低空风切变多源观测数据四维变分融合与三维风场重构方法研究

Journal: Engineering and Management Science DOI: 10.32629/ems.v8i9.22163

伏龙延

中国民用航空西北地区空中交通管理局甘肃分局

Abstract

低空风切变具有尺度小、演变快和局地性强等特点,单一观测设备难以兼顾大范围覆盖、近地层精细探测和快速更新。针对天气雷达、激光测风雷达、风廓线雷达、自动气象站及机载观测等多源资料在时空分辨率、坐标体系和观测误差方面存在的差异,本文构建了一套基于WRF-4DVar的多源观测融合与三维风场重构方法。首先对异构资料进行坐标统一、时间匹配、空间网格化和质量控制;随后以WRF模式为动力约束,通过观测算子将不同类型观测映射至模式空间,在连续同化时间窗内最小化背景场与多时次观测之间的差异,获得最优三维分析风场;最后基于融合结果计算低空风切变诊断量。该方法能够在统一动力框架下综合利用多源异构观测,为机场低空风切变精细监测提供连续三维风场基础。

Keywords

低空风切变;多源观测;四维变分同化;WRF;三维风场

References

[1] COURTIER P, THÉPAUT J N, HOLLINGSWORTH A. A strategy for operational implementation of 4D-Var, using an incremental approach[J]. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 1994, 120(519): 1367-1387.
[2] KALNAY E. Atmospheric Modeling, Data Assimilation and Predictability[M]. Cambridge: Cambridge University Press, 2003.
[3] SKAMAROCK W C, KLEMP J B, DUDHIA J, et al. A Description of the Advanced Research WRF Model Version 4[R]. NCAR Technical Note, 2019.
[4] BUHMANN M D. Radial Basis Functions: Theory and Implementations[M]. Cambridge: Cambridge University Press, 2003.

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