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基于FY-3A卫星微波资料,利用Hybrid方法对2012年7月21日北京地区强降水过程进行同化模拟试验,并分析了混合系数在同化中的应用。通过单点试验发现,传统3DVar同化方法的背景误差协方差是静态的,其同化增量总是表现为以观测单点位置为中心呈均匀、各向同性分布,且与同化单点的位置有关。而集合变分同化的背景误差协方差是由集合预报结果构造的集合协方差,其单点观测试验同化增量集中在此次降水区域周围,依赖于环流形势的分布,其分布与观测单点的位置无关。通过实际个例的同化试验发现,混合系数取0.5的模拟效果最好,其次为0.1,混合系数取1的试验模拟效果最差。 相似文献
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研究结论有助于了解南京地区的水汽输送以及水汽循环过程。在全球大气降水同位素观测网(GNIP)南京站点的大气降水氢氧同位素资料基础上,并结合相关气象资料,分析了南京地区大气降水稳定同位素时间分布特征及其影响因素,并建立了局地大气降水线方程。结果表明:南京地区大气降水中δ18O春季最为富集、夏季最为贫化;年尺度下降水δ18O与温度之间不存在正相关,而与降水量之间存在负相关;季节尺度下,冬季的δ18O与温度、降水量的关系与年尺度结果相反,皆呈现出正相关关系。采用HYSPLIT模型对站点水汽来源进行追踪,并结合季风活动分析得出:全年中南京大气降水δ18O变化主要受亚洲夏、冬季风及其带来的水汽影响,在季风交替时节(春、秋季)虽降水源于局地蒸发水汽,但仍为季风带来降水的影响。 相似文献
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FY-3A卫星微波资料的集合变分混合同化试验 总被引:1,自引:0,他引:1
以2012年"北京7.21暴雨"为例,实现了集合变分混合同化方法对FY-3A的微波温度仪和微波湿度仪资料的直接同化,并与三维变分方法进行了比较。结果表明:虽然两种同化方法同化FY-3A微波资料都能改进降水模拟效果,但是与实况相比,集合变分混合同化方法改进效果更为明显,其能有效减少虚假强降水的模拟,改进强降水中心位置的模拟,SAL评分定量检验也同样表明,集合变分混合同化方法对暴雨的模拟效果要优于三维变分同化方法;无论是热力学变量还是动力学变量,集合变分同化得到的初始场均方根误差均显著小于三维变分同化的结果;两种方法同化FY-3A微波资料均能改变初始场中的各种物理量信息,但不同方法得到的同化增量大小和分布却有明显的差异:三维变分同化方法对初始场的调整区域和强度都要大于混合同化方法,且其同化增量表现出均匀和各向同性的分布特点;而利用集合信息的混合同化方法得到的同化增量分布表现为非均匀性和各向异性,具有"流依赖性"的特征,这使得初始场的分布更合理,有利于改善降水的模拟效果。 相似文献
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