PDAF

WRF-PDAF V1.0：在线局部整体数据同化框架

摘要。数据同化是一种常见技术，可在数值模型中估算状态及其相关的不确定性。基于合奏的方法是一种可预见的选择，尽管由于所需的集成集成，因此可以在计算上是计算费用。在这项研究中，我们通过以完全在线模式将其与平行数据同化框架（PDAF）耦合，从而增强了天气研究和预测研究WRF（WRF-ARW）模型的能力。通过最小的Modifations到WRF-ARW模型代码，我们开发了一个有效的数据同化系统。该系统利用模型和数据同化过程之间的并行数据传输，从而大大减少了对I/O的需求，并在同化过程中重新启动了模型。我们在本研究中详细介绍了必要的程序修改。由此产生的同化系统的一个优点是数据同化方法与PDAF模型结构产生的模型应用之间的关注点明确。为了评估同化系统，我们进行了一个双实验，模拟了理想化的热带气旋。循环数据同化实验的重点是温度漏洞的影响。同化不仅可以提高温度场的准确性，而且还证明了初始的U和V型场。与没有数据同化的模型相比，在运行时的同化过程仅在运行时最少，并且表现出卓越的并行性能。因此，在线WRF-PDAF系统是实施高分辨率中尺度预测和重新分析的有效框架。