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Effects of 4DVAR with multifold observed data on the typhoon track forecast

机译：4DVAR和多种​​观测数据对台风径迹预报的影响

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Effects of 4-dimension variational data assimilation (4DVAR) with multifold observed data on the typhoon track forecast are studied, by using the MM5V3 model, the RTTOVS-5 model and their adjoint models. The data used for assimilation include large-scale background fields data, bogus data, cloud-derived wind data, satellite inverse data, and high resolution infrared radiation sounder data (HIRS). There are 5 typhoon cases are used to perform the numerical experiments and assimilation experiments. The numerical results show that with 4DVAR the initial fields can be greatly improved and the initial typhoon structure can be clearly described.
机译：利用MM5V3模型，RTTOVS-5模型及其伴随模型，研究了4维变分数据同化（4DVAR）与多重观测数据对台风径迹预报的影响。用于同化的数据包括大型背景场数据，伪造数据，云衍生的风数据，卫星反数据和高分辨率红外辐射探测仪数据（HIRS）。有5个台风案例用于进行数值实验和同化实验。数值结果表明，采用4DVAR可以大大改善初始场，并可以清楚地描述初始台风结构。

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