Mejorando las previsiones del evento de lluvia extrema “21⋅7” en Henan utilizando un esquema de asimilación de radar que considera la covarianza de error de fondo hidrometeorológico

Resumen El 20 y 21 de julio de 2021, ocurrió un evento de lluvia récord en la provincia de Henan, China, y se registró una precipitación máxima acumulada por hora de 201.9 mm en la estación meteorológica de Zhengzhou. Para mejorar la predicción de tales lluvias extremas y entender mejor los impactos de la asimilación de reflectividad de radar en la previsión, asimilamos datos de reflectividad de radar utilizando la covarianza de error de fondo hidrometeorológico (HBEC) que incluye correlaciones verticales y multivariantes y luego diagnosticamos las previsiones dinámicas, térmicas y microfísicas de este evento. Los resultados muestran que la asimilación de reflectividad de radar basada en la HBEC transfirió adecuadamente la reflectividad de radar observada al análisis de hidrometeoros y otros estados del modelo, y mejoró claramente la previsión de fuertes lluvias. El diagnóstico de las previsiones dinámicas y térmicas indicó que la asimilación de reflectividad basada en la HBEC mejoró los entornos convectivos de los sistemas de precipitación, con pozos fríos más fuertes cerca de la superficie y corrientes ascendentes más profundas y húmedas cerca de la estación de Zhengzhou, en comparación con el experimento que no asimiló la reflectividad de radar y el experimento que asimiló la reflectividad de radar sin utilizar la HBEC. El diagnóstico de las previsiones microfísicas muestra además que la asimilación de datos de reflectividad utilizando HBEC contribuyó a tasas de conversión más altas de vapor de agua y agua de nube a graupel y tasas de conversión más altas de graupel y agua de nube a agua de lluvia, en comparación con los otros experimentos. Estas mejoras tanto en los entornos convectivos como en los procesos microfísicos dentro de las convecciones mejoraron, en última instancia, las previsiones de este evento de lluvia extrema.