ORIGINAL_ARTICLE
بررسی اثر ارتفاع لایه مرزی بر نمایههای سنجش از دور جو: ارتباط میزان غلظت ذرات معلق و عمق نوری هواویزها
در مقاله حاضر تاثیر تلاطم و ارتفاع لایه مرزی جو شهر زنجان (m170، N 5/48 و E 7/36) بر میزان ارتباط غلظت ذرات معلق و عمق نوری هواویزها برای روزهای نمونه در بازه زمانی دسامبر 2009 تا اکتبر 2010 مطالعه شدهاست. برای انجام این مطالعه از دادههای نورشناخت هواویزها توسط دستگاه سانفوتومتر مرکز تحصیلات تکمیلی زنجان، غلظت ذرات معلق با قطر کمتر از 10 میکرومتر از سازمان محیط زیست و شبیه سازی ارتفاع لایه مرزی توسط مدل WRF استفاده شده است. نتایج نشان میدهد اختلاط لایه مرزی و بیشترین ارتفاع لایه آمیخته از مهمترین پارامترهای تاثیرگذار بر ارتباط میان AOD و غلظت PM10 هستند. همچنین نتایج بیانگر آن است که زمانی که ارتفاع لایه بین 800 تا 2200 متر باشد، همبستگی بهتری نسبت به سایر شرایط در لایه مرزی میان عمق نوری هواویزها و غلظت ذرات معلق وجود دارد. در جو زنجان، بیشترین ارتباط میان غلظت ذرات و عمق نوری هواویزها در هر روز در هنگام بیشینه عمق لایه آمیخته رخ داده است.
https://clima.irimo.ir/article_40439_154c84d8d664028c9b405a541d3dbe4a.pdf
2015-03-21
1
8
اختلاط لایه آمیخته
عمق نوری هواویزها
غلظت PM10
لایه مرزی
مسعود
خوش سیما
khoshsima@alumni.ut.ac.ir
1
دکتری، استادیار، پژوهشکده سامانههای ماهواره، پژوهشگاه فضایی ایران
LEAD_AUTHOR
سمانه
ثابت قدم
2
دکتری، استادیار، موسسه ژئوفیزیک دانشگاه تهران
AUTHOR
فرهنگ
احمدی گیوی
3
دکتری، دانشیار، موسسه ژئوفیزیک دانشگاه تهران
AUTHOR
عباسعلی
علی اکبری بیدختی
4
دکتری، استاد، موسسه ژئوفیزیک دانشگاه تهران
AUTHOR
Alfoldy. B., Osan , Z. Toth, S. Torok , A. Harbusch, C. Jahn d,2007: Aerosol optical depth, aerosol composition and air pollution during summer and winter conditions in Budapest. Science of the Total Environment 383, 141–163.
1
Bidokhti, A. A, Khoshsima, M. and Sabetghadam, S., 2008: Estimation of Urban Mixed LayerHeight in Zanjan Using LIDAR Observations and Numerical Modeling, Journal of Earth System Science, 117, 925-933.
2
Boyouk , N., Jean-François Le´on, , Herve´ Delbarre, T. Podvin Deroo, 2010: Impact of the mixing boundary layer on the relationship between PM2.5 and aerosol optical thickness Atmospheric Environment 44, 271–277
3
Chin, M., Kahn, R. A., and Schwartz, S. E. CCSP 2009: Atmospheric aerosol properties and climate impacts. U.S. Climate Change Science Program and the Subcommittee on Global Change Research.96, 496-509
4
Cox , J., Holloman, C.H., Coutant, B.W., Hoff, R.M., 2004: Quantitative and Qualitative Evaluation of MODIS Satellite Sensor Data for Regional and Urban-Scale Air Quality; Atmos. Environ., 38, 2495-2509.
5
Green, M., Kondragunta, S., Ciren, P. and C. Xu, 2009: Comparison of GOES and MODIS Aerosol Optical Depth (AOD) to Aerosol Robotic Network (AERONET) AOD and IMPROVE PM2.5 Mass at Bondville, Illinois, J. Air & Waste Manage. Assoc. 59, 1082–1091.
6
Gupta, P., Sundar A. Christopher, Jun Wang, Robert Gehrig, Yc Lee, Naresh Kumar., 2006: Satellite remote sensing of particulate matter and air quality assessment over global cities. Atmos. Environ. 40, 5880–5892.
7
Kaufman, Y.J., Haywood, J.M., Hobbs, P.V., Hart, W., Kleidman,R., Schmid, B., 2003: Remote sensing of vertical distributions of smoke aerosol off the coast of Africa. Geophysical Research Letters 30 (16), 1831. 62.IR
8
Kokhanovsky, A. A., 2008: Aerosol optics: Light absorption and scattering by particlesin the atmosphere. Springer-Praxis.
9
Koelemeijer, R. B. A., Schaap, M., Timmermans, R. M. A., Homan, C. D., Matthijsen, J., van de Kassteele, J., and Builtjes, P. J. H. 2006: Mapping aerosol concentrations and optical thickness over Europe PARMA final report, MNP report 555034001.
10
Khoshsima, M., Bidokhti, A.A., Ahmadi-Givi, F., 2014a: Variations of aerosol optical depth and Angstrom parameters at a suburban location in Iran during 2009–2010, Journal of Earth System Science,123, 187-199.
11
Khoshsima M., F. Ahmadi-Givi, A.A. Bidokhti, S. Sabetghadam, 2014b: Impact of meteorological parameters on relation between aerosol optical indices and air pollution in a sub-urban area, Journal of Aerosol Science, Volume 68, February 2014, Pages 46-57
12
Schaap, M., Apituley, A., Timmermans, R.M.A., Koelemeijer, R.B.A., de Leeuw, G., 2008: Exploring the relation between aerosol optical depth and PM2.5 at Cabauw, the Netherlands. Atmos. Chem. Phys. 9, 909–925.
13
Seinfeld, H. and Pandis, N., 2006. Atmospheric chemistry and physics-from air pollution to climate change. Second Edition, John Wiley & Sons, 1203 pp.
14
Shiu, C., Chen,Y., Chen, J., Chen, S., Liu ; Po-Hsiung Lin ; Ho-Jiunm Lin ; Wei-Nai Chen ; Shih-Yu Chang ; Anupam Hazra; Charles C. K. Chou ; Shih-Chun Lung ; Shih-Chieh Hsu, 2006: Correlation between aerosol optical depth derived from CIMEL sunphotometer and surface particulate concentration in Northern and Southern Taiwan Proc. SPIE 6299, Remote Sensing of Aerosol and Chemical Gases, Model Simulation /Assimilation, and Applications to Air Quality, 62990T.
15
WMO, 1994: Report of the WMO workshop on the measurements of atmospheric optical depth and turbidity. World Meteorological Organization Report GAW-101,13pp.
16
Xia, X,.chen, H., Wang, P., 2004: Aerosol properties in a chinese semiarid region. Atmospheric enviroment 38, 4571- 4581.
