| GRAPES集合卡尔曼滤波资料同化系统Ⅰ:系统设计及初步试验 |
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| 引用本文： | 庄照荣,薛纪善,李兴良.GRAPES集合卡尔曼滤波资料同化系统Ⅰ:系统设计及初步试验[J].气象学报,2011,69(4):620-630. |
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| 作者姓名： | 庄照荣 薛纪善 李兴良 |
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| 作者单位： | 国家气象中心;中国气象局数值预报中心;中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室; |
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| 基金项目： | 国家“十一五”科技攻关项目(2006BAC02B02); 中国气象局GRAPES专项; 国家自然科学基金资助项目(40805045); 中国气象局成都高原气象研究所基本科研业务费专项(BROP200707) |
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| 摘 要： | 集合卡尔曼滤波资料同化方法,可以用集合样本统计出随天气形势变化的误差协方差,是当前资料同化领域的研究热点。主要介绍了GRAPES集合卡尔曼滤波资料同化系统的设计以及初步的试验结果。针对集合卡尔曼滤波同化实际观测资料难以实施的问题,采用成批观测同化的顺序同化方法进行多变量的集合卡尔曼滤波同化;为了滤除有限集合数造成的误差相关噪音和缓解求逆矩阵不满秩的问题,在水平和垂直方向都采用了Schur滤波;建立了与GRAPES预报模式的垂直坐标和预报变量一致的模式面集合卡尔曼滤波系统;集合样本的生成考虑了模式变量的空间相关和模式变量之间的相关,通过利用三维变分分析中的控制变量变换得到模式变量扰动场。通过比较GRAPES集合卡尔曼滤波资料同化系统和GRAPES区域三维变分资料同化系统的单点观测资料同化分析结果,对比背景误差相关系数的分布,验证了GRAPES集合卡尔曼滤波系统的正确性。此外,同化区域探空观测资料试验结果表明,GRAPES集合卡尔曼滤波资料同化系统能够得到合理的分析,并且具有实际运行能力。对分析结果进行12h预报表明,GRAPES集合卡尔曼滤波资料同化系统的分析协调性不如三维变分资料同化系统。
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| 关 键 词： | 资料同化 集合卡尔曼滤波 背景误差协方差 |
| 收稿时间： | 5/4/2009 12:00:00 AM |
| 修稿时间： | 2010/6/24 0:00:00 |
The GRAPES ensemble Kalman filter data assimilation system. Part I: Design and its tentative experiment |
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| ZHUANG Zhaorong, XUE Jishan LI Xingliang, .National Meteorological Center,Beijing ,China .Center for Numerical Prediction,CMA,China .State Key Laboratory of Severe Weather,CAMS,China.The GRAPES ensemble Kalman filter data assimilation system. Part I: Design and its tentative experiment[J].Acta Meteorologica Sinica,2011,69(4):620-630. |
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| Authors: | ZHUANG Zhaorong XUE Jishan LI Xingliang National Meteorological Center Beijing China Center for Numerical Prediction CMA China State Key Laboratory of Severe Weather CAMS China |
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| Institution: | ZHUANG Zhaorong1,2,3 XUE Jishan3 LI Xingliang1,2 1.National Meteorological Center,Beijing 100081,China 2.Center for Numerical Prediction,CMA,China 3.State Key Laboratory of Severe Weather,CAMS,China |
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| Abstract: | The ensemble Kalman filter(EnKF) is able to obtain the flow-dependent background error covariance based on the statistics of the ensemble samples so that it is becoming a research focus in the current data assimilation field.In this paper,a practical GRAPES ensemble Kalman filter data assimilation system is established and its tentative experiment is carried out.In view of the difficulty of assimilating real observations,the observations are organized into batches that assimilated sequentially in this paper... |
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| Keywords: | Data assimilation Ensemble Kalman filter Background error covariance |
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