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GPSRO同化对天山暴雪影响的模拟研究

2015-04-08马玉芬辛渝马秀梅欧登格力林娟

沙漠与绿洲气象 2015年4期
关键词:掩星比湿廓线

马玉芬,辛渝,马秀梅,欧登格力,林娟

(中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所,新疆乌鲁木齐 830002)

GPSRO同化对天山暴雪影响的模拟研究

马玉芬,辛渝,马秀梅,欧登格力,林娟

(中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所,新疆乌鲁木齐 830002)

GPS掩星资料(GPSRO)业务同化的正效果已经在多个国家的数值预报中心得到证实,但在新疆数值预报业务中尚未应用。为验证GPSRO同化对天山暴雪预报的影响,以GFS数据为背景场,用WRFDA同化了GPS掩星事件反演的折射率和温湿廓线,并评估了其对2014年12月07日08时到09日08时(北京时)天山暴雪过程预报效果的影响。结果表明,GPS掩星温湿廓线和折射率同化对此次天山暴雪过程预报均有正效果,改善幅度前者劣于后者。同化后风场U、V分量沿风向方向的影响范围均大于垂直风向方向,其增量极值中心位置向下风方向偏移。温度、湿度场的分析增量分布均接近各向同性,增量极值中心位置与掩星事件位置相对应。同化后温度分析均以增暖为主,湿度分析以增湿为主,气压分析以减压为主。温湿廓线同化产生的资料影响范围平均大于折射率同化产生的影响范围。并且,在任何网格点,无论是温度场还是比湿场,温湿廓线同化产生的分析差的绝对值大于折射率同化。温湿廓线与折射率同化后风场的分析增量整体上均随着高度的增加先减后增,温度场分析增量整体上随高度升高而增大,气压分析增量随高度升高单调递增,比湿分析增量绝对值的大值区主要集中在500 hPa以下的低空,其最大值位于700 hPa附近。

GPSRO;同化;天山暴雪;数值天气预报

数值预报产品在天气预报业务中已经广泛应用,资料同化环节是提高数值预报能力的重要方面。偏远地区观测资料的稀缺直接导致了数值天气预报初始场中存在诸多不确定因素,进而限制了其预报水平[1]。当前,使用广泛的观测资料主要来自于两个方面:常规观测和卫星观测。相比于常规观测,卫星观测具有不受人为影响,观测范围广等优点。随着科技的不断进步,卫星观测的准确性有了明显的提高,已经在数值业务预报中得到广泛的应用,并显示了良好的预报效果。

与其它卫星观测与常规观测相比,GPS掩星观测具有很多重要的观测属性[2],它不是获取点观测,而是获取射线路经的信息或沿其路经方向积分量的信息,具有很高的垂直分辨率(可达米级);云、雨等天气现象对GPS掩星观测的影响较小且全球时空分布比较均匀;观测仪器长期稳定,无需进行误差偏离调整;间接测量大气热力状态,测量精度高,平均误差可达0.1 K;廓线观测范围广,从大气层顶(100 km)到低层大气(多数观测可达接近地面1 km以内);独立于其它卫星遥感观测,例如红外、微波等。作为卫星气象学的一个重要组成部分,GPS掩星观测所获得的稳定覆盖全球对流层和平流层的温度、气压、水汽和空间电子浓度等廓线资料,对气象预报、气候变化和空间天气的研究与应用都具有重要的价值。

GPS掩星资料的同化研究在准备发射第一颗GPS低轨接收卫星(GPS/MET)时就开始了。为了能有效地在中尺度预报模式中同化GPS掩星折射率资料,Rockey等[3]通过统计方法对比实验首次得知,GPS掩星反演的折射率和温度资料可提高天气预报准确率,其后,Liu等[4]、Zou等[5]的工作也证明了GPS掩星资料对数值天气预报的正影响。Healy等[6]将直接同化折射率数据应用到英国气象局的3D-Var系统中,发现在为期16 d的试验中,直接同化折射率数据对平流层气温起了一个积极的影响。在南半球250 hPa和全球500 hPa高度上,GPSRO测量提高了对无线电探空仪测量的预报标准。他们把4 km以下的GPSRO数据排除在外,在对流层看不到任何有意义的影响。Poli和Joiner[7]在假设掩星资料和无线电探测仪有相同的误差特征的基础上同化了1D-Var反演数据,发现对数据同化伴随模式没有有意义的预报影响。由GPS无线电掩星观测值反演得到水汽和温度的应用具有相同的优势,它们与模式变量具有相同的数据格式,能够便利地应用于多种客观分析和资料同化系统。

