增益矩阵混合同化方法在GRAPES_Meso中的应用及效果评估
            
                编号:476
                访问权限:仅限参会人
                                    更新:2024-04-10 20:30:24                浏览:1290次
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                摘要
                本研究首次将增益矩阵混合同化方法(HGDA)应用于GRAPES_Meso模式,通过与三维变分(3DVAR)及局地集合变换卡尔曼滤波(LETKF)这两种方法对比,评估了其在不同台风过程中的预报效果。结果显示,HGDA方法在预测台风路径和强度方面明显优于3DVAR和LETKF方案。此外,将不同方案和多尺度分析增量更新方案(IAU)相结合,进行了为期三个月的季节性批量实验。实验结果表明,HGDA-IAU方法可以更好地提升模式预报能力。与传统方法相比,HGDA-IAU在降水预报的TS和ETS评分上更高,Bias更接近于1。特别是在预报初期的18小时内,其TS和ETS评分相比未同化的控制实验分别提升了11%和6%。本研究不仅凸显了HGDA同化技术的重要性,也展示了其在提高GRAPES_Meso预报性能方面的巨大潜力。
             
            
                关键词
                增益矩阵混合同化,GRAPES_Meso,三维变分,局地集合变换卡尔曼滤波,台风,资料同化
             
            
            
                    稿件作者
                    
                        
                                    
                                        
                                                                            
                                    高彦
                                    鹏城实验室
                                
                                    
                                                                                                                        
                                    夏昕
                                    深圳市国家气候观象台
                                
                                    
                                                                                                                        
                                    高郁东
                                    重庆市气象科学研究所
                                
                                    
                                                                                                                        
                                    孙建
                                    中国气象局地球系统数值预报中心
                                
                                    
                                                                                                                        
                                    万齐林
                                    中国气象局广州热带海洋气象研究所
                                
                                             
                          
    
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