이 후속 연구는 NASA 고다드 지구 관측 시스템(GEOS) 데이터 동화(DA) 시스템을 사용하여 전 세계 행성 경계층 고도(PBLH) 분석 및 모니터링을 위한 전략적 프레임워크 개발을 계속합니다. 이 프레임워크는 기상 소선, 글로벌 내비게이션 위성 시스템-라디오 잠복(GNSS-RO), 우주 기반 라이다: 구름-에어로졸 라이다 및 적외선 경로 탐색 위성 관측(CALIPSO) 및 구름-에어로졸 전송 시스템(CATS), 지상 기반 라이다: NASA 마이크로 펄스 라이다 네트워크(MPLNET), 및 지상 기반 레이더: 레이더 바람 프로파일러 네트워크(GRWP) 등 여러 관측 시스템에서 PBLH를 평가하도록 지원합니다. GEOS 모델의 일관된 또는 비일관적인 PBLH 정의를 사용합니다. 27일 간(2015년 8월 23일 – 9월 18일)에 걸쳐 포괄적인 평가가 수행되어 데이터 유형 간 PBLH 관측치에서 예측 편향 및 평균 제곱근 편차를 정량화합니다. 기상 소선, GNSS-RO 및 GRWP PBLH는 일관된 모델 정의를 사용하여 평가되는 반면, 라이다 기반 PBLH는 현재 모델의 한계로 인해 비일관적인 정의를 사용하여 비교됩니다. 결과는 상응하는 PBLH 관측치와 물리적으로 일관되고 기구적으로 일관된 모델 PBLH의 사용의 중요성을 강조합니다. 또한 데이터 유형별로 맞춤형으로 설계된 철저한 품질 관리 및 얇게 하기 절차가 중요하다는 것을 보여줍니다, 특히 모델 정의와 PBLH 관측치가 일치하지 않을 때. 결과는 또한 두 개의 우주 기반 라이다 PBLH 데이터 세트 간의 주목할 만한 불일치를 강조하며, 이는 상응하는 라이다 기반 모델 PBLH 및 고급 PBLH 검색 알고리즘의 구현으로 감소할 것이라고 기대됩니다. 개발된 프레임워크는 현재 및 미래 PBLH 데이터 세트의 견고한 평가를 가능하게 하며 효과적인 동화 전략의 기초가 됩니다.
Yang et al. (목요일,)은 이 질문을 연구했습니다.