面向在数据同化中使用守恒热力学变量：基于地基微波辐射计测量的案例研究
大气与海洋物理
2022-04-12 v3 数据分析、统计与概率
地球物理
摘要
本研究旨在将两种守恒热力学变量（湿空气熵位温和总含水量）引入一维变分数据同化系统（1D-Var），以展示其对未来业务同化方案的益处。该系统使用来自地基辐射计的微波亮温进行评估，该辐射计安装于致力于雾预报改进的 SOFOG3D 外场试验期间。一个潜在目标是简化背景误差协方差矩阵的设定，当使用经典变量时，这些矩阵高度依赖于天气条件，使得在雾条件下难以最优反演云和热力性质。因此，这些新守恒变量的背景误差协方差矩阵已通过基于法国对流尺度模式 AROME 的集合方法，针对全天候和雾条件进行了计算。一个初步结果表明，与常用变量（温度、比湿）相比，对这些新变量使用这些矩阵减少了某些对气象条件（日循环、有无云）的依赖性。随后，利用每小时亮温，在表现为层云演变辐射雾的完整日循环情形下，评估了两个 1D-Var 实验（经典变量 vs. 守恒变量）。结果显示，正如预期，两种变量选择下 1D-Var 分析亮温都比背景值更接近观测值。对于对水汽和液态水敏感的通道尤其如此。另一方面，模式空间中的分析增量（水汽、液态水）显示两组变量之间存在显著差异。
引用
@article{arxiv.2111.05883,
title = {Towards the use of conservative thermodynamic variables in data assimilation: a case study using ground-based microwave radiometer measurements},
author = {Pascal Marquet and Pauline Martinet and Jean-François Mahfouf and Alina Lavinia Barbu and Benjamin Ménétrier},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.05883},
year = {2022}
}
备注
19 pages, 7 figures, 2 tables. Submitted first to the: "Atmospheric Measurement Techniques" on the 27th of October, 2021. Revised version: 21th of January 2022. V3: fix some issues + add arXiv links in the references; add the doi of the preprint