<p><b>dudhia</b> 2008-05-15 10:04:15 -0600 (Thu, 15 May 2008)</p><p>minor fixes for English in physics chapter<br>
</p><hr noshade><pre><font color="gray">Modified: trunk/wrf/technote/physics.tex
===================================================================
--- trunk/wrf/technote/physics.tex        2008-05-14 00:17:46 UTC (rev 70)
+++ trunk/wrf/technote/physics.tex        2008-05-15 16:04:15 UTC (rev 71)
@@ -537,7 +537,7 @@
 
 This can be selected with the 5-layer option, and is designed for
 hurricane modeling in order to simulate the cooling of the ocean underneath
-hurricanes. The ocean mixed-layer model is based on that of \citet{pollard73}. Each column is independently coupled to the local atmospheric column, so the model is one-dimensional. The ocean part consists of a time-varying layer, representing the variable-depth mixed layer over a fixed layer acting as a reservoir of cooler water with a specified thermal lapse rate. In the mixed layer, the prognostic variables are its depth, vector horizontal current, and mean temperature taken to be the sea-surface temperature (SST). The hurricane winds drive the current, which in turn leads to mixing at the base of the mixed layer when the Richardson number becomes low enough. This mixing deepens and cools the mixed layer, and hence the cooler sea-surface temperature impacts the heat and moisture fluxes at the surface, and has a negative feedback on hurricane intensity. The model includes Coriolis effects on the current, which are important in determining the location of maximum cooling o!
 n the right side of the hurricane track. It also includes a mixed-layer heat budget, but the surface fluxes and radiation have much less impact than the hurricane-induced deep mixing on the thermal balance at the time scales considered during a forecast. The ocean mixed-layer model is initialized using the observed SST for the mixed layer, and with a single depth representative of known conditions in the hurricane's vicinity that may be replaced with a map of the mixed-layer depth, if available . The initial current is set to zero, which is a reasonable assumption given that the hurricane-induced current is larger than pre-existing ones.
+hurricanes. The ocean mixed-layer model is based on that of \citet{pollard73}. Each column is independently coupled to the local atmospheric column, so the model is one-dimensional. The ocean part consists of a time-varying layer, representing the variable-depth mixed layer over a fixed layer acting as a reservoir of cooler water with a specified thermal lapse rate. In the mixed layer, the prognostic variables are its depth, vector horizontal current, and mean temperature taken to be the sea-surface temperature (SST). The hurricane winds drive the current, which in turn leads to mixing at the base of the mixed layer when the Richardson number becomes low enough. This mixing deepens and cools the mixed layer, and hence the cooler sea-surface temperature impacts the heat and moisture fluxes at the surface, and has a negative feedback on hurricane intensity. The model includes Coriolis effects on the current, which are important in determining the location of maximum cooling o!
 n the right side of the hurricane track. It also includes a mixed-layer heat budget, but the surface fluxes and radiation have much less impact than the hurricane-induced deep mixing on the thermal balance at the time scales considered during a forecast. The ocean mixed-layer model is initialized using the observed SST for the mixed layer, and with a single depth representative of known conditions in the hurricane's vicinity that may be replaced with a map of the mixed-layer depth, if available. The initial current is set to zero, which is a reasonable assumption given that the hurricane-induced current is larger than pre-existing ones.
 
