基于NLS-4DVar方法的雷达资料同化及其在暴雨预报中的应用

• 作者: 孙建华 张斌 张立凤 田向军
• 来源期刊: 大气科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 雷达资料同化 PRAS资料同化系统 NLS-4DVar同化方法 NRAS资料同化系统 降水
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 页码范围: 321-332
• 页数: 12页
• 分类号: P456
• 字数: 8415字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3878/j.issn.1006-9895.1605.16107

摘要

在基于本征正交分解POD (Proper Orthogonal Decomposition)的集合四维变分同化方法(POD4DEnVar)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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张立凤	解放军理工大学气象海洋学院	88	744	15.0	21.0