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为了验证风云三号D星MERSI传感器的气溶胶光学厚度（AOD）数据对地面PM2.5的污染过程预报的效果,本文基于WRF-Chem（Weather Research and Forecasting model coupled with Chemistry）大气化学模式和三维变分同化方法,针对2020-02-10—2020-02-12中国北方地区的一次PM2.5重污染过程,进行了同化和预报试验研究。同化数据来自常规地面站点的PM2.5浓度数据和风云三号D星MERSI传感器的气溶胶光学厚度（AOD）数据。控制试验不同化任何资料,3组同化试验分别为仅同化地面PM2.5,仅同化卫星AOD,以及同时同化PM2.5和卫星AOD两种资料。结果表明,3组同化试验都可以有效提高初始场准确率,以地面PM2.5作为检验标准,仅同化PM2.5、仅同化AOD、同时同化两种资料相对于控制试验,初始场的平均偏差分别降低54.9%、21.9%和49.0%,平均相关系数分别提升51.4%、16.0%和34.0%,平均均方根误差分别降低50.6%、17.2%和42.3%。以卫星AOD作为检验标准,3组同化试验相对于控制试验,初始场的平均偏差分别降低37.6%、78.4%和83%,平均均方根误差分别降低31.6%、62.2%和65.2%。同化后的初始场对预报有显著的改进,改进持续时间达24 h,以地面PM2.5作为检验标准,同时同化两种资料的试验对24 h预报的平均偏差减少19.7%,相关系数提升8.8%,均方根误差减少17.2%;以卫星AOD作为检验标准,24 h预报的平均偏差减少40.1%,相关系数提升25.9%,均方根误差降低34.7%。试验结论为,相对于仅同化地面PM2.5资料,同化风云卫星AOD资料可以提升后期预报效果。 相似文献
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