物理滤波初始化四维变分在临近预报中的应用

发布时间：2021-10-07 17:53

　　运用WRF模式（Weather Research and Forecasting Model,天气研究和预报模式）和WRFDA同化（WRF Data Assimilation,WRF资料同化）系统,探究采用物理滤波初始化四维变分同化方法提高数值预报在临近预报时效的预报能力的可能性。通过采用12 min同化窗,在不显著增加计算量的情况下,得到更协调的模式初始场,从而提高模式预报能力。选取2018年8月华北地区17个降水个例进行研究,结果表明:采用物理滤波初始化四维变分同化技术能够明显改进模式短时临近降水预报能力,明显提高对大量级降水预报的ETS评分,6 h累积降水大于25.0 mm量级的ETS评分由0.125提高到0.190,且6 h累积降水大于60.0 mm量级的ETS评分由0.016提高到0.081。研究还表明:同化雷达风场通过改进初始动力场使次网格尺度降水过程（积云参数化）快速响应,可提高短时临近时段的降水预报能力。 

【文章来源】：应用气象学报. 2020,31(05)北大核心CSCD

【文章页数】：13 页

【部分图文】：

图２?２０１８年８月１１日观测与未同化（ＣＴＬ）、同化（ＰＦＩ）试验６?ｈ累积降水预报??Ｆｉｇ．?２?Ｓｉｘ－ｈｏｕｒ?ａｃｃｕｍｕｌａｔｅｄ?ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ?ｉｎ?ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ，ＣＴＬ?ｅｘｐｅｒｉｍｅ?

料对改进格点可分辨降水（ＰＦＩ－ＲＡＩＮＮＣ）??有效，但大范围降水主要－来自积云对流参数化降水??（ＰＦＩ－ＲＡＩＮＣ）?ｓ从批量试验结果也可看到，积??云对流参数化降水对短时临近时效的降水影响较大Ｉ??观测，第１小时??３０??１０８?１１０?１１２?１１４?１１６?１１８?１２０?１２２°Ｅ??１０８?１１０?１１２?１１４?１１６?１１８?１２０?１２２°Ｅ?１０８?１１０?１１２?１１４?１１６?１１８?１２０?１２２°?Ｅ??观测，第３小时??趨丨Ｊ，第２小时?？??图７?２０１８年８月１７个降水个例批量试验观测与未同化（ＣＴＬ）、同化（ＰＦＩ）试验的第１？３小时的逐小时??平均累积降水中的积云对流降水（ＲＡＩＮＣ）和格点可分辨降水（ＲＡＩＮＮＣ）分布??Ｆｉｇ．?７?Ａｖｅｒａｇｅｄ?ｃｏｎｖｅｃｔｉｖｅ?ｐａｒａｍｅｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ（?ＲＡＩＮＣ）?ａｎｄ?ａｖｅｒａｇｅｄ?ｇｒｉｄ－ｒｅｓｏｌｖａｂｌｅ（?ＲＡＩＮＮＣ）?ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ??ａｃｃｕｍｕｌａｔｅｄ?ｗｉｔｈｉｎ?ｏｎｅ－ｈｏｕｒ?ｆｒｏｍ?ｔｈｅ?１ｓｔ?ｔｏ?ｔｈｅ?３ｒｄ?ｈｏｕｒ?ｉｎ?ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ，ＣＴＬＣｗｉｔｈｏｕｔ?ｄａｔａ?ａｓｓｉｍｉｌａｔｉｏｎ），??ａｎｄ?ＰＦＩ?ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ（ｗｉｔｈ?ｄａｔａ?ａｓｓｉｍｉｌａｔｉｏｎ）?ｏｆ?ｓｅｖｅｎｔｅｅｎ?ｃａｓｅｓ?ｉｎ?Ａｕｇ?２０１８??

【参考文献】：
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本文编号：3422505