两种OI陆面同化方法在GRAPES_Meso模式中的初步应用试验

       摘要: 初始土壤湿度和土壤温度,对陆面模式以及数值模式的模拟结果都有很大影响.OI(Optimal Interpolation)方法,是考虑观测和预报误差的客观统计方法,能够给出一个修正后的土壤湿度和土壤温度.在OI方法基础上发展的OI_EC和OI_MF方法,已经在欧洲中期天气预报中心、法国气象局等业务应用.现在的GRAPES_Meso模式还未引入陆面同化技术,所以本文将OIEC和OLMF两种陆面同化方法在GRAPES_Meso中进行初步应用.通过夏、冬两个季节的试验结果发现:两种陆面同化方法均能有效地提高模式对2 m气温模拟效果,对于降水模拟结果没有明显变化.对比两种OI陆面同化方法结果,OI_EC方法得到的系数更为合理,OI_MF方法不适合模拟植被覆盖较低的区域.

作者:
王莉莉 龚建东
单位:
国家气象中心 北京 100081
出处:
《气象》
刊期:
2018年第44卷第7期
基金:
国家重点研发计划(2016YFC0402702) 国家自然科学基金项目(51509043和41775111) 中国气象局青年英才计划(2017-2020) 数值预报中心青年基金(2016-2017)

两种OI陆面同化方法在GRAPES_Meso模式中的初步应用试验

摘要:初始土壤湿度和土壤温度,对陆面模式以及数值模式的模拟结果都有很大影响.OI(Optimal Interpolation)方法,是考虑观测和预报误差的客观统计方法,能够给出一个修正后的土壤湿度和土壤温度.在OI方法基础上发展的OI_EC和OI_MF方法,已经在欧洲中期天气预报中心、法国气象局等业务应用.现在的GRAPES_Meso模式还未引入陆面同化技术,所以本文将OIEC和OLMF两种陆面同化方法在GRAPES_Meso中进行初步应用.通过夏、冬两个季节的试验结果发现:两种陆面同化方法均能有效地提高模式对2 m气温模拟效果,对于降水模拟结果没有明显变化.对比两种OI陆面同化方法结果,OI_EC方法得到的系数更为合理,OI_MF方法不适合模拟植被覆盖较低的区域.

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