欧洲中心、美国国家环境预报中心、英国气象局、法国气象局等已经将COSMIC GPS掩星资料(GPSRO)业务化,并取得了很好的正面效果[8],国内虽然就GPS无线电掩星资料特点[9]及同化技术[10]开展了一些研究,但其同化应用多针对中国东南沿海的台风[11]或者暴雨[12-13]天气过程的个例研究,但是将GPS无线电掩星水汽信息加入初始场尝试提高西北内陆暴雪数值预报效果的工作尚未开展。本文尝试在新疆气象台目前正在业务中实时使用的基于WRF(AdvancedWeatherResearch&Forecast Sytem)的DOGRAFS系统(Desert-Oasis-Gobi Rapid Assimilation Forecast System)[14-16]的同化模块WRFDA(WRF Data Assimilation System)中同化入由GPS无线电掩星观测值反演得到的折射率和温湿度廓线资料,对比分析了两种GPSRO资料同化对数值预报结果的影响及对各要素的资料影响范围。

1 GPSRO资料预处理

GPS掩星分布在6个圆轨道上,海拔20 000 km,倾角55°,周期12 h。也就是说,GPS掩星的轨道距地面400~800 km(地球的半径为6 400 km)(图1)。

忽略与液体或固体水相关的小项,中性大气中的折射率N=(N-1)×106与大气压力P,温度T,水蒸汽分压Pw,满足以下方程式[2]:

在干燥的大气中,由方程(1)和流体静力学方程可从N中推导得出P和T。从GPS无线电掩星观测按以下步骤可估算出气温和水汽:测量两个GPS无线电信号(L1和L2)之间的位相和振幅;基于GPS和LEO卫星得出的精确位置和速度,分别计算L1和L2的弯曲角度;排除电离层影响并重建的中性大气弯曲角度作为影响参数函数,在高海拔地区使用气候学优化观察所得的的弯曲角度;使用阿贝尔变换技术重建垂直剖面的折射率;从折射率剖面图与辅助数据(例如从独立观察或全球分析/预测)推理的水汽(或温度)剖面图。

本文采用的资料是从COSMIC官方网下载下来的大气廓线资料(GPSRO)中的温湿度廓线资料(WETPRF)和折射率资料(GPSRF),其中,大气廓线资料是根据一维变分分析并利用欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的低分辨率资料反演得到的,其中包含气压、温度、位势高度、水汽压等气象要素,在本文中出现的所说GPSRO资料包含这两类资料。本文所用的GPSRO资料,其同化时间窗为6 h,即所用到某时次COSMIC资料是由该时次前后3 h的资料所组成的,例如7日00时的资料就是由6日21时至7日03时的资料所组成(图2)。本文所有时间均为世界时。

资料的质量控制是资料同化的第一步工作,GPS掩星资料的质量控制是在WRFDA这种的OBSPROC模块中完成的。该过程主要包括范围检查、数据一致性检查、与GFS背景场的相容性检查和对称性检查。温湿廓线是折射率的次级反演产品,反演引起的计算误差导致其与GFS背景场的偏差较折射率大。模拟区域内5个掩星事件反演出了1133组大气温湿廓线,其与GFS的平均偏差、均方根误差和标准偏差分别为-0.598 9、1.533 9、1.412 1,经与GFS背景场的相容性检查后同化了其中的1007组大气要素产品,提高了观测与背景场的一致性,平均偏差、均方根误差和标准偏差分别降低为-0.356 6、0.872 1、0.795 8,与GFS的相关性更高,同化后所得的分析场与GFS的偏差平均偏差、均方根误差和标准偏差分别为0.218 3、0.504 0、0.4543,比观测场与背景场的偏差更小。同样地,5个掩星事件反演的1 353个折射率产品与GFS的平均偏差、均方根误差和标准偏差分别为-0.587 8、1.504 9、1.385 4,经与GFS背景场的相容性检查后同化了其中的1 253组大气要素产品,提高了观测与背景场的一致性,平均偏差、均方根误差和标准偏差分别降低为-0.379 2、0.909 4、0.826 5,与GFS的相关性更高,同化后所得的分析场与GFS的偏差平均偏差、均方根误差和标准偏差分别为0.194 4、0.502 6、0.463 5,比观测场与背景场的偏差更小。温湿廓线在反演计算过程中引入了一些辅助变量,其与背景场误差之间的均方根误差和标准偏差整体上小于折射率。而反演计算过程中辅助变量的引入,可能导致其观测误差与背景场误差之间的相关,使得其同化所得的分析场与观测场之间的均方根误差和标准偏差整体上大于折射率(表1)。

