交通部中央氣象局
臺美氣象先進資料同化與預報模式系統發展技術合作協議 -
基本資料
系統識別號: |
C10102045 |
相關專案: |
無 |
計畫名稱: |
研習先進數值天氣預報技術# |
報告名稱: |
臺美氣象先進資料同化與預報模式系統發展技術合作協議 - |
電子全文檔: |
C10102045_38526.pdf
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附件檔: |
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報告日期: |
101/09/24 |
報告書頁數: |
35 |
計畫主辦機關資訊
姓名 |
服務機關 |
服務單位 |
職稱 |
官職等 |
江琇瑛 |
交通部中央氣象局氣象資訊中心 |
交通部中央氣象局氣象資訊中心 |
技士 |
薦任 |
報告內容摘要
系集調整卡爾曼濾波 (Ensemble Adjustment Kalman Filter;EAKF) 為美國國家大氣研究中心 (National Center for Atmospheric Research ; NCAR) 資料同化研究平台 (Data Assimilation Research Testbed ; DART) 近年來發展的最新資料同化系統。它是一種系集同化分析方法,與傳統變分資料同化最大差異在於模式的背景場誤差 (Background Error) 會隨時間變動,不是一固定值,係利用同化新的觀測資料後,先進行短時系集預報,將所得的系集預報場當作下一時步之系集模式背景場,而後依各系集成員背景場之間的相關特性,計算出新的背景場誤差,使背景場誤差特徵架構與實際大氣狀態有關聯,以提升同化觀測資料能力,降低預報誤差。本次赴美實習,主要學習EAFK系集同化系統對觀測資料之處理,如觀測資料型態與宣告之設定、觀測資料之品質控制 (Quality Control;QC) 和觀測運算因子流程等,並將歐洲中期氣象預報中心 (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts;ECMWF) 全球模式之預報場作為觀測資料,稱為EC BOGUS資料,植入於EAKF系集同化系統中作同化,改善部分地區無觀測資料更新模式背景場之問題,以提高模式預報表現與準確度。
其他資料
前往地區: |
美國; |
參訪機關: |
美國大學大氣研究合作聯盟(University Corporation for Atmospheric Research, UCAR)所屬國家大氣科學研究中心(National Center for Atmospheric Research, NCAR) |
出國類別: |
實習 |
關鍵詞: |
系集調整卡爾曼濾波(EAKF),系集同化 |
備註: |
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