当前位置: X-MOL 学术Meteorol. Appl. › 论文详情
Our official English website, www.x-mol.net, welcomes your feedback! (Note: you will need to create a separate account there.)
Estimation of vertical structure of latent heat generated in thunderstorms using CloudSat radar
Meteorological Applications ( IF 2.7 ) Pub Date : 2020-03-30 , DOI: 10.1002/met.1902
Kashyapa Naren Athreyas 1 , Erry Gunawan 1 , Bee Kiat Tay 2
Affiliation  

The Earth's atmosphere is highly coupled between the vertical layers and the surface. An understanding of circulations in the atmosphere is important for developing models and improving weather forecasting. The latent heat produced in the atmosphere is one of the key driving forces of these circulations. It is therefore very important to estimate the latent heat in the atmosphere accurately, especially in thunderstorm clouds, which have proved to be one of the major sources of gravity waves in tropical regions. The current space‐based latent heat retrievals are limited to precipitation‐based estimation which cannot define the complete structure of a thunderstorm where precipitation is not the main indicator of the severity. A novel method is proposed in this study which retrieves the latent heat profiles of thunderstorm clouds using CloudSat W‐band radar profiles. A realistic database of simulated thunderstorm events developed using the Regional Atmospheric Modelling System – Cloud Resolving Model (RAMS‐CRM) is compared with observations using the Bayesian Monte Carlo method to derive an estimate with an uncertainty analysis for each estimate. The method is validated in the southeast Asian region with European Centre for Medium‐Range Weather Forecasts driven RAMS‐CRM profiles. The algorithm performance on observation data using linear fit, regression and bias analysis is discussed. A case study retrieval is also performed to demonstrate the retrieval on real CloudSat data.

中文翻译:

使用CloudSat雷达估算雷暴中潜热的垂直结构

地球大气在垂直层和地表之间高度耦合。了解大气环流对于开发模型和改善天气预报非常重要。大气中产生的潜热是这些循环的关键驱动力之一。因此,准确估算大气中的潜热非常重要,尤其是在雷暴云中,这已被证明是热带地区重力波的主要来源之一。当前的基于空间的潜热反演仅限于基于降水的估计,这无法确定雷暴的完整结构,而降雨并不是严重程度的主要指标。在这项研究中提出了一种新方法,该方法使用CloudSat W波段雷达廓线来检索雷暴云的潜热廓线。使用区域大气建模系统-云解析模型(RAMS-CRM)开发的真实的模拟雷暴事件数据库与使用贝叶斯蒙特卡洛方法的观测结果进行了比较,以得出每个估计的估计,并进行不确定性分析。该方法已在东南亚地区得到了欧洲中型天气预报中心的RAMS-CRM配置文件的验证。讨论了使用线性拟合,回归和偏差分析对观测数据的算法性能。还进行了案例研究检索,以演示对真实CloudSat数据的检索。使用区域大气建模系统-云解析模型(RAMS-CRM)开发的真实的模拟雷暴事件数据库与使用贝叶斯蒙特卡洛方法的观测结果进行了比较,以得出每个估计的估计,并进行不确定性分析。该方法在东南亚地区得到了欧洲中型天气预报中心的RAMS-CRM配置文件的验证。讨论了使用线性拟合,回归和偏差分析对观测数据的算法性能。还进行了案例研究检索,以演示对真实CloudSat数据的检索。使用区域大气建模系统-云解析模型(RAMS-CRM)开发的真实的模拟雷暴事件数据库与使用贝叶斯蒙特卡洛方法的观测结果进行了比较,以得出每个估计的估计,并进行不确定性分析。该方法已在东南亚地区得到了欧洲中型天气预报中心的RAMS-CRM配置文件的验证。讨论了使用线性拟合,回归和偏差分析对观测数据的算法性能。还进行了案例研究检索,以演示对真实CloudSat数据的检索。该方法在东南亚地区得到了欧洲中型天气预报中心的RAMS-CRM配置文件的验证。讨论了使用线性拟合,回归和偏差分析对观测数据的算法性能。还进行了案例研究检索,以演示对真实CloudSat数据的检索。该方法在东南亚地区得到了欧洲中型天气预报中心的RAMS-CRM配置文件的验证。讨论了使用线性拟合,回归和偏差分析对观测数据的算法性能。还进行了案例研究检索,以演示对真实CloudSat数据的检索。
更新日期:2020-03-30
down
wechat
bug