Mesoscale Data Assimilation and Predictability Studies

中尺度数据同化和可预测性研究

• 批准号: 9114828
• 负责人: Mohan Ramamurthy
• 金额: $ 28.99万
• 依托单位: University of Illinois at Urbana-Champaign
• 依托单位国家: 美国
• 项目类别: Continuing Grant
• 财政年份: 1992
• 资助国家: 美国
• 起止时间: 1992-04-15 至 1996-09-30
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://www.nsf.gov/awardsearch/showAward?AWD_ID=9114828&HistoricalAwards=false
• 关键词: Mesoscale; Data; Assimilation; Predictability; Studies

A comprehensive mesoscale four-dimensional data assimilation (FDDA) and predictability study is proposed using the National Meteorological Center ETA model. The PIs intend to continue FDDA studies using the ETA model, assessing the performance of the assimilation system and examining the problem of mesoscale predictability. In addition, the investigation will be extended to the problem of profiler data assimilation in mesoscale models, including an assessment of the usefulness of the profiler network in short range weather prediction. Finally, as an outgrowth of this study, the role of large-scale forcing, model resolution, and model physics in the evolution of finer-scale features in a mesoscale model will be investigated.

一个综合的中尺度四维资料同化 （FDDA）和可预测性研究，建议使用国家 气象中心ETA模型。 PI打算继续FDDA 使用ETA模型的研究，评估 同化系统和检查中尺度问题 可预测性 此外，调查还将扩大到 中尺度模式中的廓线仪数据同化问题， 包括评估剖析器网络的效用 短期天气预报。 最后，作为 这项研究，大尺度强迫的作用，模式分辨率， 模型物理学中的精细尺度特征的演变， 中尺度模式将进行研究。