【摘要】：資料同化是改進數(shù)值預報的有效途徑之一。上世紀70年代,衛(wèi)星資料的加入使資料同化有了進一步的發(fā)展。在眾多的衛(wèi)星觀測資料中,對于包含水汽信息的衛(wèi)星資料同化的研究尤為關鍵。研究表明,中層水汽初值的誤差是數(shù)值預報,尤其是短期預報不確定性的重要來源。而由傳統(tǒng)的常規(guī)觀測資料獲得的水汽資料時空分辨率低,并且缺乏高緯度和高原地區(qū)的資料。星載微波濕度計資料由于其覆蓋范圍廣,分辨率高的特點,能很好地彌補常規(guī)資料的不足,同化微波濕度計資料對改善對流層中高層的水汽初始場精度有著重要意義。本文對搭載于我國風云3號(FY-3C)的微波濕度計(Micro Wave Humidity SounderⅡ——MWHS-2)資料在GRAPES-GFS模式中的同化應用進行研究。首先,運用主成分分析(PCA)的方法消除了MWHS-2觀測資料中存在的條帶噪音。結果表明將第一主成分進行5點平滑后重構觀測數(shù)據(jù)可以有效地去除MWHS-2資料中沿掃描方向的觀測噪音,重構后的MWHS資料沿掃描角變化特征與國外微波濕度計資料更為接近。在濕度計資料的質量控制過程中,在利用CRTM輻射傳輸模式分析濕度計單視場不同通道亮溫對云參數(shù)的響應特征的基礎上,利用亮溫的通道間變率在有云條件下明顯減小的特征建立了一個新的微波濕度計陸地資料的云檢測方法。新的云檢測算法能有效地剔除大部分受云影響的資料,對過冷水云、冰云、重疊云的檢測能力較強,正確檢測率可以達到80%以上,但是對卷云以及高度較低的水云的檢測能力相對較弱。剔除后的晴空資料觀測和模擬偏差更接近高斯分布。新方法能有效利用MWHS-2觀測資料自身完成云檢測,有很好的應用前景。完善質量控制方法后,研究針對MWHS-2水汽資料的特征,利用逐步回歸的方法對MWHS-2氣團偏差訂正中的預報因子進行優(yōu)選,增加了模式初估場地表溫度和水汽總量,改進后的偏差訂正方法能夠使得觀測殘差更接近均值為0的正態(tài)分布。最后,將新的云檢測方案和偏差訂正方案應用到GRAPES全球模式中,以一次降水個例為例,探究了MWHS-2水汽資料對GRAPES全球模式的同化和預報效果的影響。結果表明,多次循環(huán)同化MWHS-2通道11、通道12觀測資料對濕度場、溫度場的分析和預報有正影響。新的云檢測和偏差訂正方案的加入能進一步改進500hPa位勢高度、濕度和溫度的初始場和預報場,與原方案相比有更小的平均偏差和均方根誤差。
【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】：2018
【分類號】：P456.7
【圖文】：

邐５邐１８３．３１±７（Ｈ）邐１８３．３１±７（Ｈ）邐１９１．３１（Ｖ）逡逑圖３．３給出了利用輻射傳輸模式ＣＲＴＭ根據(jù)１９７６年美國標準大氣廓線模擬的逡逑ＭＷＨＳ－２通道權重函數(shù)的分布特征。權重函數(shù)表示的是不同高度大氣輻射值的貢獻，觀逡逑測到的輻射值對在權重函數(shù)峰值對應高度處的大氣溫度和濕度最為敏感�？梢钥闯鐾ǖ厘义希�、１０以及通道７－９權重函數(shù)峰值位于地面，通道２－４權重函數(shù)峰值位于平流層，剩余通道逡逑權重函數(shù)位于對流層。通道２－９主要用于大氣溫度和降水參數(shù)的探測，通道１１－１５則用于逡逑探測濕度的垂直結構。這為數(shù)值預報和氣候研宄提供了更加詳細的大氣溫濕度和水汽信逡逑息。逡逑１邋－Ｉ邐逡逑邐Ｃｈ邋１５逡逑邐Ｃｈ邋１４逡逑邐Ｃｈ邋１３逡逑邐Ｃｈ邋１２逡逑＼邐Ｃｈ邐１１逡逑５邋－邋＼邐邋Ｃｈ邐１０逡逑＼邐邋Ｃｈ邐９逡逑ｉ0邋４＼邐＝Ｓ７８逡逑ｇ邐＝－５６逡逑Ｉ邋３0＿ｉ邋Ｖｓ／逡逑１邐—ｃｈｌ逡逑１＾逡逑０．０邐０．３邐０．６邐０．９邐１．２邐１．５邐１．８逡逑ｄｘ／ｄｌｎｐｔｈＰａ＂１）逡逑圖３．３邋ＭＷＨＳ－２各通道權重函數(shù)分布逡逑１２逡逑

南京信息工程大學碩士學位論文１邐—Ｚ＃１Ｉ邐Ｉ邐Ｉ邐Ｉ邐Ｉ邐Ｉ邐Ｉ邐！邐Ｉ邐ｉ邐！邐ｉ逡逑０邐３０Ｅ邐６０Ｅ邐９０Ｅ邋１２０Ｅ邋１５０Ｅ邋１８０邋１５０Ｗ邋１２０Ｗ邋９０Ｗ邋６０Ｗ邋３０－２０邋－１５邋－１０邋－５邐－２邐０邐２邐５邐１０邋１５邋２０逡逑月１日００００ＵＴＣ前后３ｈ內ＭＷＨＳ－２通道１１觀測亮溫（ａ）、（Ｏ－Ｂ）邋（ｃ）的空間分布逡逑－１．０邋－Ｉ邐１邐１邐＇邐＇邐逡逑

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【參考文獻】

相關期刊論文 前10條

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本文編號：2764315