典型文献
Ensemble-based diurnally varying background error covariances and their impact on short-term weather forecasting
文献摘要：
背景场误差协方差在资料同化系统中具有非常重要的作用,目前业务变分同化系统中常采用静态背景场误差协方差,未考虑其具体的日变化特征.为构建更为合理且便于业务系统应用的日变化背景误差协方差,本文构建了高分辨率集合预报样本的日变化背景场误差协方差,揭示了其日变化特征,并应用到了CMA-BJ业务系统中,开展了基于业务框架的批量循环同化预报试验.结果表明,背景场误差存在明显的日变化特征,采用集合日变化背景场误差协方差能够改进模式的预报效果.
文献关键词：
资料同化;背景场误差协方差;日变化;集合方法
中图分类号：
作者姓名：
Shiwei Zheng;Yaodeng Chen;Xiang-Yu Huang;Min Chen;Xianya Chen;Jing Huang
作者机构：
Key Laboratory of Meteorological Disaster of Ministry of Education/Joint International Research Laboratory of Climate and Environment Change/Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters,Nanjing University of Inf ormation Science and Technology,Nanjing,China;Institute of Urban Meteorology,China Meteorological Administration,Beijing,China
文献出处：
引用格式：
[1]Shiwei Zheng;Yaodeng Chen;Xiang-Yu Huang;Min Chen;Xianya Chen;Jing Huang-.Ensemble-based diurnally varying background error covariances and their impact on short-term weather forecasting)[J].大气和海洋科学快报（英文版）,2022(06):22-28
A类：
diurnally,covariances,背景场误差协方差
B类：
Ensemble,varying,background,error,their,impact,on,short,term,weather,forecasting,资料同化,变分同化,日变化特征,业务系统,系统应用,背景误差,集合预报,CMA,BJ,业务框架,循环同化,预报效果,集合方法
AB值：
0.322834
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