17
ORIGINAL_ARTICLE
تحلیل همدیدی و الگوی فشاری رخدادهای گرد و غبار در نواحی غرب و جنوب غرب ایران
با توجه به اهمیت پدیده گردوغبار و آثار ناشی از آن، در این تحقیق بارزسازی رخداد گرد و غبار با استفاده از بررسیهای ناشی از پردازش ساعتی کاهش پارامتر دید افقی ناشی از رخداد گرد و غبار مربوط به 35 ایستگاه هواشناسی همدیدی در دوره آماری 2009-2000 و شرایط همدیدی تأثیرگذار بر شکل گیری گرد و غبار در فصلهای سال با استفاده از دادههای دوباره تحلیل شده روزانه مربوط به پارامترهای فشار سطح دریا، ارتفاع ژئوپتانسیل و میدان باد از مرکز ملی پیش بینی محیطی و مرکز ملی تحقیقات جوی (NCEP/NCAR) صورت گرفت. بدین منظور برای فصل بهار رخداد گرد و غبار 8-9 ژوئن 2008 ، برای فصل تابستانه رخداد گرد و غبار 6-4 ژوئیه 2009 و فصل پاییزه رخداد گرد و غبار 17-18 سپتامبر 2008 انتخاب گردیده است. ملاک انتخاب روزهای گرد و غباری شاخص، گزارش گرد و غبار در اکثر ایستگاهها، حداقل دید و حداکثر تداوم میباشد. همچنین با توجه به اینکه بیش از 90 درصد از روزهای گرد و غباری، دارای منشا فرامحلی بوده و از فراسوی مرزهای کشور وارد شده است که در حقیقت تعیین کننده الگوهای حاکم در تشکیل گرد و غبار در جنوب غرب کشور میباشد، روزهای با گزارش گرد و غبار فرامحلی ملاک انتخاب در تعیین روزهای شاخص بوده است. نتایج نشان میدهد استقرار سامانه کم فشار مدیترانه ای در مناطق غرب و جنوب غرب ایران بهمراه تأثیر سامانه پر ارتفاع جنب حاره ای روی کشور از یک سو و تأثیر پارامتر باد از سوی دیگر منجر به شکل گیری رخداد گرد و غبار در فصل بهار می گردد. در الگوی گرد و غبار تابستانه جنوب غرب کشور تحت تأثیر زبانههای سامانه کم فشار حرارتی عربستان و پاکستان میباشد و در الگوی پاییزه ناوه موجود بر روی دریای سیاه و شمال مدیترانه فعال گشته، زبانه های آن بیابانهای خاورمیانه را متاثر ساخته و ناپایداری در این مناطق را در پی داشته است.
https://clima.irimo.ir/article_40440_fc6685ebcb6c2ae5b38873458fb657b5.pdf
2015-03-21
9
20
گرد و غبار
همدیدی
الگوی فشاری
دید افقی
ساویز
صحت کاشانی
1
دانشآموختة دکتری، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد علوم و تحقیقات، گروه هواشناسی، تهران، ایران
AUTHOR
مجید
وظیفه دوست
2
دکتری، استادیار، گروه مهندسی آب دانشگاه گیلان
AUTHOR
غلامعلی
کمالی
3
دکتری، دانشیار، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد علوم و تحقیقات، گروه هواشناسی، تهران، ایران
AUTHOR
عباسعلی
علی اکبری بیدختی
4
دکتری، استاد، موسسه ژئوفیزیک دانشگاه تهران
AUTHOR
Abdolkhani, Ali, 2010, The dust enhancement in south west of Iran using Remote Sensing and GIS, Master thesis, Earth Sciences Faculty, Ahwaz Shahid Chamran University, Ahwaz, Iran, [In Persian].
1
Fakhraiepour, M., 2011, The study of the relation between dust and meteorological parameted in south west of Iran and its synoptical and dynamical analysis”, Master thesis, Meteorology Department, Science faculty, Islamic Azad university, Science and Research Branch,Tehran, Iran[In Persian].
2
Gharivani,H.,Lashkaripour,G.R.,Ghafoori,M.,and jalali,N.,2011, The Source of Dust Storm in Iran: A Case Study Based on Geological Information and Rainfall Data. Carpathian Journal of Earth and Environmental Sciences, Vol. 6, No. 1, 297 – 308
3
Goudie, A., Middleton, N., 2006, Desert Dust in the Global System, Springer, Berlin.
4
IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change). Climate Change, 2007, The Physical Science Basis: Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, Cambridge: Cambridge University Press.
5
Karimi, N., Moridnejad, A., Golian, S., Samani, J.M.V., Karimi, D., Javadi, S., 2012, Comparison of dust source identification techniques over land in the Middle East region using MODIS data, Can. J. Remote Sensing, 38(5): 586-599.
6
Mihanparst, M., 2010, “ the study of the influencing weather conditions on dust genesis over Ilam and its simulation by MM5”, Master thesis, Meteorology Department, Science faculty, Islamic Azad university, Science and Research Branch Tehran, Iran[In Persian].
7
Prospero, J. M., Ginoux, P., Torres, O., Nicholson, S. E. & Gill, T. E., 2002, Environmental Characterization of Global Sources of Atmospheric Soil Dust Identified with the Nimbus 7 Total Ozone Mapping Spectrometer (TOMS) Absorbing Aerosol Product, Reviews of Geophysics, Vol. 40, No. 1, 1002.
8
Samadi, M., Darvishi Boloorani, A., Alavipanah, S.K., Mohamadi, H., Najafi, M.S., 2014, Global dust Detection Index (GDDI); a new remotely sensed methodology for dust storms detection, Journal of Environmental Health Science & Engineering, 12:20.
9
Sisipour, M., 2010, “the study of influencing synoptic conditions on dust phenomenon in Hormozgan province”, Master thesis, Meteorology Department, Science faculty, Islamic Azad university, Science and Research Branch, Tehran, Iran[In Persian].
10
Tanré, D., Legrand, M., 1997, On the Satellite Retrieval of Saharan Dust Optical Thickness Over Land: Two Different Approaches, Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 96 (D3): 5221-5227.
11
Toon, O.B., 2003, African dust in Florida clouds. Nature 424, 623–624.
12
Wang, W., 2005: A synoptic model on East Asian dust emission and transport, Atmospheric science and air qulity conferences.Beijing, China.
13
Wong, S. & Dessler, A.E., 2005, Suppression of deep convection over the tropical North Atlantic by theSaharan Air Layer. Geophysics Research Letters, 32,1-4.
14
Zhao, T. X. P., Ackerman, S., Guo, W., 2010, Dust and Smoke Detection for Multi-Channel Imagers, International Journal of remote sensing, 2, PP: 2347-2367.
15
Zhao, T. X. P.,2012, Asian Dust Detection from the Satellite Observations of Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), Aerosol and AirQuality Research, 12, PP: 1073–1080.
16
Zolfaghari H, Abedzadeh H. Synoptical analysis of dust systems in western Iran. Geography and Development Journal, 2005, 173-188 [In Persian.]
17
ORIGINAL_ARTICLE
چرخه زندگی فازهای مثبت و منفی NAO و اثر آن بر تغییر کمیتهای دینامیکی بر روی ایران
نوسان اطلس شمالی (NAO) به عنوان یکی از مدهای تغییرپذیری با مقیاس زمانی بلند، میتواند به عنوان ابزاری برای پیشبینی در مقیاسهای ماهانه و فصلی برخی کمیتهای هواشناسی مورد استفاده قرار گیرد. در این تحقیق تغییرات برخی کمیتهای هواشناختی در چرخه زندگی NAO بررسی میشود. برای این منظور برای زمستان سالهای 2011-1950، دورههای NAO مثبت و منفی مشخص شده، سپس میانگین پریشیدگی دمای hPa 800، ارتفاع ژئوپتانسیلی و تاواییhPa 500، و باد مداریhPa 300 نسبت به میانگین 20 روزه چرخه زندگی NAO محاسبه شده است. نتایج نشان میدهند، میانگین دمایی بر روی ایران در دورههای NAO مثبت و منفی، همچنین الگوی گردش بر روی شمالشرق اطلس، اروپا و شمال آفریقا تقریبا عکس یکدیگر است. همچنین چرخندهای بیشتری از ایران در دوره NAO مثبت گذر کرده و باد مداری در این دوره در قسمت جنوبغرب ایران قویتر است. پریشیدگی کمیتهای ذکر شده نسبت به میانگین بلندمدت زمستان در سه دوره 10 روزه قبل و بعد از روز صفر برای منطقه ایران محاسبه شده است. نتایج نشان میدهند که در دوره مثبت، میانگین پریشیدگی دما و ارتفاع ژئوپتانسیلی (تاوایی و باد مداری) در منطقه ایران کمتر (بیشتر) از میانگین بلندمدت و در دوره منفی، میانگین پریشیدگی دما و ارتفاع ژئوپتانسیلی (تاویی و باد مداری) در منطقه ایران بیشتر (کمتر) از میانگین بلندمدت آن در زمستان است. در نتیجه در دوره NAO مثبت منطقه ایران سردتر بوده و چرخندهای بیشتری از آن عبور میکند. این تفاوت ذکر شده در دوره 30 روزه قبل از رویداد NAO وجود داشته و تا 10 روز پس از آن ادامه دارد. سپس بهتدریج تا یک ماه پس از NAO تقریبا تمام کمیتهای محاسبه شده به مقدار میانگین بلندمدت نزدیک میشوند و بیهنجاری دمایی بر روی ایران نیز از بین میرود.
