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J-GLOBAL ID：202102247102102997   整理番号：21A2475348

異なった季節の背景誤差の共分散特性および降雨予報に及ぼすその影響を,江西省および近隣地域同化システムにおいて,研究した。【JST・京大機械翻訳】

Covariance Characteristics of Different Seasonal Background Errors in the Assimilation System for Jiangxi and the Neighboring Regions and Its Influence on Precipitation Forecast

著者 (4件)： Xia Xue (江西省气象災害防御技術中心,江西南昌330046) ,  Jin Yonggen (江西省气象災害防御技術中心,江西南昌330046) ,  Duan Heping (江西省气象災害防御技術中心,江西南昌330046) ,  Li Jia (江西省气象災害防御技術中心,江西南昌330046)
資料名： Qixiang yu Jianzai Yanjiu  (Qixiang yu Jianzai Yanjiu)
巻： 43  号： 4  ページ： 241-248  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3183A  ISSN： 1007-9033  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： 異なる季節の背景において、多変量変数に関連する背景誤差共分散の特徴を比較し、その天気過程における作用を了解し、同化システムの性能を改善し、降水の数値予報レベルを高めることができる。洪水期と非洪水期の江西とその近隣地区の多変数相関の背景誤差共分散特徴を比較し、それぞれ2019年洪水期と非洪水期の2次降水過程を選び、2組の循環同化実験を設計し、多変数相関の背景誤差共分散が江西降水予報効果に与える影響を検討した。結果によると、非洪水期に比べ、洪水期分析変数は、風場、温度場と水蒸気場に対する寄与値が全体的に大きく、洪水期の各制御変数の背景場誤差はもっと顕著である。多変量変数試験の降水予報評価効果は全体的に良好であり、その洪水期予報効果の改善は更に顕著である。洪水期と非洪水期の多変数試験降水予報結果はより実況に近く、また非洪水期降水に対して、洪水期多変数試験の模擬効果はもっと良く、シミュレーションの降水分布及び強度は実況とより近い。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 降水 ,  数値予報 ,  天気 ,  *共分散 ,  風の場 ,  降水分布 ,  降水予報 ,  背景場 ,  温度場
準シソーラス用語： 背景誤差 ,  誤差共分散 ,  洪水パルス ,  多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 天気予報  (DC05020O)

タイトルに関連する用語 (8件)： 季節 ,  背景誤差 ,  共分散 ,  降雨予報 ,  江西省 ,  近隣地域 ,  同化 ,  研究