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基于NLS-4DVar方法的雷达资料同化及其在暴雨预报中的应用
被引量：
3
1
作者
张斌
田向军
+1 位作者
张立凤
孙建华
《大气科学》
CSCD
北大核心
2017年第2期321-332,共12页
在基于本征正交分解POD(Proper Orthogonal Decomposition)的集合四维变分同化方法(POD4DEn Var)建立的雷达资料同化系统(PRAS)的基础上,本文利用非线性最小二乘法的集合四维变分同化方法(NLS-4DVar)对PRAS进行改进,解决PRAS在高度非线...
在基于本征正交分解POD(Proper Orthogonal Decomposition)的集合四维变分同化方法(POD4DEn Var)建立的雷达资料同化系统(PRAS)的基础上,本文利用非线性最小二乘法的集合四维变分同化方法(NLS-4DVar)对PRAS进行改进,解决PRAS在高度非线性情况下的适应性问题,建立了新的雷达资料同化系统(NRAS)。通过观测系统模拟试验OSSEs(Observing System Simulation Experiments)和两次实际暴雨同化试验(2010年7月8日,中国中部地区;2014年3月30日,中国华南地区)对NRAS进行检验,并与PRAS的同化结果进行了对比。结果表明:无论是OSSEs还是实际雷达资料的同化,相对于PRAS,NRAS能够进一步提高同化效果。通过增加迭代的次数,NRAS能够有效地调整初始场的风场和水汽场,进一步提高了降水强度和位置的预报精度。但随着迭代次数的增加,对初始场的调整变小,进而对降水预报效果的改进也减小。试验结果表明NRAS能够有效解决PRAS在高度非线性情况下的应用问题,通过有限次数的迭代,即可得到近似收敛的结果。因而NRAS有望在数值预报中更有效地同化雷达资料,提高中小尺度天气的预报水平。
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关键词
雷达资料同化
PRAS资料同化系统
nls
-
4
dvar
同化方法
nras
资料同化系统
降水
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职称材料
题名
基于NLS-4DVar方法的雷达资料同化及其在暴雨预报中的应用
被引量：
3
1
作者
张斌
田向军
张立凤
孙建华
机构
解放军理工大学气象海洋学院
中科院大气物理研究所国际气候与环境科学中心(ICCES)
中科院大气物理研究所云降水物理与强风暴重点实验室(LACS)
出处
《大气科学》
CSCD
北大核心
2017年第2期321-332,共12页
基金
国家自然科学基金项目41575100
公益性行业(气象)科研专项GYHY201506002~~
文摘
在基于本征正交分解POD(Proper Orthogonal Decomposition)的集合四维变分同化方法(POD4DEn Var)建立的雷达资料同化系统(PRAS)的基础上,本文利用非线性最小二乘法的集合四维变分同化方法(NLS-4DVar)对PRAS进行改进,解决PRAS在高度非线性情况下的适应性问题,建立了新的雷达资料同化系统(NRAS)。通过观测系统模拟试验OSSEs(Observing System Simulation Experiments)和两次实际暴雨同化试验(2010年7月8日,中国中部地区;2014年3月30日,中国华南地区)对NRAS进行检验,并与PRAS的同化结果进行了对比。结果表明:无论是OSSEs还是实际雷达资料的同化,相对于PRAS,NRAS能够进一步提高同化效果。通过增加迭代的次数,NRAS能够有效地调整初始场的风场和水汽场,进一步提高了降水强度和位置的预报精度。但随着迭代次数的增加,对初始场的调整变小,进而对降水预报效果的改进也减小。试验结果表明NRAS能够有效解决PRAS在高度非线性情况下的应用问题,通过有限次数的迭代,即可得到近似收敛的结果。因而NRAS有望在数值预报中更有效地同化雷达资料,提高中小尺度天气的预报水平。
关键词
雷达资料同化
PRAS资料同化系统
nls
-
4
dvar
同化方法
nras
资料同化系统
降水
Keywords
radar
data
assimilation
PODEn4
dvar
-
based
radar
data
assimilation
scheme
（PRAS）
Non-Linear
Least
Squares-four-dimensional
variational
analysis（
nls
-
4
dvar
）
nls
-4
dvar
-
based
radar
data
assimilation
scheme
（
nras
）
Rainfall
分类号
P456 [天文地球—大气科学及气象学]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于NLS-4DVar方法的雷达资料同化及其在暴雨预报中的应用
张斌
田向军
张立凤
孙建华
《大气科学》
CSCD
北大核心
2017
3
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职称材料
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