Impact of WRF-3DVAR data assimilation on the prediction of rainfall over Southern Brazil

Рассмотрена процедура подачи на вход математической модели данных, сопровождаемых шумом, с целью улучшения статистическими методами моделирования метеорологических полей при прогнозировании погоды. Этот процесс, называемый ассимиляцией данных, является передовым методом в моделировании метеорологических полей. Подход 3DVAR, применяемый в представленном исследовании, является современной технологией ассимиляции данных. Поставлена цель оценить результаты ассимиляции данных сети автоматических станций и данных атмосферного зондирования Бразильского национального метеорологического института (INMET) для прогноза погоды с помощью модели WRF. Регион исследования - южная часть Бразилии. В частности, рассматриваются два события 2012 г., связанные с интенсивными осадками. Представленное исследование важно, поскольку данные автоматических станций INMET не поступают в глобальную телекоммуникационную систему и, следовательно, не используются при производстве прогноза глобальными прогностическими моделями, такими как GFS, которые рассчитывают начальные и граничные условия для региональных моделей, например, WRF. Результаты исследования показывают, что модель WRF с использованием ассимиляции данных в обоих рассмотренных случаях удовлетворительно воспроизводит синоптическую ситуацию, предоставляемую глобальной моделью GFS, и это воспроизведение лучше, чем без использования ассимиляции данных. Термодинамический анализ демонстрирует, что WRF с использованием ассимиляции данных воспроизводит вертикальные профили температуры и точки росы очень близко к наблюдаемым. Дополнительные эксперименты показывают, что усваиваемые данные из других источников в дополнении к данным INMET, а также увеличение пространственного разрешения по горизонтали при интегрировании в WRF с включением дополнительных наборов приводит к значительному улучшению прогнозируемых полей метеорологических величин.