 
 \subsection{Specified Lower Boundary Conditions}
@@ -609,7 +609,7 @@
 
 \subsection{Yonsei University (YSU) PBL}
 
-The Yonsei University PBL \citep{hong06} is the next generation of the MRF PBL, also using the countergradient terms to represent fluxes due to non-local gradients. This adds to the MRF PBL \citep{hong96} an explicit treatment of the entrainment layer at the PBL top. The entrainment is made proportional to the surface buoyancy flux in line with results from studies with large-eddy models \citep{noh03}. The PBL top is defined using a critical bulk Richardson number of zero (compared to 0.5 in the MRF PBL), so is effectively dependent on the buoyancy profile, which the PBL top is defined at the maximum entrainment layer (compared to the layer at which the diffusivity becomes zero). A smaller magnitude of the counter-gradient mixing in the YSU PBL produces a well-mixed boundary profile, whereas overstable structure is pronounced in the upper part of the mixed layer in the case of the MRF PBL. Details are available in \citet{hong06}, including the analysis of the interaction be!
 tween the boundary layer and precipitation physics. In version 3.0, an enhanced stable boundary-layer diffusion algorithm \citep{hong07} is also devised.
+The Yonsei University PBL \citep{hong06} is the next generation of the MRF PBL, also using the countergradient terms to represent fluxes due to non-local gradients. This adds to the MRF PBL \citep{hong96} an explicit treatment of the entrainment layer at the PBL top. The entrainment is made proportional to the surface buoyancy flux in line with results from studies with large-eddy models \citep{noh03}. The PBL top is defined using a critical bulk Richardson number of zero (compared to 0.5 in the MRF PBL), so is effectively dependent on the buoyancy profile, in which the PBL top is defined at the maximum entrainment layer (compared to the layer at which the diffusivity becomes zero). A smaller magnitude of the counter-gradient mixing in the YSU PBL produces a well-mixed boundary-layer profile, whereas there is a pronounced over-stable structure in the upper part of the mixed layer in the case of the MRF PBL. Details are available in \citet{hong06}, including the analysis of !
 the interaction between the boundary layer and precipitation physics. In version 3.0, an enhanced stable boundary-layer diffusion algorithm \citep{hong07} is also devised that allows deeper mixing in windier conditions.
 
 \subsection{Mellor-Yamada-Janjic (MYJ) PBL}
 
@@ -857,21 +857,21 @@
 
 \subsection{Observational or Station Nudging}
 
-The observation-nudging FDDA capability allows to effectively assimilate temperature, wind and moisture observations from all platforms, measured at any location within the model domains and any time within a given data assimilation periods. With the observation-nudging formulation, each observation directly interacts with the model equations and thus the scheme yields dynamically and diabatically initialized analyses to support the applications that need regional 4-D full-field weather and/or to start regional NWP with spun-up initial conditions. The observation-nudging scheme, which is an enhanced version of the standard MM5 observation-nudging scheme, was implemented into WRF-ARW and has been in the model since WRF Version 2.2. 
+The observation-nudging FDDA capability allows the model to effectively assimilate temperature, wind and moisture observations from all platforms, measured at any location within the model domains and any time within a given data assimilation periods With the observation-nudging formulation, each observation directly interacts with the model equations and thus the scheme yields dynamically and diabatically initialized analyses to support the applications that need regional 4-D full-field weather and/or to start regional NWP with spun-up initial conditions. The observation-nudging scheme, which is an enhanced version of the standard MM5 observation-nudging scheme, was implemented into WRF-ARW and has been in the model since WRF Version 2.2. 
 More details of the methods can be found in \citet{liu08}.
-The most significant modifications to the standard MM5 observation-nudging scheme \citep{stauffer94} that are included in the WRF observation-nudging scheme are summarized as following:
+The most significant modifications to the standard MM5 observation-nudging scheme \citep{stauffer94} that are included in the WRF observation-nudging scheme are summarized as follows:
 
-(1) Added capability to incorporate all, conventional and  non-conventional, synoptic and asynoptic data resources, including the twice daily radiosondes; hourly surface, ship and buoy observations, and special observations from GTS/WMO; NOAA/NESDIS satellite winds derived from cloud, water vapor and IR imageries; NOAA/FSL ACARS, AMDAR, TAMDAR and other aircraft reports; NOAA/FSL NPN (NOAA Profiler Network) and CAP (Corporative Agencies Profilers) profilers; the 3-hourly cloud-drifting winds and water-vapor-derived winds from NOAA/NESDIS; NASA Quikscat sea surface winds; and high-density, high-frequency observations from various mesonets of government agencies and private companies. In particular, special weights are assigned to the application-specific data, such as the SAMS network, special soundings and winder profilers located at and operated by the Army test ranges. 
+(1) Added capability to incorporate all, conventional and  non-conventional, synoptic and asynoptic data resources, including the twice daily radiosondes; hourly surface, ship and buoy observations, and special observations from GTS/WMO; NOAA/NESDIS satellite winds derived from cloud, water vapor and IR imageries; NOAA/FSL ACARS, AMDAR, TAMDAR and other aircraft reports; NOAA/FSL NPN (NOAA Profiler Network) and CAP (Corporative Agencies Profilers) profilers; the 3-hourly cloud-drifting winds and water-vapor-derived winds from NOAA/NESDIS; NASA Quikscat sea surface winds; and high-density, high-frequency observations from various mesonets of government agencies and private companies. In particular, special weights are assigned to the application-specific data, such as the SAMS network, special soundings and wind profilers located at and operated by the Army test ranges. 
 
