【摘要】：鑒于云觀測資料對降雨預報的重要性,在原有的WRFDA三維變分同化系統(tǒng)中增加了云冰和云水的控制變量,使之可以同化衛(wèi)星產(chǎn)品的云水和云冰路徑資料。并發(fā)展了云觀測資料的三維變分同化方法,構(gòu)建了基于集合-變分混合同化方案的云觀測資料同化方案。主要工作如下：首先開展了衛(wèi)星云水和云冰路徑資料的三維變分同化研究,評估了同化衛(wèi)星云水和云冰路徑資料對于短期數(shù)值天氣預報的影響。結(jié)果表明同化衛(wèi)星云水路徑和云冰路徑對于溫度、風場、地表溫度和濕度的模擬預報都有一定正面作用并且對模式的降水預報也起到了明顯的改進作用。其次,鑒于微物理參數(shù)化方案對云的模擬及降水預報的敏感性。詳細討論了同化云水和云冰路徑觀測資料后不同的混合相的微物理化方案(LIN,SBU-YLIN, WDM6和WSM6)的影響,探究不同的微物理方案在初始場云變量改變后對預報的作用。結(jié)果表明同化云水路徑和云冰路徑后,在模擬前期能更好地模擬出動力條件和水汽條件,從而顯著提高前7h的降水預報效果；從提高程度看,WDM6方案提高最大,SBU-YLIN方案提高最小。各方案改進效果不同的原因可能是不同方案對云觀測信息維持時間,上升運動以及水汽條件改變的不同。第三,為了改進云凝結(jié)物變量的背景誤差協(xié)方差特征,在WRFDA的Hybrid混合變分同化系統(tǒng)中加入云冰和云水的擴展控制變量,并對更新后的Hybrid系統(tǒng)進行了單點理想觀測試驗以及對強降水個例進行循環(huán)同化預報,發(fā)現(xiàn)更新后的Hybrid云同化系統(tǒng)中云變量與其他模式變量的背景誤差協(xié)方差具有流依賴特征,并且能夠提高預報的動力條件和水汽條件從而提高降水的預報。
【學位授予單位】：南京信息工程大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：P456.7;P412.27

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1 張睿之;基于WRFDA的衛(wèi)星云觀測資料變分同化和混合同化研究[D];南京信息工程大學;2016年

本文編號：2720907