Implementation of a 3D variational data assimilation system at the Canadian meteorological centre. Part II: The regional analysis

Abstract

This paper describes the implementation of the 3D variational (3D‐var) analysis in the Regional Data Assimilation System (RDAS) of the Canadian Meteorological Centre. The RDAS, a 12‐h data assimilation cycle, is run twice daily to provide analyses to the variable resolution Global Environmental Multi‐scale (GEM) model. The same incremental 3D‐var algorithm is used for both the regional and global data assimilation systems. In this algorithm, the innovations are calculated with respect to the full‐resolution model while the analysis increments are calculated at a lower resolution on a Gaussian grid.

Background error correlations for the global and regional data assimilation systems are examined. It is shown that the resolution of the analysis increments is determined to a great extent by the horizontal correlation lengths. Although the horizontal resolution of the regional model is three times higher than the global model, the correlation lengths for both models are similar. Consequently, the same horizontal resolution for the analysis increments is used in both data assimilation systems.

A pre‐implementation evaluation showed that the RDAS maximizes the coherence between the analysis and the forecast model. This results in a higher‐resolution and more consistent analysis with respect to the regional model. The forecasts issued from the RDAS are generally improved, especially the temperature and the geopotential above 300 hPa. The RDAS also reduces the precipitation spin‐up observed during the first 12 hours when initiated with an analysis from the global data assimilation system. Finally, the impact of the digital filter on the analysis from the RDAS is small, indicating that the regional analysis is already well balanced.

Résumé

Cet article décrit la mise en place de la nouvelle analyse variationnelle tridimensionnelle (3D‐var) dans le système régional d'assimilation des données (RDAS), utilize au Centre météorologique canadien. Le RDAS est un court cycle d'assimilation de données d'une durée de 12 heures qui utilise le modèle régional pour générer ses champs d'essai. Ce cycle est exécuté deux fois par jour pour fournir des analyses au modèle Global Environnemental Multi‐échelle (GEM), utilisé pour les prévisions régionales. Le même algorithme d'analyse 3D‐var est employé dans les systèmes régional et global d'assimilation des données. Dans cet algorithme, les innovations sont calculées à partir du champ d'essai à pleine résolution alors que les incréments d'analyse sont calculés à plus faible résolution, sur une grille Gaussienne.

Les corrélations d'erreur de prévision pour les systèmes régional et global d'assimilation de données sont examinées. On montre que la résolution des incréments d'analyse est largement dictée par les longueurs de corrélation horizontales. Bien que la résolution du modèle régional soit trois fois plus élevée que celle du modèle global, on montre que les longueurs de corrélation horizontales sont similaires. Par conséquent, la même résolution horizontale des incréments d'analyse est utilisée dans les deux systèmes d'assimilation des données.

L'évaluation du RDAS, avant sa mise en opération, montre que le système maximise la cohérence entre l'analyse et le modèle de prévision. Les analyses sont définies à plus haute résolution et sont en meilleur accord avec le modèle de prévision régional. Les prévisions initialisées à partir du RDAS sont généralement améliorées, surtout les prévisions de temperature et du géopotentiel au‐dessus de 300 hPa. Le RDAS réduit la sous‐estimation de la précipitation observée durant le 12 premiéres heures de prévision lorsque le modèle est initialize à partir d'un système d'analyse statique. Finalement, l'impact du filtre digital sur l'analyse issue du RDAS est faible, indiquant que l'analyse régionale est déjà dynamiquement bien balancée.

Notes

Corresponding author address: Stéphane Laroche, Data Assimilation and Satellite Meteorology Division, Atmospheric Environment Service, 2121 Trans‐Canada Hwy., Dorval, P.Q. CANADA H9P 1J3