Forbedring af nøjagtigheden af ​​tyfonprognoser med radardataassimilering

Kuling og regnbyger forårsaget af landfaldende tyfoner forårsager hvert år omfattende tab og tab af ejendom i mange kystområder i det vestlige Stillehav. Som sådan, forudsigelse af tyfoners spor og nedbør har altid været en topprioritet i vejrudsigten. Tyfonens strukturelle karakteristika og det omgivende miljøs tilstand vil direkte påvirke udviklingstendensen og sporet af tyfonen. Derfor, det er af stor betydning at opdatere og korrigere temperaturen, fugtighed, vindfelt, og andre oplysninger vedrørende tyfonen og det omkringliggende område rettidigt, når der varsles om tyfoner.

Lu Zhang, Xiangjun Tian, og deres team med Institute of Atmospheric Physics ved det kinesiske videnskabsakademi, analyserede en typisk tyfon - Typhoon Haikui (2012) - og brugte multigrid NLS-4DVar-metoden uden tangent-lineære og tilstødende modeller til at assimilere Doppler-radardata.

"Vi analyserede og diskuterede forudsigelserne om tyfonstruktur, spore, og nedbør, " siger Tian, "og vi fandt ud af, at efter at have assimileret radardata var tyfonens intensitet tættere på observationerne."

Ifølge deres undersøgelse offentliggjort i Fremskridt inden for atmosfæriske videnskaber , efter justering og forbedring af tyfonstrukturen, nøjagtigheden af ​​12-timers sporet og akkumulerede nedbørsprognoser blev væsentligt forbedret. Ud over, introduktionen af ​​multigrid-strategien i assimileringsmetoden forbedrede også effektiviteten.

"Vores undersøgelse giver en ny assimileringsmetode til effektiv assimilering af et stort antal radardata, " siger Tian. "Vi håber, det vil hjælpe med at forbedre nøjagtigheden af ​​små og mellemstore vejrudsigter i numerisk vejrudsigt."