雷达观测对应模式变量非线性特征及对四维变分同化的影响

被引：8

作者：

陈耀登 ^{[1
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陈海琴 ^{[1
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孙娟珍 ^{[2
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ZHANG Ying ^{[2
]}

WANG Hongli ^{[2
]}

机构：

[1] 南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际合作联合实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心

[2] 美国国家大气研究中心

来源：

热带气象学报 | 2018年 / 34卷 / 06期

基金：

国家重点研发计划;

关键词：

四维变分; 雷达资料同化; 非线性; 径向风; 反射率;

D O I：

10.16032/j.issn.1004-4965.2018.06.001

中图分类号：

P412.25 [雷达探测]; P456.7 [数值预报方法];

学科分类号：

0706 ; 070601 ;

摘要：

四维变分同化(4DVar)中切线性模式和伴随模式的时间积分长度即为同化时间窗的长度。为理解线性模式时间积分长度对4DVar的具体影响,在雷达观测对应变量非线性分析的基础上,进行了一系列不同时间窗(10 min、20 min和30 min)4DVar单点观测试验和一次降雨的实际雷达同化和预报试验。从径向风同化来看:短时间窗(10 min)的风场增量更大、更局地;长时间窗(20 min、30 min)的风场增量则更具系统性特征,但会丢失一些小尺度信息,导致暴雨预报能力降低。从反射率同化来看:短时间窗对6 h内强降水预报有较明显的改善,较长时间窗甚至会降低降水预报效果。研究旨在为合理设置4DVar的同化时间窗提供参考,以有效利用高时空分辨率的雷达观测资料,又尽量减小线性化造成的误差,进而快速有效地同化雷达信息。

引用

页码：721 / 732

页数：12

共 25 条

[1] 基于四维数据同化技术的千米格距网格化气象数据集:构建及初步应用 [J].