GSI-3DVAR背景誤差協(xié)方差水平相關(guān)特征尺度對(duì)地面自動(dòng)氣象站資料同化的適應(yīng)性研究

doi:10.12306/2022jms.0020

首頁(yè) > 過(guò)刊瀏覽>2023年第43卷第3期 >370-383. DOI:10.12306/2022jms.0020

GSI-3DVAR背景誤差協(xié)方差水平相關(guān)特征尺度對(duì)地面自動(dòng)氣象站資料同化的適應(yīng)性研究
DOI:
                        10.12306/2022jms.0020
                    
CSTR:
                        
                    
作者:
                        
                        
                    
作者單位:
作者簡(jiǎn)介:
通訊作者:
中圖分類號(hào):P456.7
基金項(xiàng)目:國(guó)家電網(wǎng)冀北電力公司科技項(xiàng)目(520120210003);國(guó)家自然科學(xué)基金青年基金資助項(xiàng)目(41905097)

A study on adaptability of GSI-3DVAR background error covariance horizontal scale for surface observation data assimilation

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摘要:

基于華東地區(qū)3 km分辨率WRF (Weather Research and Forecasting) 模式和高密度地面自動(dòng)氣象站(AWS)觀測(cè),研究GSI-3DVAR同化系統(tǒng)的R_HZSCL對(duì)AWS觀測(cè)的地面溫度和風(fēng)觀測(cè)同化的敏感性。結(jié)果表明:運(yùn)用GSI-3DVAR同化地面AWS觀測(cè)時(shí),R_HZSCL的取值較為敏感;選取合適的R_HZSCL能有效改進(jìn)地面分析場(chǎng)精度,相較于背景場(chǎng)地面溫度和地面矢量風(fēng)差(VWD) RMSE均可減小35％以上。當(dāng)R_HZSCL過(guò)大會(huì)導(dǎo)致溫度高、低值中心的影響范圍過(guò)大,風(fēng)分析場(chǎng)較為平滑,無(wú)法反映出中小尺度環(huán)流結(jié)構(gòu)。但R_HZSCL過(guò)小則會(huì)使得溫度分析場(chǎng)增加誤差,并導(dǎo)致風(fēng)分析場(chǎng)出現(xiàn)虛假大風(fēng)。觀測(cè)密度稀疏化的敏感性試驗(yàn)結(jié)果表明,地面溫度場(chǎng)及風(fēng)場(chǎng)所適應(yīng)的最優(yōu)R_HZSCL皆隨著觀測(cè)密度的增大而相應(yīng)減小。

Abstract:

Based on a 3 km-grid WRF (Weather Research and Forecasting) model and high-density surface Automatic Weather Station(AWS)observations in East China, the sensitivity of R_HZSCL of GSI-3DVAR for assimilation of temperature and wind of the surface AWS were studied. Results show that the value of R_HZSCL is rather sensitive for assimilating the surface automatic weather station observations by using GSI-3DVAR. With an appropriate R_HZSCL, an accurate surface temperature and wind analysis can be achieved. The temperature and Wind Vector Difference (VWD) RMSE can be reduced by more than 35％ compared to the background fields. However, if R_HZSCL is too large, an excessive expansion on the high and low temperature centers occur and the error is increased. For the surface wind analyses, the default R_HZSCL in GSI-3DVAR produced overly smooth wind and little mesoscale structures. Furthermore, a too small R_HZSCL would cause falsely strong local winds. By carrying out observation data-thinning experiments, it is found that the optimal R_HZSCL varies are opposite to different surface temperature and wind observation density.

參考文獻(xiàn)

相似文獻(xiàn)

引證文獻(xiàn)

引用本文

張依鳴,劉玉寶,王昊亮,孫榮富,樊小偉. GSI-3DVAR背景誤差協(xié)方差水平相關(guān)特征尺度對(duì)地面自動(dòng)氣象站資料同化的適應(yīng)性研究.氣象科學(xué),2023,43(3):370-383 ZHANG Yiming, LIU Yubao, WANG Haoliang, SUN Rongfu, FAN Xiaowei. A study on adaptability of GSI-3DVAR background error covariance horizontal scale for surface observation data assimilation. Journal of the Meteorological Sciences,2023,43(3):370-383

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收稿日期:2021-11-14
最后修改日期:2022-03-24
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在線發(fā)布日期: 2023-07-27
出版日期: 2023-06-15

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