EnKF協(xié)方差膨脹算法對(duì)雷達(dá)資料同化的影響研究

doi:10.3969/2015jms.0087

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EnKF協(xié)方差膨脹算法對(duì)雷達(dá)資料同化的影響研究
DOI:
                        10.3969/2015jms.0087
                    
CSTR:
                        
                    
作者:
                        
                        
                    
作者單位:
作者簡(jiǎn)介:
通訊作者:
中圖分類號(hào):
基金項(xiàng)目:國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目（2013CB430102）；江蘇省普通高校研究生科研創(chuàng)新計(jì)劃項(xiàng)目（KYLX_0829）；江蘇省普通高校研究生科研創(chuàng)新計(jì)劃項(xiàng)目（KYLX_0844）；國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目（41430427）和江蘇省高校自然科學(xué)重大基礎(chǔ)研究項(xiàng)目（11KJA170001）

Impact of inflation methods on radar data assimilation using EnKF

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文章評(píng)論

摘要:

基于集合卡爾曼濾波（EnKF）方法同化模擬雷達(dá)徑向風(fēng)和回波，引入具有時(shí)空自適應(yīng)理論優(yōu)勢(shì)的貝葉斯膨脹算法，通過(guò)與常數(shù)膨脹算法的對(duì)比，分析了兩種協(xié)方差膨脹算法對(duì)EnKF同化效果的影響。結(jié)果表明：在對(duì)流區(qū)域的北側(cè)，由貝葉斯膨脹算法分析得到的回波在水平和垂直結(jié)構(gòu)上均增強(qiáng)；在對(duì)流區(qū)域，由貝葉斯膨脹算法分析得到的各變量的集合離散度增大，均方根誤差減小，水平和垂直速度增大，冷池強(qiáng)度減弱；模擬還發(fā)現(xiàn)貝葉斯膨脹算法提高了強(qiáng)對(duì)流系統(tǒng)的模擬效果，回波強(qiáng)度增強(qiáng)，陣風(fēng)鋒區(qū)內(nèi)水平和垂直風(fēng)速增大。這表明貝葉斯膨脹算法有效地改進(jìn)了基于常數(shù)膨脹算法的EnKF同化雷達(dá)資料的效果。

Abstract:

Based on the simulated radar reflectivity and radial velocity data assimilated by EnKF, through comparing the introduced Bayes inflation method with the advantage of space-time adaptive theory to constant inflation method, the assimilation effects of two covariance inflation methods on EnKF were analyzed. Results show that horizontal and vertical structures of analysis reflectivity by Bayes inflation experiment are stronger in northern convective branch. In convective region, the root mean square error is lower in Bayes inflation experiments while the spread is higher; Bayes inflation experiment has bigger horizontal and vertical wind while has weaker strength of the cold pool. Results of simulations indicate that the Bayes inflation experiment improves largely the condition of the convective system in the respect of magnitude and position. The horizontal and vertical wind speed is bigger. These evidences mean that Bayes inflation helps to improve the effects of EnKF radar data assimilation.

參考文獻(xiàn)

相似文獻(xiàn)

引證文獻(xiàn)

引用本文

高士博,閔錦忠,黃丹蓮. EnKF協(xié)方差膨脹算法對(duì)雷達(dá)資料同化的影響研究.氣象科學(xué),2016,36(3):319-328 GAO Shibo, MIN Jinzhong, HUANG Danlian. Impact of inflation methods on radar data assimilation using EnKF. Journal of the Meteorological Sciences,2016,36(3):319-328

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收稿日期:2015-01-21
最后修改日期:2015-11-30
錄用日期:
在線發(fā)布日期: 2016-07-14
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