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\ begingroup美元

NCEP的二十世纪再分析(V2)提供了从1871/01/01到2012/12/31的每日变量。单层分析变量在规则网格中可用预测变量在高斯网格中。这种区别在他们的名单上表现得非常明显他们的网页,虽然我认为网格不是这里的主要问题,但粗体的术语。

例如,日降水率是一个预测变量。这让你认为天气预报和分析可以互换使用。主要的区别是什么?有什么优点或缺点吗?所有这些都还在考虑吗再分析?我需要做什么假设吗?

这个问题是讨论的结果在这里

先谢谢你。

\ endgroup美元

    1回答1

    3.
    \ begingroup美元

    再分析中的一些变量必须被预测,并且不能被同化,从而使模型能够反转质量、动量和能量。降水就是一个很好的例子。该模型将吸收观测到的有关湿度的信息(更了解同化的人可能想在这里唧唧喳喳)。这将用于分析(例如00z)并预测未来。因此,日降水量是根据00z分析-> 12z预报和12z分析-> 24z预报给出的降水累积量。

    降水数据集有一个层次结构,每个数据集都有优缺点:

    • 仪表数据通常被认为是最好的,但它非常不稳定(更不用说仪器问题)。你可以使用克里格制作空间地图。这你可能会感兴趣。
    • 卫星数据集,如GPCPTRMM提供更好的空间信息,但受制于土地问题,例如(我认为)。这些数据也受到跟踪性的影响(只能在卫星下面/附近获得数据)。
    • 重新分析可以提供空间和时间的同质性,但它是一个模型,“所有的模型都是错误的,但有些是有用的”。
    • 数据集结合了测量,卫星和再分析,如在这个
    \ endgroup美元
    3.
    • \ begingroup美元 因此,这意味着日累计降水量完全由模型给出,该模型接收了每日的“初始条件”分析变量,如湿度。因此,降雨量很大程度上取决于模式参数化等。我说的对吗? \ endgroup美元
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      2017年8月31日20:12
    • \ begingroup美元 我打算使用NCEP的日降水率,因为它是19世纪中期以来唯一的日降水来源之一。另一种选择是ERA 20C(1900年至今)。任何其他建议都将非常欢迎。 \ endgroup美元
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      2017年8月31日20:13
    • \ begingroup美元 是的。你是对的,精确是敏感的模型的物理包等。如果你对那么久远的历史感兴趣,我认为他们是你唯一的赌注。一个好的方法可能是两者都使用,并将它们的气候学与最近重新分析的气候学进行比较。有一些在线工具可以用来做一阶检验esrl.noaa.gov / psd /目录/数据/ testdap / plot.comp.pl可能会给你一些关于在你的应用程序中使用哪个“更好”的提示。 \ endgroup美元
      - - - - - -雷贝尔
      2017年8月31日20:27

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