排序方式: 共有23条查询结果,搜索用时 0 毫秒
21.
针对2015年8月3日发生在西安地区的一次强降水,首先利用WRF-3DVAR同化系统循环同化雷达反射率和径向风资料来减小模式初始场误差,以此增加基于模式预报结果分析研究的可信度,然后采用敏感试验手段探究有无城市下垫面对西安地区强对流性天气的影响。结果表明,同化雷达资料可以改善降水预报,其中10~25 mm降水TS (True Shooting)和ETS (Effective True Shooting)评分较未同化结果分别提高0. 188和0. 187,降水落区和强度与观测接近。有无城市下垫面的对比试验发现,有城市时,城区平均对流有效位能增大而对流抑制能减小,低层风速减小,城区上空假相当位温的垂直梯度变大,大气更加不稳定。城市下垫面使城区降水增强,若用农田代替城市下垫面会使降水落区向南漂移约0. 2个纬距。 相似文献
22.
在四维变分同化中运用集合协方差的试验 总被引:1,自引:1,他引:1
利用浅水方程模式和模式模拟资料进行数值试验比较3种不同的背景误差协方差矩阵处理方法对四维变分(4DVAR)资料同化的影响.3种背景误差协方差矩阵分别是:(1)对单一变量将背景误差协方差矩阵简化为对角矩阵;(2)将背景误差协方差矩阵的作用简化为高斯过滤;(3)由预报集合生成背景误差协方差矩阵并利用奇异值分解技术解决矩阵的求逆.通过一系列数值试验,比较不同观测密度、不同观测误差下3种背景误差协方差处理方法对4DVAR同化效果的影响.结果表明,背景误差协方差的结构对4DVAR有重大影响.当观测资料的空间密度不够高时,采用对角矩阵得不到满意的结果.高斯过滤方案可以明显改善同化结果,但是对背景误差特征长度比较敏感.第3种方法采用的背景误差协方差矩阵是流型依赖的,而且并不以显式的方式出现在目标函数中.避免了对它求逆的复杂运算.由于做了降维处理,在观测点的密度较低和观测误差较大时可望取得较好的同化结果,同化效果较为稳定. 相似文献
23.
针对不同陆面模式对土壤湿度方程求解方法以及对土壤分层结构的差异, 本文选取了三类陆面模式(CLM, CABLE和ECMWF陆面模式)作比较研究。为了避免不同模式参数化方案引起的上边界误差, 上边界采用固定蒸发率、 入渗率和固定表层土壤湿度三类边界条件。土壤分层采用101层(细网格)和11层(粗网格)两种, 并考虑土壤性质沿深度变化。结果表明: 当土壤性质均匀时, 求解的差别主要在第三类边界条件下CLM 求出的水分入渗速度比其它两种快; 改用粗网格后由于土壤深层厚度加大无法与细网格得出的土壤湿度廓线相重合。当土壤性质非均匀时, 模拟结果间差别加大, 只有ECMWF模式模拟的土壤湿度廓线是严格连续的。对于模式和上边界的不同组合, 粗、 细网格模拟结果间均方根偏差不一致。一般而言, CABLE模拟的偏差除第一类条件较小外, 其它都是最大的。第二三类边界条件引起的偏差较大, 第一类最小。上述结果提示我们, 在比较不同陆面模式以及用观测资料来检验模拟结果时应充分考虑土壤分层及土壤性质非均匀性的可能影响。 相似文献