-(2) Added capability to assimilate multi-level upper-air observations, such as radiosondes, wind profilers and radiometers, in a vertically coherent way, which is contrast to the algorithm for single point observations such as aircraft reports and satellite derived winds. 
+(2) Added capability to assimilate multi-level upper-air observations, such as radiosondes, wind profilers and radiometers, in a vertically coherent way, which is in contrast to the algorithm for single point observations such as aircraft reports and satellite derived winds. 
 
 (3) Surface temperature (at 2 m AGL) and winds (at 10 m AGL) observations are first adjusted to the first model level according to the similarity theory that is built in the model surface-layer physics and the surface-layer stability state at the observation time. The adjusted temperature and wind innovations at the lowest model level are then used to correct the model through the mixing layer, with weights gradually reduced toward the PBL top. 
 
 (4) Steep mountains and valleys severely limit the horizontal correlation distances. For example, weather variables on the upwind slope are not correlated with those on the downwind slope. To take account this effect, a terrain-dependent nudging weight correction is designed to eliminate the influence of an observation to a model grid point if the two sites are physically separated by a mountain ridge or a deep valley. More details about the scheme and numerical test results can be found in \citet{xu02}. Essentially, for a given observation and grid point, a terrain search is done along the line connecting the grid point and the observation site. If there is a terrain blockage or a valley (deeper than a given depth), the nudging weight for the observation at the given grid point is set to zero. Currently, this algorithm is applied for surface observations assimilation only.  
 
-(5) The scheme was adjusted to accomplish data assimilation on multi-scale domains. Two adjustments among many are noteworthy. The first is an addition of grid-size-dependent horizontal nudging weight for each domain and the correspondent inflation with heights.  The second is adding the capability of double-scans, a two-step observation-nudging relaxation. The idea is similar to the successive corrections: the first scan, with large influence radii and smaller weights, allows observations to correct large scale fields, while the second scan, with smaller influence radii and large weights, permits the observation to better define the smaller-scale feature. 
+(5) The scheme was adjusted to accomplish data assimilation on multi-scale domains. Two adjustments among many are noteworthy. The first is an addition of grid-size-dependent horizontal nudging weight for each domain and the corresponding inflation with heights.  The second is adding the capability of double-scans, a two-step observation-nudging relaxation. The idea is similar to the successive corrections: the first scan, with large influence radii and smaller weights, allows observations to correct large scale fields, while the second scan, with smaller influence radii and large weights, permits the observation to better define the smaller-scale feature. 
 
-(6) Observation-nudging allows the observation correction to be propagated into the model state in a given time influence window. One technical difficulty with this is that the model state is not known at the observation time for computing the observation increment, or innovation, during the first half of the time window. In the \citet{stauffer94} scheme, at each time step within the time influence window, innovation is calculated (or approximated) by differing the observation from the model state at the time step. This obviously leads to dragging the future forecasts toward previous (observation) states. To reduce this error, the innovation calculation is kept the same as before up to the observation time (this is OK since the model state is gradually tacking toward the observation state), but the true innovation s kept and used during the later half of the time influence window.  
+(6) Observation-nudging allows the observation correction to be propagated into the model state in a given time influence window. One technical difficulty with this is that the model state is not known at the observation time for computing the observation increment, or innovation, during the first half of the time window. In the \citet{stauffer94} scheme, at each time step within the time influence window, the innovation is calculated (or approximated) by differing the observation from the model state at the time step. This obviously leads to dragging the future forecasts toward previous (observation) states. To reduce this error, the innovation calculation is kept the same as before up to the observation time (this is OK since the model state is gradually tacking toward the observation state), but the true innovation s kept and used during the later half of the time influence window.  
 
-(7) An ability for users to set different nudging time-windows and influence radii for different (nested) domains is added into WRF since the WRF V3.0 release. 
+(7) An ability for users to set different nudging time-windows and influence radii for different (nested) domains has been added into WRF since the WRF V3.0 release. 
  

</font>
</pre>