質量控制前的觀測數據（紅線）波動明顯大于質量控制后的數據（藍線），所以相對于質量控制前，質量控制后觀測數據的質量更加穩定。隨著AMDAR數據質量的不斷完善，在現有類型的氣象資料源中對提高數值天氣預報的準確性，AMDAR數據占有了重要的地位。

2014年10月，我國正式參與WMO的GTS交換，通過GTS實現了我國AMDAR資料的全球交換，并通過實時數據庫和衛星廣播系統向各級氣象部門提供實時的全球AMDAR資料。近年來，我國的AMDAR工作進展快速，獲得了大量的相關氣象資料，包含了溫度、經緯度、高度、風速和風向信息，提高了天氣預報包括數值預報的準確率。目前國家氣象信息中心整合全球9套歷史飛機報文資料，通過質量控制評估，建成1973年以來的全球飛機觀測數據集（圖4），包含商用飛機飛行階段觀測的溫度、風場和濕度數據。其中，2003年以來，歐洲、美國、日本、加拿大、韓國等地的觀測數量顯著提升，相對早期發布的同類產品，數據增量超過72.5%。

圖4 整合后的月溫度記錄數Fig. 4 Number of integrated monthly temperature records

由圖4可見，多源、多類報文整合后，相對美國NCEP釋放數據集，在中國、日本、韓國及北美地區的數據量優勢明顯。

隨著我國AMDAR數據在質量和數據上的不斷提高，其應用也不斷增加。周顯敬等[28]設計發明了一種基于物聯網的民用航空機場氣象監測系統已經比較成熟，通過能見度觀測儀、風速儀、雨雪傳感器、攝像頭、溫度傳感器和濕度傳感器將收集到的機場航道氣象數據經過CPU分析處理后，由信號發射器發射信號傳輸給監控中心，擴展天線加強信號傳輸便于監控中心人員了解機場的氣象狀況，方便指揮控制飛機的降落起飛，提高飛機的安全性。王曉峰等[29]將AMDAR數據用于局地強對流快速更新同化數值的模擬。尹金方等[30]搜集了常規觀測、雷達、地基GPS、飛機報等資料，將其進一步優化完善后，構建了東亞區域大氣再分析數據集。采用多組物理過程參數化方案組合，開展了批量個例和長時間模擬試驗，試驗結果表明再分析系統初步具有在全球再分析的基礎上提高區域再分析資料性能的能力，可將本再分析系統用于今后再分析數據的研制。

雖然飛機觀測資料在我國已有廣泛的應用，但國內的AMDAR觀測應用技術的研究相對較為緩慢，自己的商用飛機探測、信息收集、處理系統還需要提高。

8 結論

AMDAR資料憑借高精度及大數據量已成為數值天氣預報分析中不可或缺的一部分。AMDAR溫度和風速觀測數據對地區和全球短時和中時數值預報質量有明顯提高作用。AMDAR在歐美已經得到了很大的發展，而在發展中國家并沒有得到很好的規劃。對于在數據稀缺地區擴大AMDAR觀測網絡，合作和增加飛機數量是很好的方法。

AMDAR資料現已成為我國高空氣象觀測資料的重要組成部分，在國家及地區的資料同行、數值預報業務中具有較高的應用價值。建議有關部門加大我國的民用飛機的氣象探測項目的投入，借鑒國外比較成熟的飛機探測技術，盡快制定國家層級的飛機觀測系統發展規劃和配套政策，構建具有中國特色的飛機自動化觀測系統。