四维变分数据同化在强天气紧急预报中的潜力
大气与海洋物理
2011-02-15 v1 数据分析、统计与概率
摘要
强风暴、热带气旋及其伴随的龙卷风、洪水、闪电和微下击暴流威胁生命与财产。对这些现象发出可靠、精确且准确的警报，可以触发防御行动和准备工作。然而，这些关键天气现象难以预报。本文旨在展示四维变分数据同化(4d-VAR)在强风暴前兆紧急预报(XF)中的潜力，并由此刻画最坏情景的概率。4d-VAR旨在调整数值天气预报模式的初始条件(IC)，使其与IC先验估计的不确定性一致，同时最小化与可用观测资料的失配。对于XF，采用相同的方法，但并非拟合观测，而是最大化或最小化损害或损失的量度或等效代理变量。实现这一目标需要为4d-VAR开发专门的代价函数。当4d-VAR求解XF问题时，其副产品将是背景代价函数的值，该值提供了预报紧急条件发生可能性的度量。4d-VAR此前已应用于飓风改造研究中XF的一个特例。本文以1992年安德鲁飓风的案例研究总结作为XF的原型。对XF的研究预计将推动高影响天气事件的预报，完善向受威胁人群传达紧急天气事件预警及潜在影响的方法，可扩展至具有商业价值的产品，例如为柑橘产业预报霜冻，并成为有用的教学工具。
引用
@article{arxiv.1102.2846,
title = {Potential of 4d-VAR for exigent forecasting of severe weather},
author = {Ross N. Hoffman and John M. Henderson and Thomas Nehrkorn},
journal= {arXiv preprint arXiv:1102.2846},
year = {2011}
}
备注
Some of this material was presented during the 4th General Assembly of EGU 2008 at the session NH1.02 titled "Extreme Events Induced by Weather and Climate Change: Evaluation, Forecasting and Proactive Planning."