GOES-R静止轨道闪电观测仪数据在GSI 3DVar、EnKF和En3DVar中的同化：一个超级单体风暴
文章来源于：大气科学进展AASCitation
Kong, R., M. Xue, E. R. Mansell, C. S. Liu, and A. O. Fierro, 2024: Assimilation of GOES-R GeostationaryLightning Mapper Flash Extent Density data in GSI 3DVar, EnKF, and Hybrid En3DVar for the analysis and short-termforecast of a supercell storm case. Adv. Atmos. Sci., 41(2), 263−277, https://doi.org/10.1007/s00376-023-2340-2.
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GOES-R静止轨道闪电观测仪数据在GSI 3DVar、EnKF和En3DVar中的同化：一个超级单体风暴案例的分析和短期预报
摘 要
在前序研究中，基于GSI 集合卡曼滤波（EnKF）框架成功开发了同化地球同步轨道运行环境卫星“R系列”（GOES-R）的闪电观测仪闪电范围密度数据的技术，并针对一个中尺度对流系统案例进行了同化效果的分析。本研究进一步在GSI混合数据同化（EnVar）框架中探索了同化闪电范围密度数据的可能性。本文对3DVar、纯En3DVar（PEn3DVar，完全依赖集合协方差）以及EnKF/DfEnKF在超级单体风暴案例中的同化效果进行了对比，目的是验证新方法的准确性并评估其表现。就此个例而言，PEn3DVar的分析增量略高于EnKF, 这主要归因于两者在局地化策略上的差异。总体上，PEn3DVar的预测表现与EnKF/DfEnKF相当，进一步验证了开发方法的准确性。
关键词：地球同步轨道卫星，闪电，数据同化，EnKF，EnVar
亮点
（1）在GSI-EnVar框架中，针对对流尺度天气预报模式，成功开发了同化卫星闪电观测数据的技术。
（2）针对一个中尺度对流系统，比较了变分数据同化 DVaEn3DVar、以及集合卡曼滤波EnKF/DfEnKF的同化效果。
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