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混合誤差協方差用于集合平方根濾波同化的試驗
在集合卡爾曼濾波方法中, 根據預報集合統計提供的依流型而變的預報誤差協方差對同化起到決定性的作用.但在集合樣本容量不足及模式存在系統誤差時,由預報集合估計的預報誤差協方差會出現明顯偏差.既要減小這種估計偏差對同化產生的影響而又不增加計算量,一種可供選擇的方法是將定;驕识ǔ5母咚剐皖A報誤差協方差和由預報集合估計的預報誤差協方差加權平均用于集合卡爾曼濾波同化.利用淺水方程模式,通過觀測系統模擬試驗檢驗在不同的模式誤差、集合成員數以及觀測密度條件下,將這種混合預報誤差協方差矩陣用于在集合平方根濾波的效果.試驗結果表明,當預報集合成員數較多而模式又無誤差時,不必采用混合的預報誤差協方差矩陣,否則,采用混合的預報誤差協方差矩陣都有可能改進分析和預報.混合預報誤差協方差的最優的權重系數與模式誤差關系密切,模式誤差越大,定常預報誤差協方差的權重越大.最優的權重系數與集合成員數及觀測密度也有一定關系.
作 者: 邱曉濱 邱崇踐 QIU Xiao-bin QIU Chong-jian 作者單位: 蘭州大學,大氣科學學院,甘肅,蘭州,730000 刊 名: 高原氣象 ISTIC PKU 英文刊名: PLATEAU METEOROLOGY 年,卷(期): 2009 28(6) 分類號: P456 關鍵詞: 資料同化 集合平方根濾波 混合方案 預報誤差協方差 觀測系統模擬試驗 Data assimilation Ensemble square root filter Hybrid scheme Forecast errorcovariance Observing system simulation experiment【混合誤差協方差用于平方根濾波同化的試驗】相關文章:
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