https://clima.irimo.ir/article_40441_70b01e747f8688007be536a8e620682e.pdf
2015-03-21
21
30
پریشیدگی
جت
دورههای NAO
مرحله رشد
مرحله میرایی
نوسان اطلس شمالی
مهتاب
رضائیان
m_rezaeian@ut.ac.ir
1
دانشجوی دکتری مؤسسه ژئوفیزیک دانشگاه تهران
AUTHOR
علیرضا
محبالحجه
2
دانشیار مؤسسه ژئوفیزیک دانشگاه تهران
AUTHOR
فرهنگ
احمدی گیوی
3
دانشیار مؤسسه ژئوفیزیک دانشگاه تهران
AUTHOR
Benedict, J. J., S. Lee, and S. b. Feldstein, 2004: Synoptic view of the North Atlantic oscillation. J. Atmos. Sci., 61, 121–144.
1
Bo-Tao, Z., 2013: Weakening of winter North Atlantic Oscillation signal in spring precipitation over southern China. Atmospheric and oceanic science letters, 6, 248-252.
2
Cullen, H. M., and P. B. de-Menocal, 2000: North Atlantic influence on Tigris-Euphrates streamflow. Int. J. Climatol., 20, 853 – 863.
3
Dong, B., R. T. Sutton, and T. Woolling, 2010: Changes of interannual NAO variability in response to greenhouse gases forcing. Climate Dyn., 37, 1621- 1641.
4
Eshel, G., M. A. Cane, and B. F. Farrell, 2000: Forecasting Eastern Mediterranean droughts. Mon. Wea. Rev., 128, 3618–3630.
5
Hurrell, J. W., 1995: Decadal trends in the North Atlantic oscillation: Regional temperatures and precipitation. Science, 269, 676–679.
6
Hurrell, J. W., Y. Kushnir, G. Ottersen, and M. Visbeck, 2003: An overview of the North Atlantic Oscillation: Climatic Significance and Environmental Impact. Geophys. Monogr., Vol. 134, Amer. Geophys. Union, 1–36.
7
Holton, J. R., 2004: An Introduction to Dynamic Meteorology. Elsevier Academic Press, 535pp.
8
Jianqi, S., and Y., Wie, 2009: Contribution of the sea surface temperature over the Mediterranean-Black Sea to the decadal shift of the summer North Atlantic Oscillation. Advances in Atmospheric sciences, 26, 717 – 726.
9
10. Johansson, A., A. G. Barnston, S. Saha, and H. M. Van den Dool, 1998: On the level and origin of seasonal forecast skill in northern Europe. J. Atmos. Sci., 55, 103–127.
10
11. Jung, T., M. Hilmer, E. Ruprecht, S. Kleppek, S. K. Gulev, and O. Zolina, 2003: Characteristics of the recent eastward shift of interannual NAO variability. J. Climate, 16, 3371 – 3382.
11
12. Masoudian, S.A.A.F., 2009: On relationship between precipitation of Iran and North Atlantic Oscillation. Geophys Res., 91, 3-18.
12
13. Nasr-Esfahany, M., A. R. Mohebalhojeh, and F. Ahmadi-Givi, 2008: The effects of NAO on some meteorological parameters over Middle East and South West Asia. Iran. J. Geophys., 2, 51-64.
13
14. Osborn, T. J., 2006: Recent variations in the winter North Atlantic Oscillation. Weather, 61, 353–355.
14
15. Vallis, G. K., and E. P. Gerber, 2008: Local and hemispheric dynamics of the North Atlantic Oscillation, annular patterns and the zonal index. Dyn. Atm. Oceans, 44, 184–212.
15
16. Yarahmadi, D., and G. Azizi, 2008: Multivariate analysis of relationship between seasonal rainfall in Iran with climate indices. Geographl. Res. Quart., 62, 161-174.
16
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی اثر دادهگواری دادههای ماهواره و ایستگاههای دیدبانی بر روی پیشبینی مدل WRF
مدلهای منطقهای پیشبینی عددی وضع هوا دارای خطاهایی هستند که بخشی از این خطاها از عدم قطعیت موجود در شرایط اولیه مدل نشات میگیرد. برای داشتن یک پیشبینی با کیفیت بالا شرایط اولیه داده شده به مدل باید تا آنجا که ممکن است به حالت واقعی جو نزدیک باشد. در این تحقیق سعی برآن بوده است که با استفاده از دادههای ماهواره و برخی دادههای دیدبانی سطح زمین و جو بالا در فرایند دادهگواری بتوان برآورد بهتری از شرایط اولیه جو بهدست آورد. برای این کار از دادهگواری پیاپی در روش ورد شی سهبعدی موسوم به 3DVAR در سامانه پیشبینی عددی WRF بهره گرفته شدهاست. به همین منظور این مدل برای ماههای آوریل و می 2014 یکبار با استفاده از دادهگواری و یکبار بدون استفاده از آن اجرا شدهاست. نتایج راستآزمایی بهبود جزئی خروجی دمای دو متری و سرعت باد ده متری مدل را نشان میدهد.
https://clima.irimo.ir/article_40442_64466dcfe7544e9b9d99f40bf5737e2e.pdf
2015-03-21
31
42
داده گواری
دادههای ماهواره
پیشبینی باد و دما
مدل WRF
زینب
ذاکری
z_zaaker@yahoo.com
1
دانشجوی دکترای هواشناسی، پژوهشکده هواشناسی
AUTHOR
مجید
آزادی
2
دکترای هواشناسی، دانشیار، پژوهشکده هواشناسی
AUTHOR
سرمد
قادر
3
دکترای مهندسی مکانیک، دانشیار گروه فیزیک فضا، موسسه ژئوفیزیک دانشگاه تهران
AUTHOR
Barker, D. M., W. Huang, Y.R. Guo, and Q.N. Xiao., 2004, A Three-Dimensional (3DVAR) Data Assimilation System For Use With MM5: Implementation and Initial Results. Mon. Wea. Rev., 132, pp. 897-914.
1
Buehrer, P. L. Houtekamer, C. Charette, H. L. Mitchell, and B. He, 2010, Intercomparison of variational data assimilation and the ensemble Kalman filter for global deterministic NWP. Part I: Description and single-observation experiments. Mon. Wea. Rev., 138, pp. 1550-1566, doi: 10.1175/2009MWR3157.1.
2
Cheng,Y. Y., and W. J. Steenburgh, 2005, Evaluation of surface sensible weather forecasts by the WRF and the Eta Models over the western United States. Wea. Forecasting, 20, pp. 812-821.
3
Derber, J. C. and W. S. Wu, 1998, The use of TOVS cloud-cleared radiances in the NCEP SSI analysis system. Mon. Wea. Rev., 126, pp. 2287–2299.
4
Eyre, J. R., G. Kelly, A. P. McNally, E. Andersson, and A. Persson, 1993, Assimilation of TOVS radiances through one dimensional variational analysis. Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 119,pp. 1427-1463.
5
Gallus, W. A., Jr., and J. F. Bresch, 2006, Comparison of impacts of WRF dynamic core, physics package, and initial conditions on warm season rainfall forecasts. Mon. Wea. Rev., 134, pp. 2632-2641.
6
Huang, X.Y., Q. Xiao, D.M. Barker, X. Zhang, J. Michalakes, W. Huang, T. Henderson, J. Bray, Y. Chen, Z. Ma, J. Dudhia, Y. Guo, X. Zhang, D.J. Won, H.C. Lin, and Y.H. Kuo, 2009. Four-Dimensional Variational Data Assimilation for WRF: Formulation and Preliminary Results. Mon. Wea. Rev., 137, pp. 299–314.
