LETKF for the nonhydrostatic regional model COSMO-DE
LETKF for the nonhydrostatic regional model COSMO-DE
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非静水力区域模型 COSMO-DE 的 LETKF
DOI：
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发表时间：
2011
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
C. Schraff
中科院分区：
文献类型：
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作者：
H. Reich;A. Rhodin;C. Schraff
对流尺度数值天气预报（NWP）的资料同化面临着许多挑战。它们包括：不同模型变量之间的强烈流量依赖性和未知空间平衡、非线性过程的重要性、非高斯误差统计以及由于物理学缺陷（特别是云和边界层公式）导致的“天气”参数中的大预测误差。
Data assimilation for numerical weather prediction (NWP) at the convective scale meets with a number of challenges. They include: strongly flow dependent and unknown spatial balances between the different model variables, importance of nonlinear processes, non-Gaussian error statistics and large forecast errors in ’weather’-parameters due to imperfections in the physics, in particular in the cloud and boundary layer formulations.
影响因子：
8.9
作者：
K. Stephan;S. Klink;C. Schraff
通讯作者：
K. Stephan;S. Klink;C. Schraff