临近空间AuraMLS卫星数据同化技术及其在数值预报中的应用

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临近空间大气环境信息对于飞行器的安全具有重要意义.临近空间数据同化技术和数值预报技术是提供这些信息的重要手段,目前处在发展阶段.本研究将三维变分同化方法应用于可准实时获取能提供10-96km高度范围全球覆盖的Aura/MLS卫星数据同化,根据观测数据和背景模式特性制定了独特的观测误差协方差、背景误差协方差和观测算子,实现了对该颗卫星数据的连续同化.在2016年3月23日-5月25日开展了连续同化实验,结果表明,同化效果显著,对背景温度的调整高达几十K.同化结果用于NSSC临近空间数值预报实验系统作初始场驱动数值模式向前预报3天.对预报结果与实况数据的统计比较结果表明,该同化场确实提高了20-100km高度范围的数值预报精度.定量评估结果显示,在96km高度上的预报精度(RMSE)从原来的30K减小到14～20K.
作者：肖存英 胡雄 杨钧烽 程旋
作者单位：中国科学院国家空间科学中心北京100190中国科学院国家空间科学中心北京100190;中国科学院大学北京100049
母体文献：第四届高分辨率对地观测学术年会论文集
会议名称：第四届高分辨率对地观测学术年会  
会议时间：2017年9月17日
会议地点：武汉
主办单位：高分辨率对地观测系统重大专项管理办公室,中科院
语种：chi
分类号：
关键词：临近空间  数值预报  数据同化  大气环境
在线出版日期：2018年10月26日
基金项目：
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