Влияние ассимиляции данных WRF-3DVAR на прогноз ливневых осадков над южной частью Бразилии

Автор: Бек Винисиус Карвальо, Ямазаки Йошихиро, Хартер Фабрисио Перейра

Журнал: Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Вычислительная математика и информатика @vestnik-susu-cmi

Рубрика: Краткие сообщения

Статья в выпуске: 2 т.3, 2014 года.

Бесплатный доступ

Рассмотрена процедура подачи на вход математической модели данных, сопровождаемых шумом, с целью улучшения статистическими методами моделирования метеорологических полей при прогнозировании погоды. Этот процесс, называемый ассимиляцией данных, является передовым методом в моделировании метеорологических полей. Подход 3DVAR, применяемый в представленном исследовании, является современной технологией ассимиляции данных. Поставлена цель оценить результаты ассимиляции данных сети автоматических станций и данных атмосферного зондирования Бразильского национального метеорологического института (INMET) для прогноза погоды с помощью модели WRF. Регион исследования - южная часть Бразилии. В частности, рассматриваются два события 2012 г., связанные с интенсивными осадками. Представленное исследование важно, поскольку данные автоматических станций INMET не поступают в глобальную телекоммуникационную систему и, следовательно, не используются при производстве прогноза глобальными прогностическими моделями, такими как GFS, которые рассчитывают начальные и граничные условия для региональных моделей, например, WRF. Результаты исследования показывают, что модель WRF с использованием ассимиляции данных в обоих рассмотренных случаях удовлетворительно воспроизводит синоптическую ситуацию, предоставляемую глобальной моделью GFS, и это воспроизведение лучше, чем без использования ассимиляции данных. Термодинамический анализ демонстрирует, что WRF с использованием ассимиляции данных воспроизводит вертикальные профили температуры и точки росы очень близко к наблюдаемым. Дополнительные эксперименты показывают, что усваиваемые данные из других источников в дополнении к данным INMET, а также увеличение пространственного разрешения по горизонтали при интегрировании в WRF с включением дополнительных наборов приводит к значительному улучшению прогнозируемых полей метеорологических величин.

Еще

Ассимиляция данных

Короткий адрес: https://sciup.org/147160529

IDR: 147160529

Список литературы Влияние ассимиляции данных WRF-3DVAR на прогноз ливневых осадков над южной частью Бразилии

  • Rabier, F. Recent Experiments on 4D-Var and First Results from a Simplified Kalman Filter // F. Rabier, J-F. Mahfouf, M. Fischer, H. Järvinen, A. Simmon, F. Bouttier, P. Coutier, M. Hamrud, J. Haseler, A. Hollingsworth, L. Isaksen, E. Klinker, S. Saarinen, C. Temperton, J-N. Thépaut, P. Undén, D. Vasiljevic // ECMWF Newsletter. - 1998. - Vol. 81. - P. 8-16.
  • Barker, D. M. A Three-Dimension (3DVAR) Data Assimilation System For Use With MM5: Implementation and Initial Results/D.M. Barker, W. Huang, Y.-R. Guo, Q. N. Xiao//Monthly Weather Review. -2004. -Vol. 132. -P. 897-914.
  • Meng, Z. Tests of an Ensemble Kalman Filter for Mesoscale and Regional-scale Data Assimilation. Part III: Comparison with 3DVAR in a Real-data Case Study/Z. Meng, F. Zhang//Monthly Weather Review. -2008. -Vol. 136. -P. 522-540.
  • Sugimoto, S. An Examination of WRF 3DVAR Radar Data Assimilation on Its Capability in Retrieving Unobserved Variables and Forecasting Precipitation through Observing System Simulation Experiments/S. Sugimoto, N.A. Crook, J. Sun, Q. Xiao, D.M. Barker//Monthly Weather Review. -2009. -Vol. 137. -P. 4011-4029.
  • Rakesh, V. Intercomparison of the performance of MM5/WRF with and without data assimilation in short-range forecast applications over the Indian region/V. Rakesh, R. Singh, P.C. Joshi//Meteorology and Atmospherical Physics. -2009. -Vol. 105. -P. 133-155.
  • Barker, D.M. The weather Research and Forecasting Model’s Community Variational/Ensemble Data Assimilation System: WRFDA/D.M. Barker, W. Huang, Z. Liu, T. Auligné, X. Zhang, S. Rugg, R. Ajjaji, A. Bourgeois, J. Bray, Y. Chen, M. Demirtas, Y.-R. Guo, T. Henderson, W. Huang, H.-C. Lin, J. Michalakes, S. Rizvi, X. Zhang//Bulletin of American Meteorological Society. -2012. -Vol. 93. -P. 831-843.
  • Huang, X.-Y. Four-Dimensional Variational Data Assimilation for WRF: Formulation and Preliminary Results/X.-Y. Huang, Q. Xiao, D.M. Barker, X. Zhang, J. Michalakes, W. Huang, T. Henderson, J. Bray, Y. Chen, Z. Ma, J. Dudhia, Y. Guo, X. Zhang, D.-J. Won, H.-C. Lin, Y. H. Kuo//Monthley Weather Review. -2009. -Vol. 137. -P. 299-314.
  • Routray, A. Impact of Doppler weather radar data on numerical forecast of Indian monsoon depressions/A. Routray, U.C. Mohanty, S.R.H. Rizvi, D. Niyogi, K. K. Osuri, D. Pradhan//Quarterly Journal of Royal Meteorological Society. -2010. -Vol.136. -P. 1836-1850.
  • Oyama, M.D. Estudo Preliminar sobre o tempo de “Spin Up” da umidade do solo no modelo climático do CPTEC/M.D. Oyama, E.J.P. Rocha, C.A. Nobre//In Proceedings: XI Congresso Brasileiro de Meteorologia, 16-20 de Outubro, 2000, Rio de Janeiro. -P. 1085-1094.
  • Wang, W. WRF-ARW V3: User’s Guide/W. Wang, C. Beezley, M. Duda, et al. URL: http://www.mmm.ucar.edu/wrf/users (accessed: 11.01.2013).
  • Mellor, G.L. A hierarchy of turbulent closure models for planetary boundary layers/G.L. Mellor, T.Yamada//Journal of Atmospheric Science. -1974. -Vol. 31 -P. 1791-1806.
Еще
Краткое сообщение