大气风温湿垂直观测网资料快速更新混合同化试验研究
作者:
作者单位:

1.南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心/气象灾害教育部重点实验室;2.中国气象局北京城市气象研究院;3.北京应用气象研究所;4.上海卫星工程研究所

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基金项目:

国家重点基础研究发展计划(973计划)


Assimilation experiments of the Rapid Refresh Hybrid scheme with wind, temperature and humidity data in the vertical observation network
Author:
Affiliation:

1.Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters,Nanjing University of Information Science Technology/Key Laboratory of Meteorological DisasterNUIST,Ministry of Education;2.Beijing Institute of urban meteorology,China Meteorological Administration;3.Beijing Institute of Applied Meteorology;4.China;5.Shanghai Institute of Satellite Engineering

Fund Project:

The National Basic Research Program of China (973 Program)

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    摘要:

    基于WRF预报模式、WRFDA Hybrid集合变分同化系统和ETKF方法,构建了面向城市气象观测网数据的快速更新混合同化系统。针对北京地区地基微波辐射计和风廓线雷达组网观测资料数据同化,开展了静态背景误差调整因子(特征长度尺度因子和方差因子)、局地化距离和集合权重系数4个重要参数敏感性试验研究。试验结果表明:当温度、相对湿度、U风和V风的特征长度尺度因子和方差因子分别调整为0.7/1.0、1.0/1.0、0.7/1.0和0.7/1.0,局地化距离和集合权重系数分别调整为11.2km和0.5时,快速更新混合同化系统的分析场均方根误差最小。为对比三种常用同化方案,开展了默认参数混合同化、最优参数混合同化、三维变分同化对比试验,试验结果表明:快速更新混合同化方案表现优于三维变分,且最优参数混合同化方案表现最好。相对于默认参数混合同化方案,最优参数混合同化方案在温度、湿度及风场的分析和预报上都更有优势;温湿风的分析场均方根误差分别最大降低了13%、19%和5%,12~24小时预报场的均方根误差分别最大降低了2%、12%和5%。

    Abstract:

    A Rapid Refresh Hybrid system was constructed based on the Weather Research and Forecasting(WRF) Model,WRF Hybrid Data Assimilation system and Ensemble Transform Kalman Filter(ETKF),with assimilating both Wind Profile Radar Detection(WPRD) data and Microwave Radiometer(MWR) data.Experiments were performed for the study of the impact of 4 important parameters on the system,which are 2 tuning factors of static background error, localization scale and ensemble weighting factor,and contrast research was carried on to the results of Hybrid and 3DVAR schemes.Some encouraged conclusions were given as follows:Tuning these 4 parameters could improve performance of the Rapid Refresh Hybrid system.The analysis and forecast of Hybrid with pa-rameters not tuned were better than those of 3DVAR, and the results of Hybrid with parameters tuned were the best.

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  • 收稿日期:2021-03-24
  • 最后修改日期:2021-08-26
  • 录用日期:2021-09-15
  • 在线发布日期: 2022-10-11
  • 出版日期:

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