2019-04-15 23:08:01
缩小雷达气象水文工程与天气预报之间的差距

根据气象学院张桂福教授的说法,准确的天气预报取决于对风暴动力学和云微物理的基本了解及其在数值天气预报(NWP)模型中的表现,以及高分辨率多参数测量的最佳使用。 ,俄克拉荷马大学,以及最近发表的大气科学进展评论论文的作者之一。

经过数十年的研究和开发,天气雷达偏振测量技术已经成熟,高分辨率极化雷达数据(PRD)现已在全国和全球范围内推出。人们高度期望珠三角提供的丰富信息具有改善天气观测,量化和预测的巨大潜力。

虽然成功应用于恶劣天气检测,水文气象分类和定量降水估算(QPE),但张教授及其同事指出,珠三角在天气预报中的潜在影响受到其主观和经验用途的限制。 “而雷达气象/水文/工程与NWP社区之间的差距,”张教授说,“阻止了在QPF [定量降水预报]中实现雷达极化的全部潜力。”

考虑到最佳利用这些新型PRD的困难以及进一步推进气象雷达技术,以及缩小雷达气象与NWP之间的差距,张教授及其同事提出了一种系统统一的方法来优化使用珠三角准确的QPE,QPF和警告基于使用先验信息的模型物理约束的统计检索。这将把雷达气象界使用的基于观测的检索(图中的顶行)与基于模型的分析(也称为数据同化(DA)(底行)联系起来,用于NWP社区。

如图中间行(棕色)所示,由微观物理建模和电磁建模以及统计检索算法产生的前向算子是基于观测和基于DA的检索所必需的。每个检索都需要具有兼容的微物理模型,如DSD / PSD模型,形状/密度关系,电磁建模和计算,以产生准确有效的前向观测操作员,以及统计检索算法,可以处理测量误差和背景信息和协方差。

“为了获得最佳结果,所有组件都需要准确地确定和选择,并在统计检索算法中相互结合使用并进行交叉验证,”张教授总结道。

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