2 天气过程和实验方案

2.1 天气过程

欧亚中高纬经向环流,欧洲为高压脊,西伯利亚为深厚的长波槽区。欧洲脊前北风带较强,引导极地冷空气南下,我区处于槽前偏西气流控制,随着欧洲脊的东扩其前部低槽东移进入新疆(图3),受西伯利亚深厚长波槽前的偏西气流控制,2014年12月07日00时到09日00时,新疆北部各地、天山山区和阿克苏北部、巴州出现降雪、降温,强降雪中心位于首府乌鲁木齐,新疆北部大部出现寒潮。石河子、乌鲁木齐、昌吉州等地普降中到大雪,其中,乌鲁木齐市(17.7 mm)、米东(13.4 mm)为暴雪,新疆北部、东部风口出现8~9级西北风,新疆北部大部气温下降6~10度。

2.2 试验方案

用WRF模式进行数值模拟实验,用WRFDA同化GPS掩星资料,使用GFS资料提供的初始场及边界条件,采用三层嵌套预报区域,区域中心为(41.42°N,87.85°E),水平格距分别为27 km、9 km和3 km,各层区域东西向分别取211、289、76个格点,南北向分别取181、208、61个格点,垂直方向为σ坐标,取40层。时间积分步长50 s。主要物理过程为:rrtm长波辐射方案、Dudhia短波辐射方案、Kain-Fritsch积云对流参数化方案、ACM2(Pleim)行星边界层方案。每天00时、06时暖启,12时、18时冷启。文中所用时间均为世界时。为研究WRFDA同化GPS掩星资料对新疆地区数值天气预报的影响,进行了3种不同的资料同化实验:(1)NOGPS:没有同化GPSRO资料;(2)WETPRF:NOGPS中加入GPS折射率资料;(3)REF:NOGPS中加入GPS折射率资料。其它细节见表2。

下面讨论三维变分资料同化实验结果。分析时间选为2014年12月7日00—8日00时。

3 结果分析

3.1 降水预报效果检验

为了评估同化实验各方案对降雪预报的影响,本文进行了6 h降雪预报TS、BIAS、ETS评分检验。由于国家降水量级标准不适合干旱、半干旱气候背景的新疆地区,新疆气象工作者从多年预报、服务实践和概率统计方法提出了适合新疆气候特点的降水量级标准,24 h降雪0.1~6.0 mm为小雪,3.1~6.0 mm为中雪,6.1~12.0 mm为大雪,>12.0 mm为暴雪。统计根据该标准对降雪进行分等级的评分。选择的站点为模拟区域内的所有常规气象地面站。

评分公式分别为:

式中,Na表示检验区内模拟和实况降雨量都出现在某一降水等级内的站点数;Nb表示模拟出现而实况未出现的站点数,即空报的站点数;Nc表示模拟未出现而实况出现的站点数,即漏报站数;Nd表示模拟和实况均无降水的站点数。TS评分仅考虑了实况或者预报有降水的站点,ETS考虑了所有站点的预报情况,包括模拟和实况均无降水的站点,所以被称为公平的TS评分。而BIAS反映了预报有降水的站点数和实况有降水的站点数的比值,BIAS越大,说明空报站点数越多,BIAS越小,漏报站点越多,无空报和漏报或者空报站点数和漏报站点数相等时,BIAS等于1。