7
Jianfeng, G. U., Q. Xiao, Y.-H.Kuo, D. M. Barker, X. Jishan, and M. A. Xiaoxing, 2005, Assimilation and simulation of Typhoon Rusa (2002) using the WRF system. Adv. Atmos. Sci., 22, pp. 415-427, doi: 10.1007/BF02918755.
8
Joliffe, I. T. and D. B., Stephenson, 2003, Forecast verification, A Practitioners Guide in Atmospheric Science, John Wiley and sons ltd, ISBN: 0-471-49759-2.
9
Kalnay, E., 2003, Atmospheric modeling, data assimilation and predictability. Cambridge University Press, Cambridge. Reprinted in 2004.
10
Lee, J. H., H. H. Lee, Y. Choi, H. W. Kim, and D. K. Lee, 2010, Radar data assimilation for the simulation of mesoscale convective systems. Adv. Atmos. Sci., 27, pp. 1025–1042, doi: 10.1007/s00376-010-9162-8.
11
Lorenz, E. N., 1963, The mechanics of vacillation. J. Atmos. Sci., 20, pp. 448-465.
12
McNally, A. P., J. C. Derber, W. Wu, and B. B. Katz, 2000: The use of TOVS level-1b radiances in the NCEP SSI analysis system. Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 126, 689–724.
13
Michalakes, J., S. Chen, J. Dudhia, L. Hart, J. Klemp, J.Middlecoff, and W. Skamarock, 2001, Development of a next generation regional weather research and forecast model. Developments in Teracomputing: Proceedings of the Ninth ECMWF Workshop on the Use of High Performance Computing in Meteorology, W. Zwieflhofer and N. Kreitz, Eds., World Scientific, pp. 269-276.
14
Muller, R. H., 1994, Verification of short – range weather forecasts (a survey of the literature), Bull. Am. Meteorol. Soc., 25, pp. 18-27, 47-53, 88-95.
15
Osuri, K. K., U. C. Mohanty, A. Routray, M. Mohapatra, and D. Niyogi, 2013, Real-time track prediction of tropical cyclones over the North Indian Ocean using the ARW model. J. Appl. Meteor. Climatol., 52, pp. 2476–2492, doi: 10.1175/JAMC-D-12-0313.1.
16
Parrish, D. F. and J. D. Derber, 1992, The National Meteorological Center spectral statistical interpolation analysis system. Mon. Wea. Rev., 120, pp. 1747-1763.
17
Routray, A., S. C. Kar, P. Mali, and K. Sowjanya, 2014, Simulation of Monsoon Depressions Using WRF-VAR: Impact of Different Background Error Statistics and Lateral Boundary Conditions. Mon. Wea. Rev., 142, pp. 3586-3613. doi: http://dx.doi.org/10.1175/MWR-D-13-00285.1
18
Safar, M., F. Ahmadi Givi and A. Mohebalhoje, 2012, Impact of assimilating radar data to the ARPS numerical model in simulating the precipitation due to the synoptic system on the 31st of March 2009 in Tehran province, Iran Geophys,6(3), pp. 94-112
19
Singh, R., C. M. Kishatawai, S. P. Ojha, and P. K. Pal, 2012, Impact of assimilation of Atmospheric InfraRed Sounder (AIRS) radiances and retrievals in the WRF 3D-Var assimilation system. J. Geophys. Res., 117, doi: 10.1029/2011JD017367.
20
Skamarock, W. C., 2004, Evaluating mesoscale NWP models using kinetic energy spectra. Mon. Wea. Rev., 132, pp. 3019-3032, doi: 10.1175/MWR2830.1.
21
Skamarock, W. C., J. B. Klemp, J. Dudhia, D. O. Gill, D. M. Barker, M. G. Duda, X.-Y. Huang, W. Wang, and J. G. Powers, 2008, A description of the Advanced Research WRF version 3. NCAR Technical Note 475.
22
Sugimoto, S., N. A. Crook, J. Sun, Q. Xiao and D. M. Barker, 2009. An examination of WRF 3DVAR radar data assimilation on its capability in retrieving unobserved variables and forecasting precipitation through observing system simulation experiments. Mon. Wea. Rev., 137, pp. 4011-4029.
23
Talagrand, O., 1997, Assimilation of observations, an introduction. J. Met. Soc. Japan Special Issue 75, 1B, pp. 191-209.
24
Walsh, K. and J. McGregor, 1997, An assessment of simulations of climate variability over Australia with a limited area model. Int. J. Climatol., 17, pp. 201-223.
25
Warner, T. T., 2011, Numerical Weather and Climate Prediction. Cambridge University Press, Cambridge.
26
Wenying, H., Z. Liu, and H. Chen, 2011, Influence of surface temperature and emissivity on AMSU-A assimilation over land. ActaMeteorol.Sin., 25, pp. 545-557, doi: 10.1007/s13351-011-0501-1.
27
Wheatley, D. M., D. J. Stensrud, 2010, The impact of assimilating surface pressure observations on severe weather events in a WRF mesoscale ensemble system. Mon. Wea. Rev., 138, pp. 1673-1694.
28
Whitaker, J. S., T. M. Hamill, X. Wei, Y. Song, and Z. Toth, 2008, Ensemble data assimilation with the NCEP Global Forecast System. Mon. Wea. Rev., 136, pp. 463-482, doi:10.1175/2007MWR2018.1.
29
Whitaker, J. S., G. P. Compo, and J.-N. Thépaut, 2009, A comparison of variational and ensemble-based data assimilation systems for reanalysis of sparse observations. Mon. Wea. Rev., 137, pp. 1991-1999, doi: 10.1175/2008MWR2781.1.
30
Xu, J., S. Rugg, L. Byerle, Z. Liu, 2009, Weather forecasts by the WRF-ARW model with the GSI data assimilation system in the complex terrain areas of southwest Asia. Wea. Forecasting, 24, pp. 987-100
31
ORIGINAL_ARTICLE
تحلیل روند دما در تراز 500 هکتو پاسکال بر روی ایران
تغییر در دمای جو اهمیت ویژهای در زمینه تحقیقهای مربوط به آب و هوا دارد. با افزایش گازهای گلخانهای، دمای هوا و وردسپهر نیز افزایش مییابد. آهنگ این افزایش دما در مناطق مختلف متفاوت میباشد. در تحقیق حاضر، تغییرات زمانی دمای لایه میانی جو در ایران مورد بررسی قرار گرفت. دادههای گرهبندی شده دما در تراز 500 هکتوپاسکال در محدودهای با عرض جغرافیایی°25 تا °40 شمالی و طول °45 تا °5/62 شرقی در مقیاس ماهانه برای دوره 2014- 1968از دادههای واکاوی شده NCEP-NCAR تهیه شد. این محدوده شامل 56 گره °5/2 در °5/2میباشد. معدل مکانی دمای لایه میانی جو در این محدوده به عنوان نمایه منطقهای دمای لایه میانی جو درایران در نظر گرفته شدو تغییرات سالانه آن بررسی شد. نتایج نشان داد که دمای سالانه لایه میانی جو در ایران افزایش معنیداری در سطح 5% داشته است بهطوری که در پنجاه سال گذشته به اندازه 75/0درجه سانتیگراد افزایش یافته است. نتایج آزمون ناپارامتری منکندال دنبالهای نشان داد که روند افزایشی دمای لایه میانی جو در ایران از سال 1997 شروع شده است به طوری که از این سال به بعد شدت آن نیز افزایش یافته است. همچنین از سال 2007 به بعدروند افزایشی این دما در سطح 5% معنیدار میباشد.
https://clima.irimo.ir/article_40444_44358e3963abbd8a57cf9f98704cf0ff.pdf
2015-03-21
43
48
تحلیل روند
دما
تراز 500 هکتوپاسکال
ایران
امین
شیروانی
am_shirvani@hotmail.com
1
دکتری، دانشیار، بخش مهندسی آب و مرکز پژوهشهای جوی اقیانوسی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شیراز
LEAD_AUTHOR
Allen, R. J., and S. C. Sherwood, 2008, Warming maximum in the tropical upper troposphere deduced from thermal winds. Nature Geoscience, Volume 1, Issue 6, pp. 399-403.
