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正则化方法同化多普勒天气雷达资料及对降雨预报的影响

赵延来 黄思训 杜华栋 仲跻芹

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正则化方法同化多普勒天气雷达资料及对降雨预报的影响

赵延来, 黄思训, 杜华栋, 仲跻芹

Regularization method of assimilating Doppler radar data and its influence on precipitation forecast

Huang Si-Xun, Du Hua-Dong, Zhong Ji-Qin, Zhao Yan-Lai
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  • 基于三维变分同化(3DVAR)的思想,提出一种适用于多普勒天气雷达资料直接同化的正则化方法.从寻求Yo=H(X)带有偏差δ的极小模解出发,引入正则化思想,并给出与3DVAR方案不同的新代价函数.针对2008年8月14日发生在北京地区的一次局地暴雨过程,设计了一组数值试验,并采用L曲线准则后验选取最优正则化参数.数值结果表明:正则化方法和3DVAR方案均能有效同化多普勒雷达资料,雷达径向速度的同化效果明显好于反射率因
    A new regularization method is proposed to directly assimilate Doppler radar data into mesoscale numerical weather forecast based on the traditional 3DVAR. For seeking the minimum module solution of the Yo=H(X) with bias δ, the regularization method is adopted and leads to a new cost function. A group of experiments were designed to study the case of a locally strong rainstorm occurred in Beijing area on August 14, 2008. The L-curve principle is used to determine the optimal regularization parameter and the result is α=0.1. Numerical results demonstrate that both regularization method and 3DVAR scheme can efficiently assimilate the Doppler radar data, and that the improved initial condition can alleviate the spin-up phenomenon and improve the nowcasting precipitation forecast. However, when an optimal regularization parameter is choser, better improvement, more accurate precipitation forecast and higher TS score are expected.
    • 基金项目: 国家科技支撑计划(批准号:2008BAC37B03)资助的课题.
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出版历程
  • 收稿日期:  2010-05-21
  • 修回日期:  2010-09-26
  • 刊出日期:  2011-07-15

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