实验证明,GPS掩星水汽资料的同化能够使模拟的24h累积降水更接近实际观测值。在本次实验中,掩星廓线同化后的TS评分整体上高于不同化(图4)。其中,对有无降雪预报的评分较同化改变较中量降雪预报明显,而对中量以上降雪预报效果无明显改进(图4a)。结合降水预报偏差(图4b)可知,对晴雨预报评分的提高主要源自空报率的降低。与实况相比,模拟的北疆沿天山一带的降水较实况明显偏弱,分布范围较实况偏小,而同化GPS掩星水汽资料后,北疆地区的降水模拟值明显加强。由此可见,此次GPS掩星水汽资料的同化对天气系统及与其伴随的新疆地区降水的数值天气预报有一定的积极效果。值得注意的是,文中所强调的积极影响,仅限于对此次导致新疆地区大降水的天气系统。

3.2 影响范围水平分布特征

在做资料同化的开始,首先会问,撇开预报结果的好坏,同化进去的资料到底对模式有没有改变呢?

其中:对初始场有没有改变呢?首先对模式模拟的具有代表性的500 hPa高度上的各要素分析增量进行对比。从图5中看到,同化了GPS掩星温度、湿度廓线信息之后,初始场中不仅温度和湿度有所改变,通过模式内部的动力调整,风场和气压场也有所改变。凡是参与同化的资料位置上,都会出现不同程度的正负增量,这说明同化资料参与进模式初始场中,相当程度上改变了模式的初始场,起到了一定的作用。掩星事件同化产生的分析增量中,U、V风场的分析增量有正有负,正负极值大小相当,为各项异性,沿着风向方向的影响范围大于垂直风向方向,其增量极值中心位置向下风方向偏移。U风场分析增量正负区沿南北向相间分布,V风场分析增量正负区沿东西向相间分布。温度、湿度场的分析增量接近各项同性,增量极值中心位置与掩星事件位置相对应。温度分析以增暖为主,增量最大值出现在中纬度地区,湿度分析以增湿为主,增量最大值出现在低纬度地区。

掩星事件反演的温湿廓线与折射率资料同化对各要素的分析增量场均有不同。温湿廓线同化对500 hPa初始风场U分量的分析增量极小值比折射率同化小,极大值相当,V分量的温湿廓线同化分析增量极小值比折射率同化小,极大值折射率同化大,温湿廓线同化对风场的影响幅度较折射率同化大。同时,温湿廓线同化对分析场的增暖幅度整体上大于对风场的影响幅度较折射率同化大,对分析场的干调整幅度前者也大于后者。GPS掩星资料的同化对温度影响最大。这些增幅差异,主要源于两种反演产品所包含的误差源不同。温湿廓线是折射率资料的反演产品,它不仅包含了折射率资料的所有误差,也包含了从折射率反演至折射率产生的反演误差。

与500 hPa各要素分析增量类似,掩星事件反演的温湿廓线与折射率资料同化对各要素的分析增量在各模式层上的大小均不同,但整体垂直变化趋势一致(图6),这不仅仅是由两者的误差大小不同造成的,还因为它们的垂直分辨率和垂直分层均不同。温湿廓线与折射率同化后U分量的分析增量整体上均随着高度的增加先减后增,前者在各层均略大于后。温湿廓线与折射率同化后V分量的分析增量随着高度的增加先减后增,在低层后者大于前者,在高层前者大于后者。整体而言,U风量分析增量小于V分量,U风量的分析增量之差大于V分量(图6a)。温度场分析增量整体上随高度升高而增大,在低层为冷偏差,高层为暖偏差(图6b)。气压分析增量随高度升高单调递增,整层均为负增量,极小值位于近地面附近(图6c)。比湿分析增量绝对值的大值区主要集中在500 hPa以下的低空,整层均为负增量,极小值位于700 hPa附近(图6d)。

3.3 影响范围垂直分布特征

上文探讨了影响范围的水平分布特征,为综合分析影响范围的空间分布特征,下文将对影响范围的垂直分布特征。以温度分析增量为例(图7a,b),温湿廓线与折射率同化产生的温度分析增量均随高度的升高先增后减小,然后再增大,增幅区在水平方向的影响范围均大于减幅区。温湿廓线同化产生在300 hPa附近的温度分析增量极大值为1.2℃,大于折射率同化在该层产生的温度分析增量极大值0.9℃。在其上150 hPa层附近,温度分析负增量区,温湿廓线同化在此处产生的温度分析极小值为-0.6℃,比折射率同化产生的温度分析增量极小值-0.3℃更小。温湿廓线同化产生的温度分析增量的极大值和极小值的绝对值均大于折射率同化产生的温度分析增量,前者在垂直方向的影响范围也大于后者,即温湿廓线同化比折射率同化对温度的影响幅度大。

