TAILIEUCHUNG - Thử nghiệm đồng hóa các loại số liệu quan trắc khác nhau trong dự báo mưa lớn trên khu vực Tây Nguyên do ảnh hưởng của cơn bão Damrey
Nghiên cứu này xem xét và đánh giá ảnh hưởng của việc đồng hóa các loại số liệu (số liệu quan trắc bề mặt, cao không, và véc-tơ gió khí quyển dịch chuyển của vệ tinh – AMVs) cho mô hình Nghiên cứu và Dự báo Thời tiết (WRF) trong dự báo mưa lớn trên khu vực Tây Nguyên, do ảnh hưởng của cơn bão Damrey. | Thử nghiệm đồng hóa các loại số liệu quan trắc khác nhau trong dự báo mưa lớn trên khu vực Tây Nguyên do ảnh hưởng của cơn bão Damrey VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol. 35, No. 4 (2019) 121-129 Original Article An Experiment for Assimilating Different Type of Data Observations in Forecasting Heavy Rainfall over Central Highlands Region Due to the Impact of Hurricane Damrey Le Lan Phuong1, Pham Quang Nam2, Tran Quang Duc2, , Phan Van Tan2 1 National Central University, 300 Zhongda Road, Taoyuan, Taiwan 2 VNU University of Science, 334 Nguyen Trai, Hanoi, Vietnam Received 30 Octorber 2019 Revised 25 November 2019; Accepted 01 December 2019 Abstract: This study investigates and assesses the impact of assimilating data types (observed data surface, sounding, and satellite-derived atmospheric motion vectors – AMVs) for the Weather Research and Forecasting (WRF) in forecasting heavy rainfall over Central Highlands region, due to the impact of hurricane Damrey. The WRF model combined with the Gridpoint Statistical Interpolation (GSI) system, was started running at 12Z 03/11/2017, and 84h forecasts in advance, with two kinds for running assimilation "cold start" and "warm start", and with the three-dimensional variational data assimilation (3D-Var) method. The results showed that assimilated cases have improved forecasting about spatial distribution and amount of rainfall at a 24-hour lead time, in which, the "warm start" for better forecasting. Notably, the assimilation of AMVs data with the "warm start" run has improved forecasting quality of heavy rainfall, the POD, FAR, and CSI indicators are the best at the 24-hour lead time, for rainfall thresholds greater than 80mm. Keywords: data assimilation, 3D-Var, WRF-GSI, heavy rainfall, Central Highlands. __ Corresponding author. E-mail address: tranquangduc@ .
đang nạp các trang xem trước
