利用非线性观测算子通过 WRFDA 系统进行闪电的 1D+4D-VAR 数据同化
最优化与控制
2013-06-11 v1 大气与海洋物理
摘要
本文探讨了在两次强天气案例中同化地球网络总闪电网络 (ENTLN) 数据的影响。ENTLN 数据作为即将发射的 GOES 闪电成像仪 (GLM) 数据的替代。我们使用了天气研究与预报 (WRF) 模型以及空间分辨率为 9 km 的变分数据同化技术。主要目标是检验未来 GLM 闪电观测的潜在影响。此前同化闪电观测的努力主要利用 nudging 方法。我们开发了三种更复杂的方法，即 3D-VAR WRFDA 和 1D+nD-VAR (n=3,4) WRFDA 方案，目前美国国家环境预报中心 (NCEP) 和美国海军研究实验室 (NRL) 正在考虑将其投入业务化实施。本研究使用对流有效位能 (CAPE) 作为闪电数据与模型变量之间的代理变量。为了测试上述方案的性能，我们评估了所得分析和降水预报的质量，并与控制实验进行了比较，同时利用 NCEP stage IV 降水数据进行了验证。结果表明，同化闪电观测改善了同化窗口期间及之后 3-7 小时内的降水统计特征。1D+4D-VAR 方法表现最佳，在两个案例的同化窗口期间，与控制实验相比，显著将降水均方根误差降低了 25% 和 27.5%。这一发现证实，对闪电观测进行变分 nD-VAR (n=3,4) 同化提高了湿度分析和预报的准确性。最后，我们简要讨论了当前闪电同化方案固有的局限性、其影响以及可能的改进途径。
引用
@article{arxiv.1306.1884,
title = {1D+4D-VAR data assimilation of lightning with WRFDA system using nonlinear observation operators},
author = {Razvan Stefanescu and I. Michael Navon and Henry Fuelberg and Max Marchand},
journal= {arXiv preprint arXiv:1306.1884},
year = {2013}
}