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基于云依赖背景场误差协方差的雷达资料同化及对降雨预报影响研究

陈娴雅 陈耀登

陈娴雅, 陈耀登. 基于云依赖背景场误差协方差的雷达资料同化及对降雨预报影响研究[J]. 气象学报.
引用本文: 陈娴雅, 陈耀登. 基于云依赖背景场误差协方差的雷达资料同化及对降雨预报影响研究[J]. 气象学报.
Assimilation of radar data based on cloud-dependent background error covariance and its impact on rainfall forecasting[J]. Acta Meteorologica Sinica.
Citation: Assimilation of radar data based on cloud-dependent background error covariance and its impact on rainfall forecasting[J]. Acta Meteorologica Sinica.

基于云依赖背景场误差协方差的雷达资料同化及对降雨预报影响研究

基金项目: 国家重点基础研究发展计划

Assimilation of radar data based on cloud-dependent background error covariance and its impact on rainfall forecasting

  • 摘要: [目的]传统变分同化方法中使用各向同性和均质的背景场误差协方差,忽略了背景场误差协方差的天气系统依赖性,而在变分框架下引入集合流依赖的背景场误差协方差还需要额外的集合预报。为在变分同化中引入更合理的背景场误差协方差,通过引入云指数构建“云依赖”背景场误差协方差,提出了一种云依赖背景场误差协方差的同化方案,并应用于雷达等多源观测资料同化。[资料和方法]基于云依赖背景场误差协方差的资料同化方案,开展了一系列单点观测试验、梅雨期批量循环同化预报试验以及降雨个例详细诊断分析。[结果]从单点观测试验看出,云依赖背景场误差协方差可以实时动态地调整各格点背景场误差,使分析增量具有明显的各向异性和云雨特征的依赖性;批量循环同化与预报试验表明采用云依赖背景场误差协方差的雷达同化可以稳定提高降水预报能力,对大量级降水评分的改善尤为明显;强对流暴雨过程的诊断进一步表明,云依赖背景场误差协方差的应用改进了动力、热力、水汽和水凝物场的预报。[结论]基于云依赖背景场误差协方差的同化方案,能在变分同化框架下引入更符合实时天气特征的背景场误差协方差信息,为更好地同化高分辨率雷达资料提供了基础,有效提高了降雨预报的效果。

     

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出版历程
  • 收稿日期:  2021-08-15
  • 录用日期:  2021-11-29
  • 修回日期:  2021-10-22
  • 网络出版日期:  2021-12-03

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