1
2. Angell, J., and J. Korshover, 1983, Global temperature variations in the troposphere and stratosphere, 1982-1958. Monthly Weather Review, Volume 111, Issue 5, pp. 901-921.
2
3. Haimberger, L., C. Tavolato and S. Sperka, 2008, Toward elimination of the warm bias in historic radiosonde temperature records-Some new results from a comprehensive inter-comparison of upper-air data. Journal of Climate, Volume 21, Issue 18, pp. 4587-4606.
3
4. Harley, W. S, 1978, Trends and variations of mean temperature in the lower troposphere. Monthly Weather Review. Volume 106, Issue 3, pp. 413-416.
4
5. Solomon, S, 2007, Climate Change 2007- The Physical Science Basis. Working group I contribution to the fourth assessment report of the IPCC. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA.
5
6. Kalnay E., M. Kanamitsu, R. Kistler, W. Collins, D. Deaven, L. Gandin, M. Iredell, S. Saha, G. White, J. Woollen, Y. Zhu, A. Leetmaa, R. Reynolds, M. Chelliah, W. Ebisuzaki, W. Higgins, J. Janowiak, K. C. Mo, C. Ropelewski, J. Wang, R. Jenne, and D. Joseph, 1996, The NCEP/NCAR40-Year reanalysis project. Bulletin of the American Meteorological Society, Volume 77, Issue 3, pp. 437- 471.
6
7. Makrogiannis, T., and H. Sahsamanoglou, 1992, Analysis of mean temperature variations at the500/1000hPa layer over Europe, 1945–88. Theoretical and Applied Climatology, Volume 45, Issue 3, pp. 193-200.
7
8. Philandras, C., P. Nastos, I. Kapsomenakisand C. Repapis, 2015, Climatology of upper air temperature in the Eastern Mediterranean region. Atmospheric Research, Volume 152, pp. 29-42.
8
9. Shirvani, A, 2014, Trend sequential analysis of the air temperature over Iran and its comparison with global warming. Iranian Congress of Soil and Water Engineering management, Tehran University, 2-3 Ordibehest, pp. 92-101.
9
10. Sneyers, R, 1990, On the statistical analysis of series of observations. World Meteorological Organization, Technical Note 143, Geneva, Switzerland.
10
11. Von Storch, H., and F .W. Zwiers, 2001, Statistical analysis in climate research. Cambridge University press.
11
12. Yang, S., K.M. Lau, and K.M. Kim, 2002, Variations of the East Asian Jet: Stream and Asian–Pacific–American winter climate anomalies. Journal of Climate, Volume 15, Issue 3, pp. 306- 325.
12
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی همدیدی بارشهای فرین استان مازندران در ماه اکتبر
در این پژوهش به بررسی الگوهای همدیدی بارش فرین استان مازندران در ماه اکتبر پرداخته شده است. برای تعیین روزهای بارانی از دادههای ایستگاههای بارانسنجی وزارت نیرو طی 1993-2011 استفاده شد. بر اساس نتایج مطالعه آماری، شدت بارش در ایستگاههای غربی استان بیشتر و در ایستگاههای مرتفع، کمتر است. از آنجا که در این پژوهش پربارانترین ماه در استان مازندران ماه اکتبر بود، بنابراین این ماه برای بررسی انتخاب شده است. پس از تعریف شاخص، میانگین بلندمدت، میانگین روزهای بارانی و میانگین روزهای با بارش فرین مورد مطالعه همدیدی قرار گرفت. بدین منظور از دادههای مرکز اروپایی پیشبینی جوی میان مقیاس (ECMWF)با تفکیک زمانی 24 ساعت و تفکیک فضایی 75/0 درجه استفاده شد. نتایج حاکی از آن است که پیوستن زبانهای از جت قطبی به جت جنبحارهای موجب تقویت مولفه نصفالنهاری باد و در نتیجه تشدید فرارفتهای دما و رطوبت میشود. از عوامل موثر دیگر حضور یک واچرخند بر روی دریای خزر است بهگونهای که جریانات جنوبسوی آن، هوای مرطوب را از روی دریا به سواحل میآورد.
https://clima.irimo.ir/article_40451_d233beb586c0a4cf094cfcc0d22312fa.pdf
2015-03-21
49
60
الگوهای همدیدی
بارش فرین
استان مازندران
جت قطبی
جت جنبحارهای
فرارفت رطوبت
فاطمه زهرا
متولی طاهر
1
دانشجوی کارشناسی ارشد هواشناسی، مؤسسه ژئوفیزیک دانشگاه تهران
AUTHOR
فرهنگ
احمدی گیوی
ahmadig@ut.ac.ir
2
دانشیار گروه فیزیک فضا، مؤسسه ژئوفیزیک دانشگاه تهران
LEAD_AUTHOR
پرویز
ایران نژاد
3
دانشیار گروه فیزیک فضا، مؤسسه ژئوفیزیک دانشگاه تهران
AUTHOR
Bagheri, S., 1993, Study of Flood-Generating Synoptic Systems in the North of Iran, M.Sc. Thesis in Meteorology, Institute of Geophysics, University of Tehran.
1
Carvalho, L. M. V., C. Jones and B. Liebmann, 2002, Extreme precipitation events in southeastern of the South America and large-scale convective patterns in the South Atlantic Convergence Zone, J. Climate, Vol. 15, pp. 2377-2394.
2
Groisman, P. Y. and 13 Co-authors, 1999, Changes in the probability of heavy precipitation: Important indicators of climatic change, Climatic Change, Vol. 42, pp. 243-283.
3
Groisman, P. Y., R. W. Knight, D. R. Easterling, T. R. Karl, G. C. Hegerl and V. N. Razuvaev, 2005, Trend in Intense Precipitation in Climate Record, J. Climate, Vol. 18, pp. 1326-1350.
4
Hellström, C., 2005, Atmospheric conditions during extreme and non-extreme precipitation events in Sweden, Int. J. Climatol., Vol. 25, pp. 631-648.
5
Hitchens, N. M., R. J. Trapp, M. E. Baldwin and A. Gluhovsky, 2010, Characterizing Sub-diurnal Extreme Precipitation in the Midwestern United States, J. Hydrometeor., Vol. 11, pp. 211-218.
6
Karagiannidis, A. F., T. Karacostas, P. Maheras and T. Makrogiannis, 2012, Climatological aspects of extreme precipitation in Europe, related to mid-latitude cyclonic systems, Theor. Appl. Climatol., Vol. 107, pp. 165-174.
7
Katiraee Boroujerdi, P. S., S. Hajam and P. Irannejad, 2007, Portion of changing frequency and intensity of daily precipitation in trend of rain in Iran during 1960-2001, J. Earth and Space Physics, Vol. 33, No. 1, pp. 67-83.
8
Khalili, A., S. Hajam and P. Irannejad, 1991, Climate of Iran, Vol. IV: Climate Classification, Comprehensive Water Plan of Iran, JAMAB Consulting Engineers.
9
Liebmann, B., C. Jones and L. M. V. DE Carvalho, 2001, Interannual Variability of Daily Extreme Precipitation Events in the State of Sa˜o Paulo, Brazil, J. Climate, Vol. 14, pp. 208-218.
10
Mofidi, A., A. Zarin, and G. Janbaz Ghobadi, 2007, Determining the synoptic pattern of autumn heavy and extreme precipitations on the southern coast of the Caspian Sea, J. Earth and Space Physics, Vol. 33, No. 3, pp. 131-154.
11
Moradi, H. R., 2006, Forecast of occurring flood based on synoptic system situation on south coast of the Caspian Sea, J. Geographic Research, Vol. 55, pp. 109-131.
12
Poratashi, M., 2005, Synoptic study on Extreme precipitation (more than 200 mm in 24 hours) from warm advection in middle layer of the atmosphere on south coast of the Caspian Sea, M.Sc. Thesis in Meteorology, Islamic Azad University.
