黄海海雾数值模拟中多普勒雷达径向风数据同化试验
本文选题:黄海海雾 + 雷达径向风 ; 参考:《中国海洋大学学报(自然科学版)》2016年08期
【摘要】:基于WRF(Weather Researchand Forecasting)模式及其3DVar(3-DimensionalVariational)模块,发展了一套多普勒雷达径向风数据的同化方案。针对2次黄海海雾个例展开了一系列同化效果对比数值试验,详细分析了同化雷达径向风数据对雾区产生改进的原因。研究结果表明:(1)仅同化常规观测数据不足以纠正初始场中海上大气边界层湿度偏干的状态,导致海雾模拟失败或雾区严重偏小,因此在同化多普勒雷达径向风数据之前,必须先同化从海雾卫星观测中提取的湿度信息;(2)同化多普勒雷达数据不仅显著地直接改进了近海面大气流场,而且会间接改善温度场,从而进一步提高海雾的模拟效果——2次海雾个例模拟雾区的ETS(Equitable Threat Score)评分改进率分别达到66.7%与62.1%;(3)黄海海雾数值模拟中首先要改进海上大气边界层的湿度与温度层结,在此基础上进一步改进近海面大气流场十分必要。
[Abstract]:Based on the WRF(Weather Researchand forecasting model and its 3DVarn 3-dimensional variational module, a data assimilation scheme for Doppler radar radial wind data is developed. A series of comparative numerical experiments of assimilation effect were carried out for two Huang Hai sea fog cases, and the reasons for the improvement of the radial wind data of assimilation radar were analyzed in detail. The results show that the assimilation of conventional observational data alone is not sufficient to correct the dry state of the atmospheric boundary layer humidity in the initial field, which leads to the failure of the sea fog simulation or the serious decrease of the fog area, so before assimilating the Doppler radar radial wind data, It is necessary to assimilate the humidity information extracted from satellite observations of sea fog first.) the assimilation of Doppler radar data not only improves the atmospheric flow field near the sea surface directly, but also indirectly improves the temperature field. In order to further improve the simulation effect of sea fog, the improvement rate of ETS(Equitable Threat score for two sea fog cases is 66.7% and 62.1%, respectively. In the numerical simulation of sea fog, the first step is to improve the humidity and temperature stratification of the atmospheric boundary layer. On this basis, it is necessary to further improve the atmospheric flow field near the sea surface.
【作者单位】: 中国海洋大学物理海洋教育部重点实验室海洋与大气学院;
【基金】:国家自然科学基金项目(41276009;41275049)资助~~
【分类号】:P732
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,本文编号:1957843
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