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NCEP/NCAR 40-year Ranalysis 和 Final Analysis (FNL)是两个很常用的数据库。除了分辨率和时间跨度的区别的不同外,这两个数据库还从根本上有很大的区别。因为见过一些对两个数据库不仔细分辨的情况,所以想提醒大家注意一下。其实我也是最近查阅相关内容,了解很浅,希望大家尽量补充。
FNL本质上是operational analysis。它是利用Global Forecast System和Data Assimilation产生的。每六个小时, GFS会初始化,然后进行16天的预报。过一段时间后,随着更多的数据收集到,GFS再进行一次run,并同化这些数据。这次run只有9个小时,产生的数据会作为下次的(6小时之后)初始条件,并产生FNL数据。可以说,FNL是一个优化版本的operational analysis。一般的operational analysis要为预报服务,等不急那段数据收集的时间就发布了。
operational analysis的缺陷就在于,在一个比较长的时间范围内,它的产生算法不统一。比如说相隔2年,发现GFS有些地方需要修正了,就改动了一下。那么,这两年的数据的差别就很难说清是气候变化的原因还是算法的问题。为了解决这一个问题,就随之有了reanalysis数据。Reanalysis数据是用历史上收集的所有数据,用统一的算法进行同化。这样,就尽可能减少算法变化带来的对数据的影响。reanalysis数据当然也有自己各种各样的问题,但相对于operational analysis, 就更适合于气候研究。
个人觉得这个问题在写论文的时候还是很致命的。很多时候FNL和reanalysis数据差别不大,但比如你用模型研究十年的大气动力,写进paper里,那么审稿人就很可能质疑你,说你的结果可能是算法不统一造成的。这几乎就意味着重新跑一遍模型了。
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