水汽導風在GRAPES模式中的同化應用
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“GRAPES數值預報系統發展專項”(GRAPESFZZX201405)、公益性行業(氣象)科研專項(GYHY201206007)“GRAPES全球三維變分資料同化框架的改進和業務化”資助


Application of WaterVapor Atmospheric Motion Vectors to GRAPES
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    摘要:

    分析探討了水汽導風(AMVWV)資料的分布、質量,并使用國家氣象中心準業務數值預報系統GRAPES_GFS_1423 版本進行了2013年5月1個月的數值預報影響試驗。觀測資料從國家信息中心的要素庫中獲取。結果顯示:AMVWV資料的主要分布在700 hPa以上高度,云區QI(質量標識)大于80的AMVWV其觀測誤差和紅外導風相當;對數值預報影響試驗表明云區AMVWV資料對500~100 hPa高度上的風場分析是有改善的,分析的均方差略有減小,對6天預報500 hPa高度距平相關系數提高0.02; 晴空區AMVWV的觀測質量在700 hPa以上相對較差,對分析和預報沒有改進。

    Abstract:

    The coverage and quality of AMVWV (Atmospheric Motion VectorsWater Vapor) are discussed. To verify the AMVWV impaction, the quasioperational edition GRAPES_GFS_1423 is used to carry out a onemonth test. The AMVWV observations come from the database of the National Meteorological Information Center (NMIC). The results indicate that AMVWV data distribute above 700 hPa, and the observation errors of the AMVWV with QI above 80% can compare with that of AMVIR. The assimilation of AMVWV can improve the analysis of the wind from 500 hPa to 100 hPa. The RMS of the wind analysis is reduced slightly. The anomaly correlation coefficient of the 500 hPa height for 144hour forecast is enhanced by 0.02. The data quality of AMVWV in the clear sky above 700 hPa is relatively poor. The third experiment does not have much improvement in analysis and forecast.

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引用本文

田偉紅,萬曉敏.水汽導風在GRAPES模式中的同化應用[J].氣象科技,2015,43(3):469~473

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  • 收稿日期:2014-05-30
  • 定稿日期:2014-10-29
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  • 在線發布日期: 2015-06-30
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