13
Rodrigo. F. S., 2010, Changes in the probability of extreme daily precipitation observed from 1951 to 2002 in the Iberian Peninsula, Int. J. Climatol., Vol. 30, pp. 1512-1525.
14
Steensen, B., M., H.´Olafson, and M. O. Jonassen, 2011, An extreme precipitation event in Central Norway, Tellus, Vol. 63A, pp. 675-686.
15
Zhai, P., X. Zhang, H. Wan and X. Pan, 2005, Trends in Total Precipitation and Frequency of Daily Precipitation Extremes over China, J. Climate, Vol. 18, pp. 1096-1108.
16
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی کمّی ریسک خشکسالی کشاورزی درچند نمونه اقلیمی کشور
خشکسالی پدیده آرام و خسارات زای طبیعت میباشد که تمام اقلیمها را تحت تأثیر قرار میدهد.این پدیده خسارتهای فراوانی را بویژه در سالهای اخیر به بخش کشاورزی کشور وارد آورده است و این امر وجود یک سیستم پیش آگاهی و برآورد میزان ریسک ناشی ازخشکسالی کشاورزی را بیش از پیش لازم می سازد. هدف این مطالعه کمّی کردن ریسک خشکسالی کشاورزی و مقایسه آن بر اساس نوع محصول و نوع اقلیم می باشد.جهت دستیابی به این مهم از مفهوم کمّی ریسک که عبارت است از حاصلضرب میزان بلیه درآسیب پذیری استفاده گردیده است.بنابراین در این مطالعه به مقوله ریسک با توجه به هر دو مؤلفه آن یعنی بلیه و آسیب پذیری نگریسته شده است. با توجه به اینکه تأثیر خشکسالی کشاورزی بر اراضی دیم برخلاف اراضی فاریاب ، بطور مستقیم میباشد ، 14 منطقه دیم خیز که در گستره کشورمان قرار دارند به عنوان مناطق مطالعاتی انتخاب شدند و اطلاعات هواشناسی این مناطق با پایه آماری 30 ساله استخراج گردید. همچنین گندم و جو که از محصولات استراتژیک میباشند به عنوان محصولات مورد مطالعه انتخاب شدند .پس از محاسبه ریسک خشکسالی گندم و جو بر اساس مفهوم کمّی ریسک برای 14 منطقه مورد مطالعاتی ، مقدار ریسک به لحاظ نوع محصول و درجه خشکی مورد بررسی قرار گرفتند. نتایج نشان دادند اول اینکه به جز گرگان، در بقیه مناطق میزان ریسک خشکسالی گندم از ریسک خشکسالی جو بیشتر می باشد.به عبارتی دیگرخطر خشکسالی بر روی جو کمتر از گندم می باشد.در مورد گرگان این امر ناشی از رطوبت بسیار بالای این منطقه میباشدو دوم اینکه مقایسه ریسک خشکسالی با درجه خشکی مناطق نشان داد که ریسک خشکسالی کشاورزی در مناطق خشک بیشتر از ریسک خشکسالی کشاورزی در مناطق مرطوب می باشد.
https://clima.irimo.ir/article_40452_bdc03e3e1f013e05e2c764505346fa24.pdf
2015-03-21
61
72
آسیبپذیری
بلیه
تبخیروتعرق
ریسک
عملکرد نسبی
سید علیرضا
آقایان
ar_aghayan@yahoo.com
1
هواشناسی کشاورزی ، کارشناس ارشد ، هواشناسی استان سمنان
LEAD_AUTHOR
دکتر غلامعلی
کمالی
2
دانشیار گروه هواشناسی دانشگاه آزاد واحد علوم و تحقیقات تهران
AUTHOR
سهراب
حجّام
3
دانشیار گروه هواشناسی دانشگاه آزاد واحد علوم و تحقیقات تهران
AUTHOR
Arshad,A,1386, Drought risk assessment using satellite data, PhD thesis, University of Tarbiat Modarres
1
Asiai,M,1385, Drought index,Sokhan Gostar
2
Bodagh Jmali,J,1384, Drought Risk Management, Sokhan Gostar
3
Bazr Afshan,J,1388, Appropriate method for estimating agricultural drought risk assessment , PhD thesis, University of Tehran
4
Bebahani,M,1387, Agricultural drought risk management for wheat, The third conference of Iran Water Resources Management
5
Darbandi,S, 1384, The severity of agricultural drought on crop and soil moisture balance and forecast, PhD thesis Azad University, Science and Research Branch of Tehran
6
Abbaspour,K.1994.Bayesian risk methodology for crop insurance decisions. Agricultural and Forest Meteorology,vol.71.297-317
7
Doorenbos,J.Kasam,A.1979.Yield response to water.FAO Irrigation and Drainage Papers.No,33.
8
Gabriel,D. Zare Ernani,M. Lobo,D.2006. Ardity and Drought Index. College ON Soil Physics.ICTP
9
Kumar,V.1998.An early earning system for agricultural drought in an aried region using limited data.Journal of Aried Enviroments,Vol,40.pp:199-209
10
Nassiri, M. Koocheki, A. Kamali, G. Shahandeh,H. 2006. Potential impact of climate change on rainfed wheat production in Iran. Archives of Agronomy and Soil Science 52, 113-124.
11
Nulet,D.Gimbelluca,T.1998.Risk analysis of seasonal agricultural drought on low Pacific Islands.Agricultural and Forest Meteorology,42:229-239.
12
Quiring,S.Papkryiakou,T.2003.An evaluation of agriculral drought indeces for canadian prairies.Agricultural and Meteorology,1:49-62.
13
Tsakiris, G. Pangalou, D. and Vangelis, H. 2006. Regional Drought Assessment Based on the Reconnaissance Drought Index (RDI). Water Resources Management, 21:821-833
14
Tsakiris,G. TIGKAS.2007. Drought risk in agriculture in Meaditeraean regions., Methods and Tools for Drought Analysis and Management, 399
15
Tsakiris,G.2007.Practical Application of Risk and Hazard Concepts in Proactive Planning.Eurpean water , 47-56
16
Wilhelmi,O.Wilhite.D.2002.Assessing Vulnerability to agricultural drought:A Nebraska case study .Natural Hazards,25:37-58
17
Wu,H.Wilhite,D.2004.Anagricultural drought risk-assessment model for corn andSoybeans.International Jurnal of climatology,vol.24,pp:723-741
18
Zhang,J.2004.Risk assessment of drought disaster in the maize growing region of songliao plain,china. Agriculture, Ecosystems and Environment, vol,102.pp:133-153.
19
ORIGINAL_ARTICLE
مدلسازی توموگرافیک بخار آب و انکسارپذیری تر با استفاده از امواج GPS
امروزه یکی از مهمترین کاربردهای سیستم تعیین موقعیت جهانی GPSمدلسازی توموگرافی پارامترهای موثر در هواشناسی میباشد چرا که میتوان با کمترین هزینه و بالاترین رزولوشن مکانی و زمانی شبکههایی محلی برای پایش دائمی آب و هوا ایجاد نمود و علاوه بر آن دقت تعیین موقعیت را نیز افزایش داد. کشور ایران یکی از کشورهایی است که علیرغم دارا بودن ایستگاههای دائمیGPS فاقد هر گونه مدل محلی توموگرافی است. این در حالی است که تراکم مکانی ایستگاههای رادیوسوند این کشور کم است. علاوه بر آن مدلهای عددی پیشبینی آب و هوای موجود برای این کشور به دلیل عدم دخالت دادههای این کشور در مدل های جهانی عددی پیش بینی آب و هوا مدلهایی با قابلیت اطمینان کم میباشند. در روش توموگرافی با استفاده از تکنیک معکوسسازی و از طریق آنالیز اثر لایهی تروپوسفر بر روی سیگنالهای ماهوارههای GPSبه مدلسازی چهاربعدی پارامترهای موردنظر پرداخته میشود. مسئلهی مذکور دارای جوابی غیر یکتا و ناپایدار است. جهت دستیابی به جوابی یکتا از مجموعهای از قیود افقی و قائم استفاده میگردد. در این مقاله از طریق مدلهای عددی پیشبینی وضعیت آب و هوا (NWPM) این قیود به عنوان مقادیر اولیه به مسئله اضافه شدهاند. همچنین جهت دستیابی به جوابی پایدار از روش بازسازی جبری همزمان (SART) استفاده شده است.در پایان نیز نتایج به دست آمده از این روش با پروفیلهای رادیوسوندی در 5 اپک زمانی مقایسه شد.این نتایج نشاندهندهی مدلسازی مناسب چگالی بخار آب و انکسارپذیری تر با استفاده از روش پیشنهادی در قسمت شمال غربی ایران میباشد.
