不同同化方案在一次梅雨鋒暴雨預(yù)報(bào)中的應(yīng)用研究

doi:10.3969/2017jms.0085

首頁 > 過刊瀏覽>2018年第38卷第4期 >432-441. DOI:10.3969/2017jms.0085

不同同化方案在一次梅雨鋒暴雨預(yù)報(bào)中的應(yīng)用研究
DOI:
                        10.3969/2017jms.0085
                    
CSTR:
                        
                    
作者:
                        
                        
                    
作者單位:
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基金項(xiàng)目:國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目（2013CB430102）；國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)資助項(xiàng)目（41430427）；江蘇省高校自然科學(xué)重大基礎(chǔ)研究項(xiàng)目（11KJA170001）

The application of different data assimilation systems in the meiyu front rainstorm forcast

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摘要:

基于ATOVS輻射率資料和GTS常規(guī)觀測資料融合，通過不同化任何觀測資料的控制試驗(yàn)、3DVAR同化試驗(yàn)和ETKF-3DVAR混合同化試驗(yàn)，對2013年7月4—5日一次梅雨鋒暴雨天氣過程進(jìn)行模擬分析。結(jié)果表明：混合同化方案能夠明顯地提高暴雨預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率，且有效改善了風(fēng)場、溫度場和相對濕度場等各個(gè)氣象要素的初始場結(jié)構(gòu)，而這些氣象要素對于暴雨的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性具有重要作用。且混合同化方案對于中低層大氣改進(jìn)效果較為明顯。在數(shù)值積分過程中，隨著時(shí)間的推移，混合同化方案的優(yōu)勢逐漸減弱。

Abstract:

Combining the ATOVS emissivity data and GTS routine observation data, a simulation analysis for the Meiyu front rainstorm process from Jul. 4—5, 2013 was conducted in this paper through the control test, 3DVAR assimilation test and ETKF-3DVAR blending assimilation test of any inassimilable observation data. The results showed that the blending assimilation scheme can obviously improve the accuracy of rainstorm forecast, and effectively improve the initial field structures of wind field, temperature field and relative humidity field and other meteorological elements, while these meteorological elements play an important role in the accuracy of rainstorm forecast. Besides, the blending assimilation scheme has an evident effect on improving the middle and low atmosphere. In the process of numerical integration, the advantages of the blending assimilation scheme gradually diminish over time.

參考文獻(xiàn)

相似文獻(xiàn)

引證文獻(xiàn)

引用本文

梅疏影,閔錦忠.不同同化方案在一次梅雨鋒暴雨預(yù)報(bào)中的應(yīng)用研究.氣象科學(xué),2018,38(4):432-441 MEI Shuying, MIN Jinzhong. The application of different data assimilation systems in the meiyu front rainstorm forcast. Journal of the Meteorological Sciences,2018,38(4):432-441

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收稿日期:2016-05-25
最后修改日期:2017-12-05
錄用日期:
在線發(fā)布日期: 2018-09-14
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