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Aplicación de la asimilación de datos de velocidad radial de radar basada en diferentes variables de control de momento en la predicción del tifón Kompasu

Autores: Yang, Gangjie; Min, Jinzhong; Shen, Feifei

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Aplicación de la asimilación de datos de velocidad radial de radar basada en diferentes variables de control de momento en la predicción del tifón Kompasu


Categoría

Ciencias Naturales y Subdisciplinas

Subcategoría

Astronomía

Palabras clave

Estudio
Investigación del clima
Modelo de pronóstico
Asimilación de datos
Ciclón tropical
Velocidad radial

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 8

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El estudio se basa en el Modelo de Investigación y Pronóstico del Tiempo (WRF) y el sistema de asimilación de datos variacional tridimensional (3DVAR). Basado en dos variables de control diferentes, se evaluaron los efectos de la asimilación de la velocidad radial del radar en la predicción del ciclón tropical (TC) Kompasu. El experimento de observación única mostró que DA_ produce incrementos ciclónicos, mientras que DA_UV solo produce incrementos en la misma dirección que la observación. DA_ mejora significativamente el campo de viento a 850 hPa con un gran número de incrementos ciclónicos no físicos. Por otro lado, DA_UV produce incrementos ciclónicos razonables para mejorar el TC. La asimilación de DA_UV hace que el viento en la superficie se intensifique y la presión a nivel del mar en el centro del TC se reduzca. La estructura circular del campo de viento de DA_ no es clara y tampoco está concentrada la gran área de viento. Además, DA_ muestra convección espuria a gran altitud en la sección transversal vertical, mientras que DA_UV presenta una gran área de viento mejorada en la parte inferior. El RMSE de la velocidad radial es menor durante la asimilación circular en DA_UV. DA_ no mejora la predicción de la trayectoria de Kompasu, mientras que DA_UV muestra una mejora significativa en la predicción de la trayectoria.

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