温湿廓线与折射率同化产生的比湿分析增量均随高度先减后增。温湿廓线同化产生的比湿分析增量的极大值为-2×10-6g·kg-1,位于700 hPa附近,小于折射率同化在该处产生的比湿分析增量极大值2×10-6g·kg-1。在其下850 hPa附近,是比湿分析极小值区,温湿廓线同化在此处产生的比湿分析极小值为-1.8×10-5g·kg-1,小于折射率同化产生的比湿分析增量极小值-8×10-6g·kg-1。温湿廓线同化产生的比湿分析增量均为负值,而折射率同化产生的分析增量有正有负,但以正增量为主。温湿廓线同化产生的比湿分析增量极小值的绝对值大于折射率同化产生的比湿分析增量,且前者在垂直方向的影响范围也大于后者(图7c,7d)。

为了定量地了解GPS掩星事件反演的温湿廓线与折射率同化影响范围大小,进一步计算了2014年12月07日06时沿82.55°E温度和水汽分析差(图8)。可以看到,温湿廓线同化产生的资料影响范围平均大于折射率同化产生的影响范围。并且,在任何网格点,无论是温度场还是比湿场,温湿廓线同化产生的分析差的绝对值大于折射率同化。

4 结论和讨论

为验证GPSRO同化对天山暴雪的影响,本文以GFS数据为背景场,用WRFDA同化了GPS掩星事件反演的折射率和温湿廓线,评估了其对天山暴雪预报效果的影响,对比分析了其同化产生的影响范围,得到以下结论:

(1)GPS掩星温湿廓线和折射率同化对2014年12月7日的天山暴雪预报均有正效果,前者同化后的预报效果没有同化后的改善结果显著。对有无降雪预报的评分较同化改变较中量降雪预报明显,而对中量以上降雪预报效果无明显改进,对晴雨预报评分的提高主要源自空报率的降低。

(2)同化后风场U、V分量分析增量分布呈各向异性,沿风向方向的影响范围大于垂直风向方向,其增量极值中心位置向下风方向偏移。温度、湿度场的分析增量分布接近各向同性,增量极值中心位置与掩星事件位置相对应。

(3)温湿廓线同化对各要素产生的资料影响范围平均大于折射率同化产生的影响范围,并且在任何网格点上,无论是温度场还是比湿场,温湿廓线同化产生的分析差的绝对值大于折射率同化。将折射率剖面同化到数值气象模式中,会产生温度偏暖、水汽偏干、气压偏低的效果。

(4)温湿廓线与折射率同化后U分量的分析增量整体上均随着高度的增加先减后增,V分量的分析增量随着高度的增加先减后增,温度场分析增量整体上随高度升高而增大,气压分析增量随高度升高单调递增,比湿分析增量绝对值的大值区主要集中在500 hPa以下的低空,极小值位于700 hPa附近。

需要指出的是,尽管欧洲中心、美国国家环境预报中心、英国气象局、法国气象局等已经将COSMIC GPS掩星资料业务化,并取得了很好的正面效果,但是由于业务计算时效性等原因,资料同化过程中大多采用简单省时、计算精度不高的GPS局地观测算子。因此,在保证计算效率的前提下,如何提高观测算子计算精度已经成为GPS业务资料同化中的重要科学问题。

[1]Rabier F,KlinkerE,CourtierP,etal.Sensitivityof forecast errors to initial conditions[J].Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society,1996,122:121-150.

[2]Leroy S.The measurement of geopotential heights by GPS radio occultation[J],Journal of Geophysical Research,1997,102(D6):6971-6986.

[3]RockenC,AnthesR,ExnerM,etal.Analysisand validation of GPS/MET data in the neutral atmosphere[J]. Journal of Geophysical Research,1997,102(D25):29849-29866.

[4]Liu H,Zou X,Shao H,Anthes,et al.Impact of 837 GPS/ MET bending angle profiles on assimilation and forecasts for the period June 20-30,1995[J].Journal of Geophysical Research,2001,106:31771-31786.

