ASIMILACE RADAROVÉ ODRAZIVOSTI DO NUMERICKÉHO MODELU PŘEDPOVĚDI POČASÍ S VYSOKÝM ROZLIŠENÍM

0042685 - ÚFA 2007 RIV CZ cze J - Journal Article
Sokol, Zbyněk - Řezáčová, Daniela
ASIMILACE RADAROVÉ ODRAZIVOSTI DO NUMERICKÉHO MODELU PŘEDPOVĚDI POČASÍ S VYSOKÝM ROZLIŠENÍM.
[ASSIMILATION OF RADAR REFLECTIVITY INTO A HIGH RESOLUTION NUMERICAL WEATHER PREDICTION MODEL.]
Meteorologické zprávy. Roč. 59, č. 1 (2006), s. 18-29. ISSN 0026-1173
R&D Projects: GA ČR GA205/04/0114
Institutional research plan: CEZ:AV0Z30420517
Keywords : radar data assimilation * precipitation * numerical forecast model
Subject RIV: DG - Athmosphere Sciences, Meteorology

Metoda asimilace radarové odrazivosti do numerického modelu předpovědi počasí (NWP model) s horizontálním rozlišením 2.8 km je aplikována na předpověď tří konvekčních událostí, které se vyznačovaly významnými úhrny srážek za krátké časové období a byly doprovázeny lokálními přívalovými povodněmi. Navržená metoda asimilace je založena na modifikaci modelového vertikálního profilu směšovacího poměru vodní páry, která se provádí v každém časovém integračním kroku. K předpovědi je použit LM COSMO NWP model, verze 3.9. Jsou aplikovány a porovnány dvě varianty metody asimilace. První varianta vychází pouze ze srážkových dat na zemi. Druhá varianta porovnává srážky na zemi odvozené z radarových dat s modelovými srážkami v jednotlivých modelových hladinách. Výsledky ukazují, že asimilací dat dochází ke zpřesnění předpovědi, přičemž metoda využívající vertikální profil modelové srážkové vody byla zřetelně lepší pouze v jednom případě

A method assimilating radar reflectivity data into a numerical weather prediction (NWP) model with a horizontal resolution of 2.8 km is applied to three severe convective events, which caused local flash floods. The assimilation method is based on the correction of the vertical profiles of model water vapour mixing ratio, which is performed at each model time step. LM COSMO NWP model, version 3.9, is used in this study. There are used two assimilation procedures. The first one uses only precipitation data at the ground. The second one compares observed and modelled ground precipitation and corrects the model vertical profiles. The results indicate that the assimilation improves the precipitation forecast. The second assimilation method is better than the first one only in one case.
Permanent Link: http://hdl.handle.net/11104/0135860