文献

J-GLOBAL ID：201802261246590241   整理番号：18A0998985

中国広東省におけるWRFに基づくRTFDDAレーダデータ同化による激しい対流嵐の予報【JST・京大機械翻訳】

Forecasting severe convective storms with WRF-based RTFDDA radar data assimilation in Guangdong, China

著者 (14件)： Huang Yongjie (National Center for Atmospheric Research (NCAR), Boulder, CO, USA) ,  Liu Yubao (National Center for Atmospheric Research (NCAR), Boulder, CO, USA) ,  Liu Yubao (Chinese Electric Power Research Institute, Beijing, China) ,  Xu Mei (National Center for Atmospheric Research (NCAR), Boulder, CO, USA) ,  Liu Yuewei (National Center for Atmospheric Research (NCAR), Boulder, CO, USA) ,  Pan Linlin (National Center for Atmospheric Research (NCAR), Boulder, CO, USA) ,  Wang Haoliang (National Center for Atmospheric Research (NCAR), Boulder, CO, USA) ,  Cheng Will Y.Y. (National Center for Atmospheric Research (NCAR), Boulder, CO, USA) ,  Jiang Ying (Meteorological Bureau of Shenzhen Municipality, Shenzhen 518040, China) ,  Lan Hongping (Meteorological Bureau of Shenzhen Municipality, Shenzhen 518040, China) ,  Yang Honglong (Meteorological Bureau of Shenzhen Municipality, Shenzhen 518040, China) ,  Wei Xiaolin (Meteorological Bureau of Shenzhen Municipality, Shenzhen 518040, China) ,  Zong Rong (Meteorological Bureau of Shenzhen Municipality, Shenzhen 518040, China) ,  Cao Chunyan (Meteorological Bureau of Shenzhen Municipality, Shenzhen 518040, China)
資料名： Atmospheric Research  (Atmospheric Research)
巻： 209  ページ： 131-143  発行年： 2018年 
JST資料番号： E0540A  ISSN： 0169-8095  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： レーダデータ同化は,短期対流予測またはnowキャスティングのための重要な方法である。激しい対流嵐に対する短期(主に0~3時間)降水予報を改善するために,気象研究と予報(WRF)に基づく実時間四次元データ同化と短期予測システム(RTFDDA)におけるレーダ反射率データを効果的に同化するために,解析nu(Newton緩和)に基づく水流星と潜熱nu(HLHN)技術を開発した。本研究の目的は,中国南部の亜熱帯沿岸大都市,深川に対する迅速循環予測適用によるレーダデータ同化(RTFDDA-RDA)によるRTFDDAシステムの性能を調べることである。RTFDDA-RDAシステムは,2017の雨季の間,広東省区域において生じた10の激しい対流性嵐事象のために,後糞を生み出すために実行した。結果は,レーダ反射率と関連潜熱放出から検索された雲の流星を通して,RTFDDA-RDAが対流嵐のメソおよび対流スケールの特徴を良好な精度で生成し,対流嵐の短期降水予測を改善できることを示した。主観的および統計的評価結果は,RTFDDA-RDAが初期条件を改善することにより対流システムを予測するための合理的な能力を示し,特に0~3時間の鋳造範囲に対して降水予測スキルの著しい改善をもたらすことを実証した。異なる潜熱スキームに対する感度実験は,対流-層状分離加熱スキームが予報の最良性能を持つことを示した。最後に,異なるレーダデータ同化手法の相互比較を将来実施した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 大都市 ,  潜熱 ,  短期予測 ,  降水 ,  沿岸 ,  *対流 ,  気象 ,  *レーダ ,  亜熱帯 ,  流星 ,  予測 ,  中国南部 ,  *データ同化 ,  初期条件
準シソーラス用語： *広東省 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 激しい対流性嵐 ,  RTFDDA ,  レーダデータ同化 ,  潜熱加熱 ,  ナウキャスティング

分類 (3件)： 気象学一般  (DC05010D) ,  中小規模擾乱,降水特性  (DC05120X) ,  雲と降水の微物理  (DC05110M)

タイトルに関連する用語 (8件)： 中国 ,  広東省 ,  WRF ,  レーダ ,  データ同化 ,  対流 ,  嵐 ,  予報