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Assimilation of GOES-r Geostationary Lightning Mapper Flash Extent Density Data in GSI 3DVar, EnKF, and Hybrid En3DVar for the Analysis and Short-Term Forecast of a Supercell Storm Case

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Advances in Atmospheric Sciences 2024年第2期41卷 263-277页

作者： rong KONG Ming XUE edward r.mansell Chengsi LIU Alexandre O.FIErrO Center for Analysis and Prediction of Storms Norman Oklahoma 73072U.S.A University of Oklahoma Norman Oklahoma 73072U.S.A NOAA/National Severe Storms Laboratory NormanOklahoma 73072U.S A.4Zentralanstalt für Meteorologie und Geodynamik Department of Forecasting Models-ZAMGVienna 1190Austria

Capabilities to assimilate Geostationary Operational Environmental Satellite “r-series ”(GOES-r) Geostationary Lightning Mapper(GLM) flash extent density(FED) data within the operational Gridpoint Statistical Interpolation ensemble Kalman filter(GSI-EnKF) framework were previously developed and tested with a mesoscale convective system(MCS) case. In this study, such capabilities are further developed to assimilate GOES GLM FED data within the GSI ensemble-variational(EnVar) hybrid data assimilation(DA) framework. The results of assimilating the GLM FED data using 3DVar, and pure En3DVar(PEn3DVar, using 100% ensemble covariance and no static covariance) are compared with those of EnKF/DfEnKF for a supercell storm case. The focus of this study is to validate the correctness and evaluate the performance of the new implementation rather than comparing the performance of FED DA among different DA schemes. Only the results of 3DVar and pEn3DVar are examined and compared with EnKF/DfEnKF. Assimilation of a single FED observation shows that the magnitude and horizontal extent of the analysis increments from PEn3DVar are generally larger than from EnKF, which is mainly caused by using different localization strategies in EnFK/DfEnKF and PEn3DVar as well as the integration limits of the graupel mass in the observation operator. Overall, the forecast performance of PEn3DVar is comparable to EnKF/DfEnKF, suggesting correct implementation.

关键词： GOES-r lightning data assimilation EnKF EnVar

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雷暴云内电场力对起电和电荷结构的反馈作用

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物理学报 2018年第16期67卷 341-352页

作者：孙凌郄秀书 edward r.mansell 陈志雄徐燕蒋如斌孙竹玲中国科学院大气物理研究所中层大气与全球环境探测重点实验室北京100029 成都信息工程大学成都610225 Cooperative Institute for Mesoscale Meteorological Studies University of Oklahoma and U.S. NOAA/OAR/ National Severe Storms Laboratory Norman Oklahoma USA 中国科学院大学地球科学学院北京100049

利用美国国家强风暴实验室(NSSL)发展的耦合了详细起电机制和放电过程的中尺度电耦合数值模式WrF(weather research forecasting)-Elec,在NSSL云微物理双参数化方案中增加了电场力对霰、雹粒子降落末速度的影响,完善了WrF-Elec模式的物... 详细信息

利用美国国家强风暴实验室(NSSL)发展的耦合了详细起电机制和放电过程的中尺度电耦合数值模式WrF(weather research forecasting)-Elec,在NSSL云微物理双参数化方案中增加了电场力对霰、雹粒子降落末速度的影响,完善了WrF-Elec模式的物理过程,建立了双向耦合WrF-Elec模式.利用改进后的WrF-Elec模式,通过敏感性数值实验,定量分析了雷暴云内电场力对起电和电荷结构的反馈作用.结果发现:雷暴云发展旺盛阶段,由于电场力作用,霰、雹粒子质量加权平均降落末速度的瞬时变化极值可以超过4 m/s,但这种情况仅出现在雷暴云内局部区域,并且维持时间较短;电场力对直径小且数浓度较低的霰和雹粒子影响较大,但这种影响不是由单一物理量决定,而是由电场强度和霰、雹粒子的电荷密度、极性以及粒子的直径与数浓度共同决定;电场力通过对霰、雹粒子降落末速度的调整,增强了雷暴云内感应、非感应起电率,且前者远大于后者,云内局部产生-0.6—1.2 n C/m^3总电荷密度的变化,从而使电荷结构重新分布,局部垂直电场强度增强5 k V/m,总闪电数增加,与此同时,雷暴云内降水粒子的微观增长过程也发生改变.总体上,电场力对雷暴云起电过程的作用为正反馈,电场力对雷暴云电荷结构的反馈作用不可忽略.

关键词：电场力电荷结构反馈作用 WrF-Elec模式

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