NCEP的20世纪每日预报和分析变量之间的差异

Question

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。

Answer 1

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。这纸你可能会感兴趣。
• 卫星数据集，如GPCP和TRMM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，如在这个纸。