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21.
用卡尔曼滤波预报南海热带气旋路径的试验 总被引:2,自引:0,他引:2
利用卡尔曼滤波方法预报南海热带气旋路径,发现采用卡尔曼滤波可以大大地降低预报误差,提高预测模型的预报能力。 相似文献
22.
由年、季气候变化工作组(WGSIP)、气候变化数值试验工作组(WGNE)和气候变化耦合模式工作组(WGCM)联合主办的“集合方法研讨会”于2004年10月18日至22日在英国Exeter召开。 相似文献
23.
本文采用Lorenz(1960)系统,在只考虑初始误差及观测误差而不考虑模式误差的情况下,利用扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter)数据同化方法进行了数值模拟试验。数值试验的结果表明:扩展卡尔曼滤波数据同化方法对系统状态的估计有较好的改善作用,能有效的抑制估计误差的增长;加大观测频率,可以进一步改善数据同化的效果,使估计误差进一步减小;由于模式误差的存在,系统的不稳定能量会不断的累积,出现了估计误差的异常增长和计算的不连续现象,在模式预报方程中的均值演变方程加人二阶偏差纠错项,对控制估计误差的异常增长,进一步改善数据同化的效果有较明显作用。 相似文献
24.
25.
应用IAP9L-AGCM对2002年中国夏季气候的预测及效果检验 总被引:10,自引:0,他引:10
利用中科院大气所9层大气环流格点模式(IAP9L—AGCM)和IAP—ENSO预测系统对2002年中国夏季气候进行实时集合预测及其检验。结果显示,IAP9L—AGCM较好地预测出了2002年夏季我国大范围旱涝的分布形势,如华南、我国西部多雨,黄河和长江流域之间大范围干旱等;850hPa减弱的夏季风、青藏高原辐散中心以及北太平洋上空的异常气旋性环流中心亦被较好地预报出来;不足的是,模式对降水异常细致分布的预测能力有限。预测结果还表明,该模式对夏季(6—8月)平均降水的预报技巧要高于月平均状况,且月平均预报的准确度从6—8月依次递减。 相似文献
27.
周显伟祝玉梅朱春涛梁爽 《黑龙江气象》2015,(3):28-31
利用齐齐哈尔市十个自动站降水和温度资料对2013年欧洲中心确定性模式高分辨率预报产品、东北半球T639数值产品、日本高分辨率大气模式产品和中央气象台的全国城市预报产品进行系统误差订正基础上,进行基于超级集合思想的多模式动态变权集成预报。结果表明:三种细网格和中央气象台的全国城市预报产品对齐齐哈尔地区的降水预报都存在着较多的空报现象;对四种模式预报进行集成平均,在齐齐哈尔地区预报效果极其有限;动态权重集成预报能够较好地利用各种数值预报的优势,从而得到质量好的定性预报产品。定性降水、最低温度和最高温度的集成预报比任何单一的数值预报成员TS预报评分都要高,尤其是最低温度预报质量得到了很大的提升,给预报员提供了很好的参考工具。 相似文献
28.
在捷联惯导(SINS)和GPS卫星接收机进行紧耦合的研究中,采用差分定位进行紧耦合的方法比较成熟,而关于精密单点定位(PPP)与捷联惯导紧耦合的研究还比较少。本文对精密单点定位与捷联惯导紧组合系统进行了Matlab仿真,利用数学解析的方法产生机载运动轨迹,通过设置系统的参数,获得仿真SINS和GPS数据;然后,通过PPP/SINS紧组合系统的仿真程序解算,将定位结果与PPP的结果比较,表明PPP/SINS紧组合导航定位的结果比PPP的精度和可靠性好,而且收敛的速度更快,同时也验证了算法的正确性。最后,分析了不同等级惯导对定位精度的影响。 相似文献
29.
AEKF在星敏感器低频误差补偿中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
高分辨率对地观测卫星需要精确的姿态信息来满足后续对地定位等工作,因此姿态确定精度十分重要。星敏感器的低频误差是影响卫星姿态确定精度的重要因素之一,主要是由空间周期性的热环境变化引起的。为进一步提高卫星姿态确定精度,对星敏感器的低频误差产生机理即星敏感器主光轴做周期性扰动进行了分析,设计了星敏感器低频误差补偿方案,建立了考虑星敏感器低频误差在内的组合定姿模型,利用拓维卡尔曼滤波(AEKF)对低频误差进行补偿,并引入RTS平滑滤波进一步提高姿态确定精度。仿真实验表明,设计的星敏感器低频误差补偿方案能有效对其进行补偿,提高卫星姿态确定精度。 相似文献
30.
不同大尺度强迫条件下考虑初始场与侧边界条件不确定性的对流尺度集合预报试验 总被引:5,自引:0,他引:5
研究了不同大尺度强迫条件下的暴雨个例中,考虑不同尺度特征的初始扰动与侧边界扰动相互作用构造对流尺度集合预报的可行性,为进一步构建“自适应”于不同强对流天气的对流尺度集合预报系统提供依据。结果表明,在大尺度强迫显著的个例1中,以大尺度扰动信息为主的动力降尺度的增长趋势较集合转换卡尔曼滤波(ETKF)更为显著,且总扰动能量在预报中后期超过集合转换卡尔曼滤波,而在大尺度强迫较弱的个例2中,集合转换卡尔曼滤波扰动能量始终高于动力降尺度。此外,当大尺度强迫显著时,初始扰动与侧边界扰动相匹配会产生相互促进的作用,而不匹配时初始扰动会在预报中后期抑制侧边界扰动的发展,当大尺度强迫较弱时,即使是互相间不匹配的初始扰动与侧边界扰动也能在大部分预报时段起到相互促进的作用,说明初始扰动与侧边界扰动的相互作用机制不仅与天气形势相关,也与二者是否匹配挂钩,另外,扰动的发展特征同样依赖于天气形势;从集合离散度的角度来看,当大尺度强迫明显时,侧边界扰动的作用会在更短的时间内取代初始扰动,从而对离散度起到主导地位;两种初始扰动方法相比,集合转换卡尔曼滤波在多数情况下对总离散度的贡献均大于动力降尺度;从降水量预报及概率预报情况来看,大尺度强迫明显的个例可预报性更高,且各集合成员间的差异较小,大尺度强迫较弱的个例则相反,且当两种初始扰动方案与侧边界扰动相结合时,较仅侧边界扰动均有一定提高。 相似文献