https://clima.irimo.ir/article_40453_920a925cb4835889f9083f107ac564d9.pdf
2015-03-21
73
84
توموگرافی
چگالی بخار آب
انکسار پذیری تر
روش پایدارسازی تکراری
زهره
اداوی
zohre_adavi@mail.kntu.ac.ir
1
دانشجوی دکترای ژئودزی- دانشکده ژئودزی و ژئوماتیک دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی
LEAD_AUTHOR
مسعود
مشهدی حسینعلی
2
دانشیار دانشکده مهندسی ژئودزی و ژئوماتیک دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی
AUTHOR
ADAVI, Z. & MASHHADI HOSSAINALI, M. 2014. 4D-Tomographic Reconstruction of the Tropospheric Wet Refractivity Using the Concept of Virtual Reference Station, Case Study: North West of Iran. Meteoroloy and Atmospheric Physics, 125.
1
ANDERSEN, A. 1989. Algebraic reconstruction in CT from limited views. IEEE Trans. Med. Imaging, 8, 50-55.
2
ANDERSEN, A. & KAK, A. 1984. Simultaneous algebraic reconstruction technique (SART): A new implementation of the ART algorithm. Ultrason. Imaging, 6, 81-94.
3
ASTER, R., BORCHERS, B. & THURBER, C. 2003. Parameter Estimation and Inverse Problems, Elsevier Academic Press.
4
BAI, Z. 2004. Near-Real-Time GPS Sensing of Atmospheric Water Vapour. Ph.D., Queensland University of Technology.
5
BENDER, M., DICK, G., GE, M., DENG, Z., WICKERT, J., KAHLE, H.-G., RAABE, A. & TETZLAFF, G. 2011. Development of a GNSS water vapour tomography system using algebraic reconstruction techniques. Advanced in Space Research, 47, 1704-1720.
6
BENDER, M., DICK, G., HEISE, S., ZUS, F., DENG, Z., SHANGGUAN, M., RAMATSCHI, M. & WICKERT, J. GNSS Water Vapor Tomography. Deutsches GeoForschungsZentrum, 2013 GFZ, Postdam, Germany.
7
BENDER, M. & RAABE, A. 2007. Preconditions to ground based GPS water vapour tomography. Annales Geophysicae, 25(8), 1727-1734.
8
BEVIS, M., BUSINGER, S. & CHISWELL, S. 1994. GPS meteorology:mapping zenith wet delays on to precipitable water. Journal of Applied Meteorology, 33, 379–386.
9
10. BEVIS, M., BUSINGER, S., HERRING, T., ROCKEN, C., R.A., A. & WARE, R. H. 1992. GPS meteorology: remote sensing of atmospheric water vapor using the
10
11. Global Positioning System. Journal of Geophysical Research, 97 (D14), 15787–15801.
11
12. BÖHM, J., NIELL, A., TREGONING, P. & SCHUH, H. 2006b. Global Mapping Function (GMF): A new empirical mapping function based on numerical weather model data. Geophysical Research Letters, 33.
12
13. BRAUN, J. J. 2004. Remote Sensing of Atmospheric Water Vapor with the Global Positioning System. Ph.D., University of Colorado.
13
14. BRENOT, H., WALPERSDORF, A., REVERDY, M., VAN BAELEN, J., DUCROCQ, V., CHAMPOLLION, C., MASSON, F., DOERFLINGER, E., COLLARD, P. & GIROUX, P. 2014. A GPS network for tropospheric tomography in the framework of the Mediterranean hydrometeorological observatory Cévennes-Vivarais (southeastern France). Atmospheric Measurment Techniques, 7, 553-578.
14
15. CHAMPOLLION, C., MASSON, F., BOUIN, M. N., WALPERSDORF, A., DOERFLINGER, E., BOCK, O. & VAN BAELEN, J. 2005. GPS water vapour tomography: preliminary results from the ESCOMPTE field experiment. Atmospheric Research, 74, 253-274.
15
16. DACH, R., HUGENTOBLER, U., FRIDEZ, P. & MEINDL, M. 2007. Bernese GPS Software Version 5.0, Astronomical Institute, University of Bern.
16
17. DAVIS, J. L., HERRING, T. A., SHAPIRO, I. I., ROGERS, E. E. & ELGERED, G. 1985. Geodesy by radio interferometry: effects of atmospheric modeling errors on
17
18. estimates of baseline length. Radio Science, 20(6), 1593–1607.
18
19. ELFVING, T., NIKAZAD, T. & HANSEN, P. C. 2010. SEMI-CONVERGENCE AND RELAXATION PARAMETERS FOR A CLASS OF SIRT ALGORITHMS. Electronic Transactions on Numerical Analysis, 37, 321-336.
19
20. FLORES, A. 1999. Atmospheric Tomography Using Satellite Radio Signals. Ph.D., Politècnica de Catalunya, Barcelona.
20
21. FLORES, A., RUFFINI, G. & RIUS, A. 2000. 4D Tropospheric Tomography using GPS Slant Wet Delays. Annales Geophysicae, 18(2), 223-234.
21
22. FOELSCHE, U. & KIRCHENGAST, G. 2001. Tropospheric water vapor imaging by combination of ground-based and space born GNSS sounding data. Journal of Geophysical Research, 106(D21), 27221-27231.
22
23. GUEROVA, G. 2003. Application of GPS derived water vapour for Numerical Weather Prediction in Switzerland. Ph.D., University of Bern.
23
24. HIRAHARA, K. 2000. Local GPS tropospheric tomography. Earth Planets Space, 52(11), 935-939.
24
25. HOYLE, V. A. 2005. Data Assimilation for 4-D Wet Refractivity Modelling in a Regional GPS Network. Master of Science, Calgary,Alberta,Canada.
25
26. JADEA, S., VIJAYANA, M. S. M., GAURA, V. K., PRABHUB, P. T. & SAHUC, S. C. 2005. Estimates of precipitable water vapour from GPS data over the Indian subcontinent. Journal of Atmospheric and Solar-Terrestial Physics, 65, 623-635.
26
27. KAPLAN, E. 1996. Understanding GPS: principles and applications, Artech House Publishers, Boston, London.
27
28. KUO, Y. H., ZOU, X. & HUANG, W. 1998. The impact of Global Positioning System data on the prediction of an extratropical cyclone: an observing system experiment. Dynamics of Atmospheres and Oceans, 27, 439-470.
28
29. LUTZ, S. M. 2008. High-resolution GPS tomography in view of hydrological hazard assessment. Ph.D., ETH Zurich.
29
30. MENDES, V. B. 1999. MODELING THE NEUTRAL-ATMOSPHERIC PROPAGATION DELAY IN RADIOMETRIC SPACE TECHNIQUES. Ph.D., University of New Brunswick.
30
31. MENKE, W. 2012. Geophysical Data Analysis: Discrete Inverse Theory MATLAB Edition. 3rd ed.: Academic Press is an imprint of Elsevier.
31
32. NILSSON, T. & GRADINARSKY, L. 2006. Water vapor tomography using GPS phase observations: simulation results. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens, 44, 2927–2941.
32
33. ROHM, W. & BOSY, J. 2009. Local tomography troposphere model over mountains area. Atmospheric Research, 93(4), 777-783.
