Startsida
Hjälp
Sök i LIBRIS databas

     

 

Sökning: onr:lwp9nwhqjrt8hwr2 > Improvements in For...

Improvements in Forecasting Intense Rainfall [Elektronisk resurs] Results from the FRANC (Forecasting Rainfall Exploiting New Data Assimilation Techniques and Novel Observations of Convection) Project

Dance, Sarah L. (författare)
Ballard, Susan P. (författare)
Bannister, Ross N. (författare)
Clark, Peter (författare)
Cloke, Hannah L. (författare)
Darlington, Timothy (författare)
Flack, David L. A. (författare)
Gray, Suzanne L. (författare)
Hawkness-Smith, Lee (författare)
Husnoo, Nawal (författare)
Illingworth, Anthony J. (författare)
Kelly, Graeme A. (författare)
Lean, Humphrey W. (författare)
Li, Dingmin (författare)
Nichols, Nancy K. (författare)
Nicol, John C. (författare)
Oxley, Andrew (författare)
Plant, Robert S. (författare)
Roberts, Nigel M. (författare)
Roulstone, Ian (författare)
Simonin, David (författare)
Thompson, Robert J. (författare)
Waller, Joanne A. (författare)
Uppsala universitet Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet (utgivare)
Publicerad: MDPI, 2019
Engelska.
Ingår i: Atmosphere. - 2073-4433. ; 10:3
Läs hela texten
Läs hela texten
Läs hela texten
  • E-artikel/E-kapitel
Sammanfattning Ämnesord
Stäng  
  • The FRANC project (Forecasting Rainfall exploiting new data Assimilation techniques and Novel observations of Convection) has researched improvements in numerical weather prediction of convective rainfall via the reduction of initial condition uncertainty. This article provides an overview of the project's achievements. We highlight new radar techniques: correcting for attenuation of the radar return; correction for beams that are over 90% blocked by trees or towers close to the radar; and direct assimilation of radar reflectivity and refractivity. We discuss the treatment of uncertainty in data assimilation: new methods for estimation of observation uncertainties with novel applications to Doppler radar winds, Atmospheric Motion Vectors, and satellite radiances; a new algorithm for implementation of spatially-correlated observation error statistics in operational data assimilation; and innovative treatment of moist processes in the background error covariance model. We present results indicating a link between the spatial predictability of convection and convective regimes, with potential to allow improved forecast interpretation. The research was carried out as a partnership between University researchers and the Met Office (UK). We discuss the benefits of this approach and the impact of our research, which has helped to improve operational forecasts for convective rainfall events. 

Ämnesord

Natural Sciences  (hsv)
Earth and Related Environmental Sciences  (hsv)
Meteorology and Atmospheric Sciences  (hsv)
Naturvetenskap  (hsv)
Geovetenskap och miljövetenskap  (hsv)
Meteorologi och atmosfärforskning  (hsv)

Genre

government publication  (marcgt)

Indexterm och SAB-rubrik

flooding
convection
intense rainfall
radar reflectivity
radar refractivity
Doppler radar winds
data assimilation
observation uncertainty
initial condition uncertainty
predictability
Inställningar Hjälp

Beståndsinformation saknas

Om LIBRIS
Sekretess
Hjälp
Fel i posten?
Kontakt
Teknik och format
Sök utifrån
Sökrutor
Plug-ins
Bookmarklet
Anpassa
Textstorlek
Kontrast
Vyer
LIBRIS söktjänster
SwePub
Uppsök

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

Copyright © LIBRIS - Nationella bibliotekssystem

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy