排序方式： 共有32条查询结果，搜索用时 46 毫秒
31.
基于WRF预报模式、WRFDA Hybrid集合变分同化系统和ETKF方法,构建了面向城市气象观测网数据的快速更新混合同化系统。针对北京地区地基微波辐射计和风廓线雷达组网观测资料数据同化,开展了静态背景误差调整因子(特征长度尺度因子和方差因子)、局地化距离和集合权重系数4个重要参数敏感性试验研究。试验结果表明:当温度、相对湿度、u风和v风的特征长度尺度因子和方差因子分别调整为0.7/1.0、1.0/1.0、0.7/1.0和0.7/1.0,局地化距离和集合权重系数分别调整为11.2 km和0.5时,快速更新混合同化系统的分析场均方根误差最小。为对比三种常用同化方案,开展了默认参数混合同化、最优参数混合同化、三维变分同化对比试验,试验结果表明:在针对北京地区地基微波辐射计和风廓线雷达组网观测资料的快速更新同化预报试验中,混合同化方案表现优于三维变分,同时相对于默认参数混合同化方案,最优参数混合同化方案的风场、温度及湿度的分析场和预报场得到了进一步改善:风温湿的分析场均方根误差分别最大降低了13％、19％和5％,12～24 h预报场的均方根误差分别最大降低了2％、12％和5％。 相似文献
32.
基于2018年12月—2019年11月臭氧层观测仪(Ozone Monitoring Instrument,OMI)和对流层观测仪(TROPOspheric Monitoring Instrument,TROPOMI)遥感反演产品数据,统计两种数据在中国区域对流层NO2柱浓度数据缺失率,分析得出两者的时空分布差异。结果表明:(1)该时间段内,两种传感器数据缺失率呈现“S”形的变化趋势,TROPOMI月数据缺失率低于OMI,TROPOMI年平均数据缺失率为3.98%,OMI年平均数据缺失率为36.22%,造成该结果的原因可能是不同仪器的分辨率不同。(2)在中国区域内,两种数据存在一定的相关性,相关系数为0.844,但TROPOMI获得的对流层NO2年平均柱浓度值大于OMI;从季节差异上来看,TROPOMI获得的结果同样相对OMI的结果高出57.5%,造成OMI结果偏低的原因可能是OMI传感器在有云(非晴空)情况下用其他卫星观测进行校正,使得结果平均降低15%,但不会影响季节变化趋势。(3)季节相关性方面,秋、冬两季相关性较好,春、夏两季相对较差,是由于春、夏季节NO2柱浓度易受其他气体污染物的影响,且两种传感器在反演方法上有所不同,会造成一定的系统误差。(4)在重污染情况下,TROPOMI传感器获得的地域范围相比于OMI大1.54%,只有在冬季污染最为严重的情况下,TROPOMI获得的污染区域相比于OMI小0.86%。(5)在时空差异上,东部地区两者差异明显,TROPOMI获得的月平均结果相比于OMI的结果大10.21%,西部差异不大,中国不同城市群之间的结果也存在差异。 相似文献