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J-GLOBAL ID:201702230022943238   整理番号:17A0349960

ENSRFレーダデータ同化の一回のスコールラインへの応用に関する研究【JST・京大機械翻訳】

The Simulation of a Squall Line with Doppler Radar Data Assimilation Using the EnSRF Method
著者 (3件):
資料名:
巻: 40  号:ページ: 1127-1142  発行年: 2016年 
JST資料番号: E0322B  ISSN: 1006-9895  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)
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本論文では、複雑な冰相微物理過程を含むWRF(NETWORKWEATHER RESEARCH AND FORECASTING)モデルを利用し、2007年4月23日に中国華南地域に発生した典型的なスコール天気過程について研究した。確定的予報とアンサンブル予報実験を行い、確定性予報はほぼスコールラインの発生発展過程を把握することができるが、スコールライン後部の層云区に対するシミュレーション効果は比較的に悪いことが分かった。アンサンブル予報はモデルの不確実性を効果的に減少させることができ,大部分のアンサンブルメンバーのシミュレーション結果は決定論的予測よりも優れている。さらに、アンサンブル予報により得られた40個のメンバーを背景場とし、ENSRF(ENSEMBLE SQUARE ROOT FILTER)を用いてDOPPLER気象レーダーデータを収集し、分析した集合を初期場として集合予報を行った。場合レーダデータとの比較を通して,ENSRFシステムに及ぼすENSRFの影響を研究した。結果は以下を示す。ENSRFレーダデータ同化はモデルの初期場の中小規模情報を増加させ、大部分の集合メンバーの分析場は、スコールラインの熱、場と場の細かい特徴を正確に再現でき、そしてスコールライン後部の層雲構造をシミュレーションすることができる。ENSRF解析の集合をシミュレーションすることにより,ほとんどのアンサンブルメンバーがレーダデータを同化しない場合よりもシミュレーション効果が顕著に改善されることを示した。同化後のアンサンブル予測ETS(EQUITABLE THREAT SCORE)スコアは最も高く,次いで場合のアンサンブル予報であり,確実性予測の最も低い値であった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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天気予報 
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