Hydrological Evaluation of the Canadian Meteorological Ensemble Reforecast Product     

Mabrouk Abaza  François Anctil  Vincent Fortin  Luc Perreault 《大气与海洋》2017,55(3):195-211

This paper evaluates the quality of the ensemble hydrological reforecasts obtained using the 18-year ensemble meteorological reforecast dataset available from the Canadian Centre for Meteorological and Environmental Prediction (CCMEP). This study focuses on four large watersheds in the province of Quebec. A distribution-based scaling (DBS) post-processing method is used to correct the 18-year ensemble precipitation reforecasts. An Ensemble Kalman Filter (EnKF) assimilation technique is also assessed to improve the initial conditions of the hydrologic model. There is a slight improvement in performance and reliability after applying the DBS approach to precipitation reforecasts, but this technique induces a reduction in the spread. The impact of the integration of the post-processed precipitation into the hydrologic model is also quite marginal. However, the addition of an EnKF provides better ensemble hydrological reforecasts with high performance, reliability, and skill, especially in the first reforecast horizons. The best results are, however, generally obtained when using DBS and an EnKF together. Combining DBS and an EnKF, hydrological forecasts for the next two weeks are obtained using the CCMEP reforecast and also the second generation Global Ensemble Forecast System (GEFS v2) reforecast, which is considered a reference. Forecasts of comparable skill and spread are obtained, with CCMEP-based forecasts showing better spread during the first week, and GEFS v2–based reforecasts showing better skill and spread during the second week. Finally, it is shown that the two meteorological reforecast products assessed in this study have similar economic value for hydrological forecasting applications based on the cost–loss model.  相似文献   

基于适应性观测误差和温盐偏差控制的EnKF温盐廓线资料同化试验   总被引：1，自引：0，他引：1  

刘大年  施平  舒业强  姚景龙  王东晓  孙璐 《海洋学报(英文版)》2016,35(1):30-37

通过开展2008年夏季南海北部开放航次CTD的温盐廓线数据资料同化试验,本文采取了观测误差适应的方法来防止EnKF滤波发散问题;同时,从背景误差协方差和温盐模式偏差关系入手,在同化中引入温盐控制来减小模式偏差对同化结果的影响。对于改进的同化方案进行了试验验证,并用卫星高度计观测数据,OSCAR流速数据,走航ADCP数据作为独立观测数据检验。结果证明新的EnKF同化策略能够有效地减小温盐均方根误差。同时整个同化系统能有效地改善高度场和流场的模拟。  相似文献   

利用多重滤波方法提取面波频散曲线   总被引：1，自引：0，他引：1       下载免费PDF全文

周青云  何永峰  靳平  廖桂生 《地震工程学报》2006,28(1):46-50

多重滤波方法已被证明在分析面波的频散特性时是一种有效而快速的方法。本文用单个台站的单次地震事件记录,应用MFT(Multiple Filter Technique)方法提取了内华达地区的面波频散曲线并分析了其特征,认为其具有大陆基振型瑞利波频散曲线的典型特征。还利用广义反透射系数法快速计算了瑞利面波频散曲线,尤其是基阶瑞利波相速度及群速度频散曲线;并且在由振型叠加方法合成的理论地震图的基础上,通过比较理论频散曲线和MFT方法得到的频散曲线,研究了多重滤波的可靠性。  相似文献   

用滤膜法观测大气冰核的静力扩散云室   总被引：10，自引：3，他引：10  

杨绍忠  马培民  游来光 《气象学报》1995,53(1):91-100

介绍了经过改进的用滤膜法观测冰核的静力扩散云室及其取样装置。叙述了其各组成部分的原理、结构、达到的性能指标，分析了各系统的工作对冰核活化条件的影响。给出了对相对稳定的人工ＡｇＩ冰核源作不同体积的取样和不同温度下的处理结果，同时也给出了用该设备对北京市海淀区冬季冰核浓度的日变化所做的初步观测结果。  相似文献   

卡尔曼滤波方法在天气预报中的应用   总被引：21，自引：4，他引：21  

陆如华  何于班 《气象》1994,20(9):41-43

从气象应用角度介绍了卡尔曼滤波的基本原理及其递推算法。为了说明卡尔曼滤波递推算法的应用方法，制作了北京１９９３年１月份逐日最低气温３６小时预报。预报结果令人满意，表明该方法很有实用价值，与ＭＯＳ方法相比，它的优点是不需要收集大样本历史资料，因此，它容易适应数值预报模式的变化。  相似文献   

