A pragmatic strategy for implementing spatially correlated observation errors in an operational system: An application to Doppler radial winds
A pragmatic strategy for implementing spatially correlated observation errors in an operational system: An application to Doppler radial winds
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在操作系统中实现空间相关观测误差的实用策略：在多普勒径向风中的应用
DOI：
10.1002/qj.3592
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发表时间：
2019
影响因子：
8.9
通讯作者：
Simonin D
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Simonin D
最近的研究表明，高分辨率的观测，如多普勒雷达径向风，表现出空间相关性。高分辨率观测通常被同化到对流允许的数值天气预报模式中，假设它们的误差是不相关的。为了避免违反这一假设，观测密度大大降低。为了提高所使用的观测数据的数量以及它们对预报的影响，需要引入完整的、相关的、误差统计。一些业务中心采用了卫星通道间观测误差相关性，提高了分析精度和预报技能得分。在这里，我们提出了一种策略，用于实现空间相关的观测误差在一个操作系统。然后，我们提供了第一个演示的实际可行性，将空间相关的多普勒径向风误差统计在气象局数值天气预报system.Inclusion的相关多普勒径向风误差统计的影响不大的数据同化系统的计算成本，即使增加了四倍的多普勒径向风观测同化的数量。使用具有更密集观测值的相关观测误差统计量产生比对照更短长度尺度的增量。初步预测试验显示，中性到积极的影响，预测技能的整体，特别是定量降水预报。通过优化多普勒径向风的使用并将该技术应用于其他观测类型，有可能提高预报技能。
Recent research has shown that high‐resolution observations, such as Doppler radar radial winds, exhibit spatial correlations. High‐resolution observations are routinely assimilated into convection‐permitting numerical weather prediction models assuming their errors are uncorrelated. To avoid violating this assumption, observation density is severely reduced. To improve the quantity of observations used and the impact that they have on the forecast requires the introduction of full, correlated, error statistics. Some operational centres have introduced satellite inter‐channel observation‐error correlations and obtained improved analysis accuracy and forecast skill scores. Here we present a strategy for implementing spatially correlated observation errors in an operational system. We then provide the first demonstration of the practical feasibility of incorporating spatially correlated Doppler radial wind error statistics in the Met Office numerical weather prediction system.Inclusion of correlated Doppler radial winds error statistics has little impact on the computation cost of the data assimilation system, even with a fourfold increase in the number of Doppler radial winds observations assimilated. Using the correlated observation‐error statistics with denser observations produces increments with shorter length‐scales than the control. Initial forecast trials show a neutral to positive impact on forecast skill overall, notably for quantitative precipitation forecasts. There is potential to improve forecast skill by optimizing the use of Doppler radial winds and applying the technique to other observation types.
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