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1.
在SAS(Relaxed Arakawa-schubert Scheme)对流参数化方案中引入对流云和层状云的相互耦合机制,并通过一个台风个例对改进前后两种方案的预报效果进行了比较。试验结果表明:对于台风这种对流云和层状云相互作用非常强烈的天气系统,在对流参数化方案中引入对流云和层状云的耦合机制可以有效地提高模式对台风路径的预报水平,但是对于台风强度的预报效果不明显。考虑对流参数化和微物理过程耦合后模式的参数化降水变弱而格点降水增强,与NCEP再分析资料的对比发现,改进方案对于台风外围的大尺度温度场和湿度场的预报会有所改进,但仍然存在偏干偏冷的现象。对雨和雪的不同处理方式、不同云底条件以及是否考虑雨雪的卷入抬升三个方面进行了敏感性试验,发现72 h内模式预报结果对这些因素的差异不是很敏感。从多个个例的统计结果来看,新方案对台风路径预报的改进效果是比较稳定的。  相似文献
2.
本文在GRAPES_TMM(Global/Regional Assimilation and Prediction System for Tropical Mesoscale Model)——中国南海台风模式版(面向南海和东南亚)中发展和引进了KA95(Kim and Arakawa,1995)地形重力波拖曳参数化方案(GWDO),并对2012年主要的9个登陆台风进行了试验对比研究,考察了不同标准Richardson数(c Ri)的GWDO试验对台风路径和强度预报的影响。结果表明,在引入地形重力波拖曳参数化过程后,模式对台风登陆时路径和强度的预报能力均要有提高,对台风预报时长越长,GWDO的影响也更为显著。对双台风"SAOLA"和"DAMREY"试验结果表明,GWDO对台风外围距台风中心150 km的对流层中下层风速减弱较为明显,减弱了GRAPES区域模式对台风强度预报偏强的现象,对台风强度长时间预报改善更为明显。不同标准c Ri对重力波拖曳力的计算较为敏感,当c Ri取1.0时,动能迅速的在低层被频散,能量无法有效地上传;c Ri取0.25时,大部分的能量在中高层被频散。总的来说,c Ri取0.75时对台风路径和强度预报改进更为显著,其结果可为业务预报提供指导意义。  相似文献
3.
利用WRF模式及模式模拟的资料,开展了利用SVD-En3DVar(基于集合和SVD技术的三维变分同化方法)方法同化雷达径向速度资料的试验.由于雷达观测经常出现大面积空缺,同化时引入了一种局地化方法避免远距离虚假相关的影响.试验着重研究了不同的初始扰动样本产生方法以及不同的样本积分时间对同化结果的影响.提出了一种为预报集合提供初始扰动场的新方法,这一方法将温度和比湿的伪随机扰动场当作观测增量,通过3DVar (three-dimensional variational technique)系统生成所有变量的初始扰动场.试验表明,用这种方法给出的初始扰动样本各个变量间有较好的协调性,积分后扰动不会快速衰减,可以减少模式调整的时间,达到缩短同化循环时间窗的目的.同化雷达径向风资料后对12小时内的温度,湿度和水平风的预报都有所改进,对降水的预报也有一定改进.  相似文献
4.
超强台风“海燕”是2013年最著名的台风。 分析中国南海台风模式对“海燕”整个过程的预报,发现模式基本预报出“海燕”的快速穿过菲律宾和登陆越南后北翘东折的移动路径,但也存在一些不足,例如强度预报偏弱。通过高分辨率数值模拟分析了“海燕”的变化机理,发现高层暖心、高中低层一致东风气流是其超强发展和快速西移的主要特征。进一步的模式预报试验中,探讨了模拟技术对提高台风预报水平的影响作用。分析结果表明,准确的模式物理参数化(如边界层、积云对流和地形参数化)和模式初始大气构造等,以及提高模式分辨率有助于提高台风预报水平。  相似文献
5.
利用WRF模式及模式模拟的资料,开展了利用SVD-En3DVar(基于集合和SVD技术的三维变分同化方法)方法同化雷达径向速度资料的试验。由于雷达观测经常出现大面积空缺,同化时引入了一种局地化方法避免远距离虚假相关的影响。试验着重研究了不同的初始扰动样本产生方法以及不同的样本积分时间对同化结果的影响。提出了一种为预报集合提供初始扰动场的新方法,这一方法将温度和比湿的伪随机扰动场当作观测增量,通过3DVar(three-di mensional variational technique)系统生成所有变量的初始扰动场。试验表明,用这种方法给出的初始扰动样本各个变量间有较好的协调性,积分后扰动不会快速衰减,可以减少模式调整的时间,达到缩短同化循环时间窗的目的。同化雷达径向风资料后对12小时内的温度,湿度和水平风的预报都有所改进,对降水的预报也有一定改进。  相似文献
6.
文章的第I部分(徐道生等,2011)将基于SVD(singular value decomposition)技术和预报集合的三维变分同化方法(SVD-En3DVar)用于同化模拟的雷达速度观测资料,试验表明,通过3DVar(threedi mensional variational technique)方法产生预报集合的初始扰动场,可以缩短SVD-En3DVar中预报样本的积分时间,同化对改进暴雨的短期预报有一定好处。本文进一步将这一方法用于同化实际观测资料。选择2008年6月华南地区和2003年7月江淮地区的两个暴雨个例进行同化试验,并将其与WRF-3DVar(3DVar based onthe weather researchforecasting model)的同化结果进行比较。结果表明,同化雷达径向风资料以后,在模式初始场中包含了更多的中小尺度信息。对于使用了13部雷达资料的第一个个例,经SVD-En3DVar同化以后对18小时内每6小时一次的累计降水预报都有所改进,而WRF-3DVar的同化效果则不明显。对于只同化1部雷达观测资料的第二个个例,WRF-3DVar和SVD-En3DVar方法同化以后对前6小时的降水预报都有所改进,但对于第6~18小时的降水预报,两种方法都没有改进。  相似文献
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