适用于袖珍计算机频率测深数字滤波方法     

贺玉田 《矿产与地质》1993,7(4):300-306

详细推导了电偶源频率测深单分量电场定义的视电阻率数字滤波计算公式,并且应用最小二乘法设计了只有30个系数的滤波器,编制出适用于袖珍计算机的视电阻率计算程序,使计算速度大为提高.与用均匀半空间的精确公式计算的视电阻率对比,最大相对误差<2%.  相似文献   

基于UKF的GPS非线性动态滤波算法   总被引：4，自引：0，他引：4  

彭竞  李献球  王飞雪 《全球定位系统》2005,30(6):30-34

介绍了一种Unscented卡尔曼滤波算法，它通过确定性采样获得一组采样点，可获得更多的观测假设，对系统状态统计特性的估计更加准确，同时该算法无需对系统方程进行线性化，避免了传统的EKF算法由于线性化引入的误差。本文将UKF算法用于GPS非线性动态滤波技术中，建立了仿真模型并定义了仿真条件，与EKF算法的仿真结果相比，在系统状态统计特性未知的情况下，UKF算法对系统状态的估计更准确，定位精度更高。  相似文献   

集合方根滤波同化多普勒雷达资料在一次飑线过程中的应用研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

秦琰琰  龚建东  李泽椿  盛日锋 《气象学报》2014,72(1):133-151

针对2005年7月12日发生在山东省中西部地区的一次飑线天气过程,采用集合方根滤波方法开展基于WRF模式的多普勒雷达资料的同化应用试验,考察了此同化系统对实际雷达资料的同化效果。主要结论如下：（1）集合方根滤波同化系统能有效同化实际雷达资料,雷达资料的加入增加了模式的中小尺度信息,使分析场得到了显著改善,有效缩短了模式起转时间,改进了对地面降水的预报。（2）利用三次同化分析后的集合平均分析场进行的确定性预报表明,与控制试验相比,同化后分析场能更准确地预报飑线系统的微物理量场,预报的流场结构符合风暴的动力特征,动力场和热力场的分布与配置也基本合理。（3）集合平均分析场对飑线系统传播方向的预报与实况一致,但预报的系统传播速度较实况快,由于对流系统的非线性发展迅速,对系统的预报时效为5—6 h。  相似文献   

引入最优自适应因子的状态模型法航空重力测量          下载免费PDF全文

闫文林  李英成  薛艳丽 《地球物理学报》2016,59(4):1267-1274

引入最优自适应比例因子以改善状态模型法航空重力测量的精度,并尝试将其应用到我国困难地区的重力测量.把重力扰动当作状态量引入Kalman滤波进行最优估计,并引入最优自适应因子调节状态信息的权阵,提高重力扰动的最终解算精度.利用新疆地区不同航次和航高的实测数据,计算了垂直向下方向上的重力扰动.与全球重力场模型EGM2008的对比分析表明,差值中误差在10mGal左右,接近国家在困难地区重力测量精度的限差要求.  相似文献   

Unscented Kalman Filter trained neural networks based rudder roll stabilization system for ship in waves     

《Applied Ocean Research》2017

The large roll motion of ships sailing in the seaway is undesirable because it may lead to the seasickness of crew and unsafety of vessels and cargoes, thus it needs to be reduced. The aim of this study is to design a rudder roll stabilization system based on Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) control algorithm for ship advancing in the seaway only through rudder actions. In the proposed stabilization system, the course keeping controller and the roll damping controller were accomplished by utilizing modified Unscented Kalman Filter (UKF) training algorithm, and implemented in parallel to maintain the orientation and reduce roll motion simultaneously. The nonlinear mathematical model, which includes manoeuvring characteristics and wave disturbances, was adopted to analyse ship’s responses. Various sailing states and the external wave disturbances were considered to validate the performance and robustness of the proposed roll stabilizer. The results indicate that the designed control system performs better than the Back Propagation (BP) neural networks based control system and conventional Proportional-Derivative (PD) based control system in terms of reducing roll motion for ship in waves.  相似文献