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J-GLOBAL ID：201802289669934014   整理番号：18A1776323

揚子江-Huaihe川流域におけるスコールラインの解析と予測に対する大規模バイアスの影響を緩和するためのレーダデータ同化への大規模制約の組込み【JST・京大機械翻訳】

Incorporating a Large-Scale Constraint Into Radar Data Assimilation to Mitigate the Effects of Large-Scale Bias on the Analysis and Forecast of a Squall Line Over the Yangtze-Huaihe River Basin

著者 (4件)： Yue Xinjian (Key Laboratory of Arid Climatic Changes and Disaster Reduction of Gansu Province, Key Laboratory for Semi-Arid Climate Change of the Ministry of Education, College of Atmospheric Sciences, Lanzhou University, Lanzhou, China) ,  Shao Aimei (Key Laboratory of Arid Climatic Changes and Disaster Reduction of Gansu Province, Key Laboratory for Semi-Arid Climate Change of the Ministry of Education, College of Atmospheric Sciences, Lanzhou University, Lanzhou, China) ,  Fang Xue (Key Laboratory of Arid Climatic Changes and Disaster Reduction of Gansu Province, Key Laboratory for Semi-Arid Climate Change of the Ministry of Education, College of Atmospheric Sciences, Lanzhou University, Lanzhou, China) ,  Li Lanqian (Key Laboratory of Arid Climatic Changes and Disaster Reduction of Gansu Province, Key Laboratory for Semi-Arid Climate Change of the Ministry of Education, College of Atmospheric Sciences, Lanzhou University, Lanzhou, China)
資料名： Journal of Geophysical Research: Atmospheres  (Journal of Geophysical Research: Atmospheres)
巻： 123  号： 16  ページ： 8581-8598  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0294B  ISSN： 2169-897X  CODEN： JGREA2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 地域シミュレーションとその駆動グローバル解析の間に明らかな大規模バイアスがあるとき,地域モデルはレーダデータ同化の不正確なバックグラウンド情報を提供し,予測降水に関連した位置誤差を最終的に生じる可能性がある。この状況を示した。これに関して,大規模な制約をレーダデータ同化に組み込み,解析と予測結果に対する大規模バイアスの影響を緩和する手法を提案した。これにおいて,レーダデータ同化における最初の推測と背景誤差統計の品質を改善するために,スペクトル的な解析データを用いて地域モデルに導入した。一連の実験を気象研究と予報モデルとその三次元変分システムにより行い,レーダデータ同化に大規模な制約を導入するために提案した手法の有効性を調べた。実験結果は,グローバル解析データの導入が大規模バイアスを効果的に修正し,大規模パターンと対流開始の予測スキルを著しく改善することを実証した。大規模制約で得られた背景誤差共分散(BE)は同化効果の改善に重要な役割を果たす。BEの長さスケールは,大規模バイアスが除去された後に減少し,これは以前の研究で報告されたBEの過大評価に対する部分的な解を表している。さらに,より大きな波数の使用が三次元変分解析に負の影響を与えるので,レーダデータ同化領域に対するより大きなnudging波数を適用することは適切ではない。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  対流 ,  変分法 ,  降水 ,  *レーダ ,  品質 ,  *予測 ,  気象 ,  *河川 ,  *流域 ,  スペクトル ,  *バイアス ,  三次元 ,  *データ同化 ,  予測モデル

著者キーワード (5件)： データ同化 ,  大規模バイアス ,  Dopplerレーダ ,  WRFモデル ,  スコールライン

分類 (1件)： 天気予報  (DC05020O)

タイトルに関連する用語 (12件)： 揚子江 ,  流域 ,  スコールライン ,  解析 ,  予測 ,  大規模 ,  バイアス ,  緩和 ,  レーダ ,  データ同化 ,  制約 ,  組込み