[5]Zou X,Liu H,Anthes R,et al.Impact of CHAMP radio occultation observations on global analyses and forecasts in the absence of AMSU radiance data[J].Journal of the Meteorological Society of Japan,2004,82:533-549.

[6]Healy S,Jupp A,Marquardt C.Forecast impact experiment with GPS radio occultation measurements[J].Geophysical Research Letters,2005,32:L03804.

[7]Poli P Joiner J.Assimilation experiments of onedimensionalvariationalanalyseswithGPS/MET refractivity.2003,Pp.515-520 in First CHAMP mission results for gravity,magnetic and atmospheric studies.(Eds.)

[8]GPS掩星观测资料同化及对区域天气预报模拟之影响. Assimilation of GPS radio occultation data and its impact on regional weather prediction[J].2008.

[9]邹晓蕾.GPS无线电掩星资料特点[J].气象科技进展,英文版,2012(5):49-54.

[10]朱孟斌.GPS无线电掩星资料同化技术研究[D].国防科学技术大学,2012.

[11]黄清勇,周涛,郭勉之.GPS資掩星折射率料同化对于台风模拟的影响[J].大气科学,2007,35(2):135-150.

[12]郝民,郭英华,马再忠.一次降水天气过程的GPS掩星资料在GSI同化系统中的应用[J].高原气象,2010,29(1):164-174.

[13]余江林,寇正,项杰,等.掩星弯角资料同化在一次暴雨过程中的应用[J].暴雨灾害,2014,33(2):181-186.

[14]李淑娟,于晓晶,琚陈相,等.DOGRAFS温度和风场的预报检验[J].沙漠与绿洲气象,2014,8(6):1-10.

[15]琚陈相,李淑娟,于晓晶,等.GRAPES模式中不同陆面方案对新疆一次强降水事件的模拟[J].沙漠与绿洲气象,2014,8(6):16-22.

[16]于晓晶.XJ-RUCv1.0系统不同边界层方案对地面气象要素预报的影响初探[J].沙漠与绿洲气象,2014,8(5):16-22.

Simulation of the Influence of GPSRO Assimilation upon Snow-Storm over Tianshan Mountains

MA Yufen,XIN Yu,MA Xiumei,Oudenggeli,DU Juan
(Institute of Desert Meteorology,China Meteorological Administration,Urumqi 830002,China)

The positive effect of GPSRO has been proved in a couple of national centers of numerical weather prediction.In order to test its contribution in improving the snowstorm forecasting precision over Tianshan Mountain,its inversed temperature-moisture profiler and refrectivity are assimilated with WRFDA using GFS as its background for prediction of the snowstorm occurred during Dec 7th till 8th,2014,and their range of influence generated by DA are further compared.It is found that assimilation of each of these two types of datasets can induce a positive influence of the selected snowstorm simulation,while the refinement range of the latter is greater than the former.The range of influence of zonal and meridional components of wind field along the wind direction caused by assimilation of the temperature-moisture profiler or refractivity is greater than that along the perpendicular direction,and the location of maximum center is not at the observation sites but at its downstream zone,while the corresponding range of influence of temperature and pressure as well as humidity is almost all the same at all horizontal direction,with their maximum analysis increment located around the GPSRO observation.Their assimilation both are proved the initial field become warmer、dryer with lower pressure.The range of influence generated by assimilation of temperature-moisture profiler is greater than that of refrectivity for almost every levels,with the absolute value of analysis increment of the former lager than that of the later at all grid points.The wind analysis increments of assimilation of both temperature-moisture profiler and refractivity increase firstly and then decrease with altitude,the pressure of that increased monotonically,while the increment of humidity mainly concentrated under 500 hPa,with its maximum absolute value near 700 hPa.

GPSRO;DA;snowstorm;NWP

P468.0+25

B

1002-0799(2015)04-0008-09

马玉芬,辛渝,马秀梅,等.GPSRO同化对天山暴雪影响的模拟研究[J].沙漠与绿洲气象,2015,9(4):8-16.

10.3969/j.issn.1002-0799.2015.04.002

2015-03-20;

2015-05-16

新疆维吾尔自治区自然科学基金(2013211B38)。

马玉芬(1981-),女(回族),副研究员,主要从事数值天气预报、中尺度数值模拟和资料同化研究。E-mail:mayf@idm.cn

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