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基于伴随敏感性的WPRD和MWR观测对模式预报的影响评估研究

唐兆康 鲍艳松 顾英杰 范水勇 齐亚杰

唐兆康, 鲍艳松, 顾英杰, 范水勇, 齐亚杰. 基于伴随敏感性的WPRD和MWR观测对模式预报的影响评估研究[J]. 大气科学. doi: 10.3878/j.issn.1006-9895.2107.20222
引用本文: 唐兆康, 鲍艳松, 顾英杰, 范水勇, 齐亚杰. 基于伴随敏感性的WPRD和MWR观测对模式预报的影响评估研究[J]. 大气科学. doi: 10.3878/j.issn.1006-9895.2107.20222
Using Adjoint-Based Forecast Sensitivity Method to Evaluate Observations of WPRD&MWR Impacts on Model Forecast[J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences. doi: 10.3878/j.issn.1006-9895.2107.20222
Citation: Using Adjoint-Based Forecast Sensitivity Method to Evaluate Observations of WPRD&MWR Impacts on Model Forecast[J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences. doi: 10.3878/j.issn.1006-9895.2107.20222

基于伴随敏感性的WPRD和MWR观测对模式预报的影响评估研究

doi: 10.3878/j.issn.1006-9895.2107.20222

Using Adjoint-Based Forecast Sensitivity Method to Evaluate Observations of WPRD&MWR Impacts on Model Forecast

  • 摘要: 同化大量观测资料可以有效地改进模式预报结果,但不同观测对预报的影响有着显著差异,合理评估观测对预报的贡献是数值模式中最具挑战性的诊断之一。本文采用基于伴随的预报对观测的敏感性(Forecast Sensitivity to Observation,简称FSO)方法,构建WRFDA-FSO系统。基于2019年9月超大城市项目在北京地区获取的风廓线雷达(Wind Profile Radar Detection,简称WPRD)和地基微波辐射计(Microwave Radiometer,简称MWR)观测数据,利用WRFDA-FSO系统,开展观测对WRF模式12h预报的影响试验,并分析风温湿观测对预报的贡献。结果表明:(1)同化的观测资料(MWR、WPRD、Sound、Synop和Geoamv)均减小了WRF模式12h预报误差,对预报为正贡献,其中MWR观测对预报的影响最大,WPRD风场观测对预报的改进效果优于Sound的风场观测。(2)WPRD的U、V观测和MWR的T、Q观测中,V观测和T观测对预报的正贡献值更高,对预报的改进效果更优。(3)WPRD和MWR多数高度层的观测均减小了预报误差,对预报为正贡献,其中MWR的T观测对预报的正贡献主要位于近地面800 hPa以下。
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-11-02
  • 录用日期:  2021-09-02
  • 修回日期:  2021-07-02
  • 网络出版日期:  2021-09-09

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