一種顯式四維變分資料同化方法

提出一種新的資料同化方法--顯式變分四維同化方法, 該方法將奇異值分解(SVD)技術用于四維空間的預報集合提取正交基向量, 這些基向量不但能夠表現分析變量的空間結構, 也能反映它的時間演變特征. 將分析變量依截斷的基向量展開后, 控制變量會顯式地出現在代價函數中, 避免了傳統的變分四維同化方法所必需的伴隨模式的運用, 使同化過程變得簡單. 用淺水方程模式和人造資料進行的一系列數值試驗對所提方法的有效性作了檢驗并和傳統的變分四維同化方法進行比較. 結果表明, 在觀測點很密集, 觀測和模式都沒有誤差的情況下, 它不如傳統的變分四維同化方法好. 但是當觀測點稀疏時顯式方法會好于傳統的方法, 它對模式誤差及觀測誤差的敏感性也遠遠小于傳統的方法.

作 者： 邱崇踐 張蕾 邵愛梅   作者單位： 蘭州大學大氣科學學院,甘肅省干旱氣候變化與減災重點實驗室,蘭州,730000  刊 名： 中國科學D輯  ISTIC PKU 英文刊名： SCIENCE IN CHINA(SERIES D)  年，卷(期)： 2007 37(5)  分類號： P5  關鍵詞： 資料同化   四維變分   顯式方法   奇異值分解   淺水方程  

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