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SVD-En3DVar方法同化多普勒雷达速度观测资料II.实际资料试验
DOI: 10.3878/j.issn.1006-9895.2011.05.03
Keywords: Doppler雷达集合同化3DVarSVD
Abstract:
文章的第I部分(徐道生等,2011)将基于SVD(singularvaluedecomposition)技术和预报集合的三维变分同化方法(SVD-En3DVar)用于同化模拟的雷达速度观测资料,试验表明,通过3DVar(three-dimensionalvariationaltechnique)方法产生预报集合的初始扰动场,可以缩短SVD-En3DVar中预报样本的积分时间,同化对改进暴雨的短期预报有一定好处。本文进一步将这一方法用于同化实际观测资料。选择2008年6月华南地区和2003年7月江淮地区的两个暴雨个例进行同化试验,并将其与WRF-3DVar(3DVarbasedontheweatherresearchforecastingmodel)的同化结果进行比较。结果表明,同化雷达径向风资料以后,在模式初始场中包含了更多的中小尺度信息。对于使用了13部雷达资料的第一个个例,经SVD-En3DVar同化以后对18小时内每6小时一次的累计降水预报都有所改进,而WRF-3DVar的同化效果则不明显。对于只同化1部雷达观测资料的第二个个例,WRF-3DVar和SVD-En3DVar方法同化以后对前6小时的降水预报都有所改进,但对于第6~18小时的降水预报,两种方法都没有改进。
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