基于云依赖背景场误差协方差的雷达资料同化及对降雨预报影响研究OA北大核心CSTPCD
传统变分同化方法中使用各向同性和均质的背景场误差协方差,忽略了背景场误差协方差的天气系统依赖性,而在变分框架下引入集合流依赖的背景场误差协方差还需要额外的集合预报.为在变分同化中引入更合理的背景场误差协方差,通过引入云指数构建"云依赖"背景场误差协方差,提出了一种云依赖背景场误差协方差的同化方案,并应用于雷达等多源观测资料同化.基于云依赖背景场误差协方差的资料同化方案,开展了一系列单点观测试验、梅雨期批量循环同化预报试验以及降雨个例详细诊断分析.…查看全部>>
陈娴雅;陈耀登;孟德明
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,南京,210044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,南京,210044南京大学大气科学学院,中尺度灾害性天气教育部重点实验室,南京,210023
天文与地球科学
雷达资料同化变分同化背景场误差协方差云依赖
《气象学报》 2022 (2)
243-256,14
国家自然科学基金面上项目(42075148)、国家重点研发计划重点专项项目(2017YFC1502102).
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