33
34. ROHM, W. & BOSY, J. 2011. The verification of GNSS tropospheric tomography model in a mountainous area. Advanced in Space Research, 47, 1721-1730.
34
35. SAASTAMOINEN, J. 1973. Contributions to the theory of atmospheric refraction.Part II: refraction corrections in satellite geodesy. Bull.Geod, 107, 13-34.
35
36. SADEGHI, E., MASHHADI-HOSSAINALI, M. & ETEMADFARD, H. 2014. Determining precipitable water in the atmosphere of Iran based on GPS zenith tropospheric delays. Annals of geophysics 57.
36
37. SEEBER, G. 1993. Satellite Geodesy, de Gruyter, Berlin.
37
38. SHANGGUAN, M., BENDER, M., RAMATSCHI, M., DICK, G., WICKERT, J., RAABE, A. & GALES, R. 2013. GPS tomography: validation of reconstructed 3-D humidity fields with radiosonde profiles. Annales Geophysicae, 31, 1491-1505.
38
39. SMITH, E. K. & WEINTRAUB, S. 1953. The constants in the equation for atmospheric refractive index at radio frequencies,. in Proc. IRE 41.
39
40. TROLLER, M. 2004. GPS based Determination of the Integrated and Spatially Distributed Water Vapor in the Troposphere. Ph.D., ETH Zurich.
40
41. XIA, P., CAI, C. & LIU, Z. 2013. GNSS troposphere tomography based on two-step reconstructions using GPS observations and COSMIC profiles. Annales Geophysicae, 31, 1805-1815.
41
42. YAN, M. 2010. Convergence Analysis of SART by Bregman Iteration and Dual Gradient Descent. Department of Mathematics, University of California, Los Angeles, CA 90095.
42
43. YANG, X., SASS, B., ELGERED, G., JOHANSSON, J. M. & EMARDSON, T. R. 1999. A comparsion of precipitable water vapor estimates by an NWP simulation and GPS observations. Journal of Applied Meteorology, 38, 941-956.
43
ORIGINAL_ARTICLE
حل عددی معادلات آب کمعمق یکبُعدی با روش فشرده ترکیبی مرتبه ششم
مطالعه فیزیکی معادلات آب کمعمق یکی از مسائل مطرح در دینامیک شارههای ژئوفیزیکی است. در این کار به بررسی عملکرد روش فشرده ترکیبی مرتبه ششم برای حل عددی معادلات آب کمعمق یکبُعدی پرداخته میشود. برای مقایسه حل عددی با سایر روشهای تفاضلمتناهی، معادلات آب کمعمق یکبعدی به سه روش حل شده و نتایج حاصل برای یک آزمون موردی مقایسه میشود. در این حل عددی، برای انتگرالگیری بخش زمانی معادلات از روش رونگ-کوتا مرتبه چهار استفاده شده است. بهعلاوه برای مقایسه روش فشرده ترکیبی مرتبه ششم با سایر روشهای تفاضلمتناهی دو معادله مُدل ساده، یکی خطی و دیگری غیرخطی، که دارای حل تحلیلی میباشند با روش مرتبه دوم مرکزی، فشرده مرتبه چهارم و فشرده ترکیبی مرتبهششم حل شده و خطای کلی آنها با یکدیگر مقایسه میشود. مقایسه کمی و کیفی نتایج حاصل شده حاکی از عملکرد بهتر روش فشرده ترکیبی مرتبه ششم است.
https://clima.irimo.ir/article_40454_2067ab99dbf07de941fa1a59d6025523.pdf
2015-03-21
85
98
روش تفاضلمتناهی
روش فشرده ترکیبی
معادلات آب کمعمق
معادله برگرز
معادله فرارفت
اسماعیل
قیصری
ghysari_74@ut.ac.ir
1
دانشجوی کارشناسیارشد هواشناسی، مؤسسه ژئوفیزیک دانشگاه تهران، تهران، انتهای خیابان کارگر شمالی، مؤسسه ژئوفیزیک، گروه فیزیک فضا،
LEAD_AUTHOR
سرمد
قادر
2
دکتری مهندسی مکانیک، دانشیار، مؤسسه ژئوفیزیک دانشگاه تهران
AUTHOR
علی
علیاکبری بیدختی
3
دکتری دینامیک شارههای ژئوفیزیکی، استاد، مؤسسه ژئوفیزیک دانشگاه تهران
AUTHOR
Abbott, M. B. and D. R. Basco, 1989, Computational Fluid Dynamics: An introduction for engineers, John Wiley & Sons, Inc., New York, PP. 425.
1
Chu, P. C. and C. Fan, 1998, A three-point combined compact difference scheme, Journal of coumputational Physics, No. 140, PP. 370-399.
2
Dritschel, D. G., Polvani,Nl. M., and Mohebalhojeh, A. R., 1999, The contour-advective semi-lagrangian algorithm for the shallow water equations, Mon. Wea. Rev., No. 127, pp. 1151-1165.
3
Durran, D. R., 2010, Numerical Methods For Fluid Dynamics, Sprringer-verlag, New York, PP. 710.
4
Fox, L. and E. T. Goodwin, 1949, Some new methods for the numerical integration of ordinary differential equations, Mathematical Proceedings of the Cambridge Philosophical society, No. 45, pp. 373-388.
5
Galewsky, J., Scott, R. K., and Polvani, L. M., 2004, An initial-value problem for testing numerical models of the global shallow-water equations, Tellus, NO. 56A, pp. 429-440.
6
Ghader, S., A. R. Mohebalhojeh and V. Esfahanian, 2009, On the spectral convergence of supercompact finite-difference schemes for the f-plane shallow-water equations, Mon. Wea. Rev, No. 137, pp. 2393-2406.
7
Ghader, S., and Jan. Nordstorm, 2015, High-order compact finite difference scheme for the vorticity-divergence representation of the spherical shallow water equations, Int. J. Numer. Meth. Fluids, No. 78, pp. 709-738.
8
Golshahy, H., S. Ghader and F. Ahmadi-Givi, 2011, Accuracy assessment of the super compact and combined compact schemes for spatial differencing of a two-layer oceanic model: Presentation of linear inertia-gravity and Rossby waves, Ocean Modeling, No. 37, pp. 49-63.
9
Hirsh, R. S., 1975, Higher order accurate difference solutions of fluid mechanics problems by a compact differencing technique, Journal of Coumputational Physics, No. 19, pp. 90-109.
10
Kreiss, H. O. and J. Oliger, 1972, Comparision of accurate methods for the integration of hyperbolic equations, Tellus, No. 24, pp. 199-215.
11
Lele, S. K., 1992, Compact finite difference scheme with spectral-like resolution, Journal of Computational physics, No. 103, pp. 16-42.
12
Mohebalhojeh, A. R., and Dritschel, D. G., 2000, On the representation of gravity waves in numerical models of the shallow water equations, Q. J. Roy. Meteorol. Sco., No. 126, pp. 669-688.
13
Mohebalhojeh, A. R., and Dritschel, D. G., 2007, Assessing the numerical accuracy of complex spherical shallow-water flows, Mon. Wea. Rev., NO. 135, pp. 3876-3894.
14
Numerov, B. V., 1924, A method of extrapolation of perturbations, Monthly Notices Royal Astronomical Society, No. 84, pp. 592-610.
15
Pinchover, Y. and J. Rubinstein, 2005, An Introduction to partial Differential Equation, Cambridge University Press, pp. 371.
16
Sengupta, T. K, V. Lakshmanan and V. V. S. N. Vijay, 2009, A new combined stable and dispersion relation preserving compact scheme for non-periodic problems, Journal of Computational Physics, No. 228, pp. 3048-3071.
17
Vallis, G K., and Maltrud, M. E., 1993, Generation of mean flows on a beta plane and over topography, J. Phys. Oceanogr., NO. 23, pp. 1346-1362.
18
Vallis, G. K., 2006, Atmospheric and Oceanic Fluid Dynamics: Fundamentals and large-scale Circulation, Cambridge University Press, pp. 745.
19