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用于数值天气预报的SMOS资料同化( SMOS Data Assimilation for Numerical Weather Prediction )
PD Rosnay N Rodriguez-Fernandez Joaquin Munoz-Sabater Clement Albergel Y Kerr SMOS soil moisture Numerical Weather Prediction data assimilation
本文介绍了在欧洲中期天气预报中心(ECMWF)进行的土壤湿度和海洋盐度(SMOS)任务数据同化活动,以分析土壤湿度,用于数值天气预报(NWP)的应用。分别提出了基于SMOS亮温同化和基于SMOS神经网络同化土壤水分数据的两种方法。对于第一种方法,SMOS亮温数据同化依赖于正演模型。本文介绍了SMOS正演模拟、监测和数据同化的长期结果。它们强调SMOS数据对监测和支持NWP模型开发的相关性。对于第二种方法,基于ECMWF土壤湿度训练的神经网络(NN)生成了SMOS土壤湿度产品。因此,SMOS-ECMWF NN土壤湿度产品能够捕捉到SMOS信号在时间和空间上的变化,同时其气候学特性与ECMWF土壤湿度产品的气候学特性一致,适合于资料同化的目的。该方法最初于2012年在全球尺度独立方法中进行了测试,表明SMOS神经网络数据同化略微改善了区域尺度短期两米气温预报。在NWP应用方面,该方法得到了进一步发展,在ECMWF集成预报系统(IFS)中实现了近实时的SMOS-ECMWF NN土壤水分产品,并进行了与当前ECMWF NWP系统兼容的高分辨率(9km)全球尺度测试。
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