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J-GLOBAL ID：201702285339447993   整理番号：17A1576929

WRF-3DVAR同化に基づくマルチソース融合データによる近海風シミュレーションに関する改良試験【JST・京大機械翻訳】

Improving experiment on wind simulation based on asimilation multi-source wind data of WRF-3DVAR

著者 (5件)： Wu Jiamin (南京信息工程大学環境科学与工程学院,南京,210044) ,  Zheng Youfei (大气環境与装備技術協同創新中心,南京,210044) ,  Wu Rongjun (南京信息工程大学応用气象学院,南京,210044) ,  Xu Xiazhen (江蘇省气候中心,南京,210009) ,  Chen Yan (江蘇省气候中心,南京,210009)
資料名： Qixiang Kexue  (Qixiang Kexue)
巻： 37  号： 1  ページ： 120-126  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2436A  ISSN： 1009-0827  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文では、WRFモデルとその3DVAR同化システムを利用し、2008年4月20日00時-23日00時の江蘇近海10m風場を研究例として、QuikSCAT、WindSAT、多源風測定データを同化実験を行った。WRF-3DVAR同化システムによる模擬風場の初期場と予報場の改良を比較することにより、異なるタイプの資料を同化した後のWRFモデルによる研究区域内の単点及び地域の近地層風速の予報効果を検証した。結果は以下を示した。同化実験は初期場に対して改良があり、そして予報場の改善に対してFNL資料より明らかである。異なる資料による風場のシミュレーションに対する影響は異なり、同化星星、星地の多源融合資料の効果は最も良く、QuikSCATはその次で、WindSATは最も悪いことが示された。さらに,モード分解能が一定の場合,観測データの分解能を向上させることは必ずしもシミュレーション効果を改善することができず,資料のまばらな分解能に最適な選択が存在する。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *シミュレーション ,  風速 ,  風の場 ,  *近海 ,  分解能 ,  *風 ,  地層
準シソーラス用語： モード分解 ,  QuikSCAT , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Wind speed ,  Multi-source wind data ,  Data assimilation ,  Thinning

分類 (4件)： 風力エネルギー  (LB03060X) ,  天気予報  (DC05020O) ,  局地循環,気流  (DC05090N) ,  情報源  (AC03000B)

タイトルに関連する用語 (7件)： 同化 ,  マルチ ,  ソース ,  融合 ,  近海 ,  シミュレーション ,  試験