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一种控制变量循环扰动和多参数化方案的混合同化方法

         

摘要

敏感性试验表明集合变换卡尔曼滤波(Ensemble Transform Kalman Filter,ETKF)方法在混合(Hybrid)同化过程中易受观测资料数量变化的影响而产生较大程度的协方差震荡,从而可能导致系统不稳定.为设计一种简便、稳定的Hybrid同化系统,构建了一种基于物理控制变量扰动及多物理参数化方案的Hybrid同化及预报系统.本系统随着循环的进行,不断对Hybrid同化分析场进行控制变量扰动得到集合成员初始场,并且对各集合成员采用不同物理参数化方案以更合理地表征背景场的误差特征.连续10d的循环同化及预报试验表明,本文同化方案效果明显优于三维变分方案,动力场的整体同化和预报效果与ETKF方案基本相当.本方案相比于ETKF方法不受观测波动影响,在没有经任何参数调试情况下,取得了良好同化和预报效果,为Hybrid同化的便捷运行提供了一种稳定可靠的手段.

著录项

  • 来源
    《大气科学学报》 |2014年第6期|732-739|共8页
  • 作者单位

    南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,江苏南京210044;

    气象灾害教育部重点实验室(南京信息工程大学),江苏南京210044;

    南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,江苏南京210044;

    淮河流域气象中心,安徽蚌埠233000;

    南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,江苏南京210044;

    气象灾害教育部重点实验室(南京信息工程大学),江苏南京210044;

    国家大气研究中心,美国科罗拉多州玻尔得CO 80307-3000;

    国家大气研究中心,美国科罗拉多州玻尔得CO 80307-3000;

    南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,江苏南京210044;

    气象灾害教育部重点实验室(南京信息工程大学),江苏南京210044;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 数值预报方法;天气预报的效果及其检查;
  • 关键词

    数值天气预报; 资料同化; 混合同化;

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