高级数据同化和可预测性研究影响力的天气和气候
出版日期
2010年7月01
状态
发表
提交截止日期
2010年1月01
导致编辑器
1大学大气科学系的犹他州,盐湖城,但84112年,美国
2大气科学、延世大学、韩国首尔120 - 749,
3兰州干旱气象研究所、中国气象局、730020年,中国甘肃
4全球气候和天气建模分支,环境建模中心,美国国家海洋和大气管理局,美国马里兰州20746
高级数据同化和可预测性研究影响力的天气和气候
描述
高影响力的天气和气候系统是指事件有重大的社会、生态和经济的影响(如热带气旋、冬季风暴、洪水、干旱)。准确预测这些系统多依赖于我们对系统的理解和更好的表示的数值模型。在过去的十年里,已经取得了显著的进展在数据同化,模型开发和模型诊断提高这些影响力的天气和气候系统的可预测性。
我们邀请作者提交原始和评论文章,这将刺激的持续努力先进的数据同化技术和数值模拟的发展提高影响力的天气和气候系统的可预测性。涵盖的主题包括,但不限于:
- 先进的数据同化技术,包括变分方法和ensemble-based卡尔曼滤波器高影响力的天气和气候的研究及其应用
- 整体技术和可预测性
- 开发和验证模型物理参数化方案
- 热带气旋的形成和强度预测
- 冬季风暴可预测性
- 数值模拟和可预测性的洪水
- 区域气候建模
- 诊断和可预测性的干旱
- 高影响力的社会和经济影响天气和气候预测
之前提交的作者应该仔细阅读《华尔街日报》的作者指南,位于//www.newsama.com/journals/amet/guidelines/。未来的作者应该提交一份电子版的完整手稿通过跟踪系统在《华尔街日报》手稿http://mts.hindawi.com/根据以下时间表:
