Инд. авторы:	Климова Е.Г., Киланова Н.В., Дубровская О.А., Зарипов Р.Б.
Заглавие:	Исследование статистической структуры ошибок краткосрочного прогноза температуры в атмосферном погранслое для целей объективного анализа
Библ. ссылка:	Климова Е.Г., Киланова Н.В., Дубровская О.А., Зарипов Р.Б. Исследование статистической структуры ошибок краткосрочного прогноза температуры в атмосферном погранслое для целей объективного анализа // Метеорология и гидрология. - 2010. - № 9. - С.26-34. - ISSN 0130-2906.
Внешние системы:	РИНЦ: 15265809;
Реферат:	rus: Описана методика оценки статистической структуры ошибок краткосрочного прогноза поля температуры в пограничном слое атмосферы для целей объективного анализа. Численные эксперименты по оценке ковариаций ошибок прогноза проводились для модели WRF (Weather Research and Forecast, NCEP, США). Проведены сравнительные эксперименты по оценке влияния характера устойчивости в пограничном слое атмосферы на изменчивость вертикальных и трехмерных ковариаций. Показано, что дисперсия и радиус корреляции по вертикали ошибок прогноза поля температуры, а также изменчивость трехмерных ковариационных функций в пограничном слое атмосферы существенно различаются при разном характере устойчивости. Приводятся результаты численных экспериментов по оценке ковариаций ошибок прогноза поля температуры модели WRF в пограничном слое атмосферы для летнего и зимнего периодов.
Издано:	2010
Физ. характеристика:	с.26-34
Цитирование:	1. Динамическая метеорология. Теоретическая метеорология. /Под ред. Д. Л. Лайхтмана.- Л., Гидрометеоиздат, 1976, 607 с. 2. Климова Е. Г. Алгоритм усвоения данных наблюдений на основе адаптивного субоптимального фильтра Калмана.-Метеорология и гидрология, 2005, № 3, с. 24-35. 3. Монин А. С., Яглом А. М. Статистическая гидромеханика. Часть 2. - М., Наука, 1967, 720 с. 4. Статистическая структура метеорологических полей. /Под ред. Л. С. Гандина, В. И. Захариева, Р. Целнаи. - Будапешт, 1976, 365 с. 5. Цырульников М. Д., Локтионова Е. А. Статистическое оценивание горизонтальных ковариационных функций полей ветра для целей объективного анализа.-Метеорология и гидрология, 1993, № 11, с. 32-42. 6. Berre L. Estimation of synoptic and mesoscale forecast error covariances in a Limited- Area Model.-Mon. Wea. Rev., 2000, vol. 128, pp. 644-667. 7. Deng X. and Stude R. A mesoscale analysis method for surface potential temperature in mountainous and coastal terrain. - Mon. Wea. Rev., 2005, vol. 133, pp. 389-408. 8. Derber J. and Bouttier F. A reformulation of the background error covariance in the ECMWF global data assimilation system. - Tellus, 1999, vol. 51A, pp. 195-221. 9. Fisher M. The sensitivity of analysis errors to the specification of background error covariances.- Workshop on Flow-dependent Aspects of Data Assimilation, 11-13 June 2007, pp. 27- 36. 10. Fisher M. and Andersson E. Development in 4D-Var and Kalman Filtering. - Technical Memorandum No. 357, ECMWF, Reading, England, 2001, 36 p. 11. Fisher M. and Courtier P. Estimating the covariance matrix of analysis and forecast errors in variational data assimilation. /In: ECMWF Research Dept., Technical Memorandum No. 220, 1995, pp. 1-26. 12. Ghil M. and Malanotte-Rizzolli P. Data assimilation in meteorology and oceanography. /In: Advances in Geophysics. - New York, Academic Press, 1991, vol. 33, pp. 141- 266. 13. Haggmark L., Ivarsson K. I., Ollvik S., and Olofsson P.-O. Mesan, an operational mesoscale analysis system.-Tellus, 2000, vol. 52A, pp. 2-20. 14. Hollingsworth A. and Lonnberg P. The statistical structure of short-range forecast errors as determined from radiosonde data. Part I: The wind field. - Tellus, 1986, vol. 38A, pp. 111-136. 15. Jazwinski A. H. Stochastic Processes and Filtering Theory.-New York, Academic Press, 1970, 377 p. 16. Lee S.-J., Parrish D. F., and Wu W.-S. Near surface data assimilation in the NCEP gridpoint statistical-interpolation system: Use of land temperature data and a comprehensive forward model. - NCEP, Office Note 446, Oct. 7, 2005, 28 p. 17. Lonnberg P. and Hollingsworth A. The statistical structure of short-range forecast errors as determined from radiosonde data. Part II: The covariance of height and wind errors.- Tellus, 1986, vol. 38A, pp. 137-161. 18. Mellor G. L. and Yamada T. Development of turbulence closure model for geophysical fluid problems. - Reviews of Geophysics and Space Physics, 1982, vol. 20, No. 4, pp. 851-875. 19. Qin X., Li W., Tuyl A. V., and Baker E. H. Estimation of three-dimensional error covariances. Part I: Analysis of height innovation vectors. - Mon. Wea. Rev., 2001, vol. 129, pp. 2126-2135. 20. Rabier F., McNally A., Andersson E., et al. The ECMWF implementation of threedimensional variational assimilation (3D-Var). II: Structure functions.-Quart. J. Roy. Meteorol. Soc., 1998, vol. 124, pp. 1809-1829. 21. Rawlins F., Ballard S. P., Bovis K. J., et al. The Met Office global four-dimensional variational data assimilation scheme. - Quart. J. Roy. Meteorol. Soc., 2007, vol. 133, pp. 347-362. 22. Ruggiero F. H., Sashegyi K. D., Madala V. R., and Raman S. The use of surface observations in four-dimensional data assimilation using a mesoscale model.-Mon. Wea. Rev., 1996, vol. 124, pp. 1018-1033. 23. Skamarock W. G. et al. A Description of the Advanced Research WRF Version 2. - Boulder, Colorado, USA, NCAR Technical Note, June 2005, 88 p. 24. http://www.mmm.ucar.ed/wrf.