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题名黄海海雾短时临近预报中云水路径的EnKF同化研究
被引量:5
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作者
高小雨
高山红
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机构
中国海洋大学物理海洋教育部重点实验室海洋与大气学院
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出处
《海洋与湖沼》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期248-260,共13页
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基金
国家重点研发计划项目
2017YFC1404200号
+4 种基金
2017YFC1404100号
国家自然科学基金项目
41276009号
广州市产学研协同创新重大专项课题
201704020169号
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文摘
在海雾的短时临近预报中,初始场的水汽凝结状态扮演着重要角色。为了改进初始场的云水含量,本文提出直接同化雾体云水信息的思路。针对2011年5月一次大范围的黄海海雾,借助EnKF (Ensemble Kalman Filter)方法,尝试进行了极轨卫星反演云水路径数据的同化试验。结果表明:(1)通过利用EnKF将云水混合比增加到背景场和分析场的控制变量中,构建云水观测数据与背景场之间的关系,实现云水路径数据的直接同化是可行的;(2)同化云水路径可显著改善海面气温与湿度状态,大幅提高海雾预报效果;(3)EnKF能够基于集合体动态统计流依赖的背景误差协方差是其取得良好同化效果的主要原因。值得指出的是,受集合样本误差的影响,需要特别关注云水含量与风之间的相关关系。
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关键词
黄海海雾
短时临近预报
EnKF(Ensemble
KALMAN
Filter)同化
云水路径
海雾雾区
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Keywords
the Yellow Sea fog
nowcasting forecast
EnKF assimilation
cloud water path
sea fog area
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分类号
P732.2
[天文地球—海洋科学]
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