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集合Kalman滤波在资料同化中的应用研究

张红华  
【摘要】: 如今数值预报的准确程度主要依赖于能够描述天气过程的精确模式和能够反应初始时刻准确描述大气状态的初始场。近年来,数值模式的发展相当精细,能够比较真实地描写和模拟出实际大气的天气演变过程,因而初始场的精确程度就显得格外重要。在四维气象资料同化领域中,伴随同化已经显示出显著的优越性。近几年来,一种新的同化方法——集合Kalman滤波受到人们的广泛关注。现有的结果表明,集合Kalman滤波是一种具有业务应用潜力的同化方法。国内在集合Kalman滤波方面的研究比较晚,因此对集合Kalman滤波资料同化方法进行研究具有重要的科学价值和现实意义。 集合Kalman滤波的主要优点是利用随天气流型演变的背景场误差协方差来进行资料分析。本文详细介绍了集合Kalman滤波的理论和实现的同化方法,并用基于MM5模式的集合Kalman滤波同化系统进行了对常规资料和非常规资料的同化。分别选取2005年7月8日至10日和2002年6月13日至15日的暴雨过程进行数值试验,来对集合Kalman滤波对实际资料的同化效果进行研究,并与伴随同化结果进行定性和定量比较和分析。试验结果表明,对于所选个例,在同化常规资料时,相同的物理参数化过程的条件下,集合Kalman滤波同化后得到的预报结果优于伴随同化后得到的预报结果。对于非常规资料的同化,由于云导风资料本身的问题,集合Kalman滤波和伴随同化相比,同化后预报效果的差别并不明显。


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