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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:张利红 龚建东[2] 庄照荣[2] ZHANG Lihong;GONG Jiandong;ZHUANG Zhaorong(Sichuan Provincial Meteorological Observatory,Chengdu 610072,China;CMA Earth System Modeling And Prediction Center,Beijing 100081,China)
机构地区:[1]四川省气象台,成都610071 [2]中国气象局地球系统数值预报中心,北京100081
出 处:《高原山地气象研究》2024年第1期41-50,共10页Plateau and Mountain Meteorology Research
基 金:长江流域气象开放基金项目(CJLY2022Y10);高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室科技发展基金(SCQXKJYJXZD202303);国家重点研发计划(2021YFC3000901);四川省科技厅项目(2022YFS0540)。
摘 要:本文基于我国自主研发的GRAPES全球3DVAR同化系统,利用NCEP全球集合预报产品和time-lagged方法,针对膨胀系数、集合样本数和集合权重系数,开展了每日4次、连续一周的GRAPES全球Hybrid-3DVAR混合同化研究。结果表明:所有试验中,集合样本取60个、集合权重取0.5时,得到的混合同化分析和预报误差最小;在该混合同化系统中,在高层也考虑静态背景误差协方差和集合背景误差协方差的耦合,可避免混合同化方案分析场误差在150 hPa及以上过大,并超过3DVAR分析场误差的情况。Using NCEP ensemble forecast products and continuous experiments,the GRAPES global ensemble-3DVAR,which is a new hybrid assimilation system is studied.Of all the experimental schemes,the GRAPES global ensemble-3DVAR is found to have the smallest analysis and forecast errors when the ensemble sample number is 60 and the ensemble weight is 0.5.However,above 150 hPa,the analysis error exceeded that of the 3DVAR.Therefore,the coupling of the static covariance and the ensemble covariance are also considered for upper layers,which is different from that of the original design.Our experiments revealed that this improvement could resolve the above-mentioned problem of large errors in the upper layer analysis.
关 键 词:混合同化 GRAPES全球3DVAR 背景误差协方差
分 类 号:P456.7[天文地球—大气科学及气象学]
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