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數值天氣預報變分分析系統發展

By 劉廣英 and 張忍成

Abstract

[[abstract]]數值天氣預報(NWP)作業為中央氣象局的重要工作之一。除數值模式本身之動力及物理過程外,一個成功的數值天氣預報,更取決於初始分析場的真實性以及其與模式特性間之一致性。由於觀測資料量與日俱增,尤其非傳統觀測者,且新的觀測種類更不斷地被開發應用,是以目前世界各先進作業中心,莫不戮力於資料同化工作上之改進。承續這股風潮,氣象局近年來亦積極致力於將全球模式分析作業由最佳內插法提昇至三維變分法,同時區域模式分析亦向此法邁進中。變分資料同化技術是一項具高度挑戰之工作,除對模式與資料背景知識之了解外,更要求特殊的技術(即所謂的伴隨(adjoint)技術)。是以本計畫擬配合氣象局現有之規模,加強吸收培訓新一代的資料同化人力,開發或技術轉移新型資料之觀測算子以廣納各式有效之可用資料,同時開闢新的資料接收來源,以持續提昇模式初始分析場的品質,冀能使中央氣象局的NWP作業產品能夠日漸邁向世界一流的水準。精確來說,本計畫預計在三年中以逐步增加培訓人力的方式,協助氣象局在現有的(一)全球三維變分同化分析系統下,增加建置衛星資料(如NOAA-16/17輻射觀測)之同化植入模組;(二)非靜力區域模式(Nonhydrostatic Forecasting System, NFS)模式中,參考美國WRF模式的作法。加入三維變分同化分析析統;(三)全球模式中,開發四維變分同化分析系統,使用所謂的四維變分颱風虛擬渦漩植入法(Bogus Data Assimilation Scheme, BDA;Zou and Xiao,2000),進行全球模式之颱風路徑預報測試。此外,計畫執行期間並將與中國大陸學者合作收集中國大陸的特殊氣象資料進入中央氣象局預報系統,這是有鑑於變分分析的過程中資料的誤差分析及背景場誤差協方差(covariance)矩陣將影響結果甚鉅,故能累積越多的資料越有助益於變分分析的作業

Topics: 數值天氣預報, 伴隨模式, 資料同化
Year: 2009
OAI identifier: oai:http://ir.lib.pccu.edu.tw/:987654321/978
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