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J-GLOBAL ID:201902223243691972   整理番号:19A1949281

激しい嵐における定量的降水予報に対する高時間分解能体積走査の同化の影響:熱力学的検索法によるNudgingデータ同化実験からの証拠【JST・京大機械翻訳】

Assimilation impact of high-temporal-resolution volume scans on quantitative precipitation forecasts in a severe storm: Evidence from nudging data assimilation experiments with a thermodynamic retrieval method
著者 (8件):
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巻: 145  号: 722  ページ: 2139-2160  発行年: 2019年 
JST資料番号: D0478A  ISSN: 0035-9009  CODEN: QJRMAM  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)
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激しい嵐の非常に短い(1時間以内)定量的降水予報(QPF)に対する高時間体積走査データ(1分)の同化影響を,nudgingデータ同化法を用いて調べた。本研究では,(a)2つの観測パラメータ(反射率観測から得られた)の同化影響,(b)三次元レーダ観測の時間分解能に対する感度,(c)日本,Koshigaya市周辺の2013年9月2日に観測された豪雨の予測可能性に関する同化法(20分以上の再初期化)を調べた。著者らの結果は,(a)擬水蒸気と潜在的温度摂動の両方のデータ同化が,評価期間の最初の30分(全体で50分)まで最も高い寄与を示し,(b)より細かい時間分解能が全体的により良い予測を提供し,(c)最初の30分でより良い予測を提供した。著者らの結果は,評価期間の後の40分において,従来の外挿ベースのnowキャストより良い予測可能性を示した。1分の体積走査から決定された水蒸気とポテンシャル温度によるデータ同化は,従って,非常に短距離のQPFs(30分以内)の強い降雨強度状況(>20mm/h)における雲スケールの予測可能性を拡張する可能性を持っている。Copyright 2019 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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天気予報 

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