| 非高斯分布观测误差资料的变分质量控制对暴雨预报的影响 |
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| 引用本文： | 马旭林,和杰,周勃旸,李琳琳,计燕霞,郭欢.非高斯分布观测误差资料的变分质量控制对暴雨预报的影响[J].大气科学学报,2017,40(2):170-180. |
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| 作者姓名： | 马旭林 和杰 周勃旸 李琳琳 计燕霞 郭欢 |
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| 作者单位： | 南京信息工程大学 气象灾害教育部重点实验室, 江苏 南京 210044;南京信息工程大学 气象灾害教育部重点实验室, 江苏 南京 210044;南京信息工程大学 气象灾害教育部重点实验室, 江苏 南京 210044;南京信息工程大学 气象灾害教育部重点实验室, 江苏 南京 210044;南京信息工程大学 气象灾害教育部重点实验室, 江苏 南京 210044;南京信息工程大学 气象灾害教育部重点实验室, 江苏 南京 210044 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（41275111；91437113）；公益性行业（气象）科研专项（GYHY201506005） |
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| 摘 要： | 观测资料的质量控制直接影响数值预报资料同化的分析质量。本文针对GRAPES区域同化和预报的三维变分资料同化系统,发展了基于观测误差为"高斯分布+均匀分布"模型的变分质量控制方案,讨论了该方案的初始启动和关键参数,并检验分析了其适用性与有效性。同时,以全球预报系统(GFS)资料作为背景场,利用探空、地面、船舶、飞机、云迹风等常规观测资料和COSMIC卫星反演资料进行同化和预报,分析了华南地区特大暴雨的个例试验和2013年8月共31 d的批量试验。试验结果表明:变分质量控制能够依据观测资料的不同质量对观测权重进行合理调整,对位势高度、气压、风、比湿的分析增量场和分析场改善显著,尤其在强降水区具有更加明显的效果;对降水落区、降水强度及中心位置的预报质量具有较好的提高,特别对暴雨、大暴雨等较大降水量级的预报能力反映出更好的改善效果,充分显示了变分质量控制在中小尺度剧烈天气过程中对同化分析和预报的重要作用。
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| 关 键 词： | 变分质量控制 观测误差 三维变分 资料同化 数值预报 |
| 收稿时间： | 2015/9/11 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2016/2/3 0:00:00 |
Effect of variational quality control of Non-Gaussian distribution observation error on heavy rainfall prediction |
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| MA Xulin,HE Jie,ZHOU Boyang,LI Linlin,JI Yanxia and GUO Huan.Effect of variational quality control of Non-Gaussian distribution observation error on heavy rainfall prediction[J].大气科学学报,2017,40(2):170-180. |
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| Authors: | MA Xulin HE Jie ZHOU Boyang LI Linlin JI Yanxia and GUO Huan |
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| Institution: | Key Laboratory of Meteorological Disaster, Ministry of Education(KLME), Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China;Key Laboratory of Meteorological Disaster, Ministry of Education(KLME), Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China;Key Laboratory of Meteorological Disaster, Ministry of Education(KLME), Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China;Key Laboratory of Meteorological Disaster, Ministry of Education(KLME), Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China;Key Laboratory of Meteorological Disaster, Ministry of Education(KLME), Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China;Key Laboratory of Meteorological Disaster, Ministry of Education(KLME), Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | variational quality control observation error 3D-Var data assimilation numerical weather prediction |
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