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《第四届高分辨率对地观测学术年会论文集》2017年
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临近空间Aura/MLS卫星数据同化技术及其在数值预报中的应用

肖存英  胡雄  杨钧烽  程旋  
【摘要】:临近空间大气环境信息对于飞行器的安全具有重要意义。临近空间数据同化技术和数值预报技术是提供这些信息的重要手段,目前处在发展阶段。本研究将三维变分同化方法应用于可准实时获取能提供10-96 km高度范围全球覆盖的Aura/MLS卫星数据同化,根据观测数据和背景模式特性制定了独特的观测误差协方差、背景误差协方差和观测算子,实现了对该颗卫星数据的连续同化。在2016年3月23日-5月25日开展了连续同化实验,结果表明,同化效果显著,对背景温度的调整高达几十K。同化结果用于NSSC临近空间数值预报实验系统作初始场驱动数值模式向前预报3天。对预报结果与实况数据的统计比较结果表明,该同化场确实提高了20-100 km高度范围的数值预报精度。定量评估结果显示,在96 km高度上的预报精度(RMSE)从原来的30 K减小到14~20K。

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