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HBFNEnKF混合同化方法设计及检验
作者姓名:朱浩楠  闵锦忠  杜宁珠
作者单位:1.南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心, 南京 210044
基金项目:国家重点基础研究发展计划项目2013CB430102,国家自然科学基金重点项目41430427,国家自然科学基金项目41505089
摘    要:基于前后张驰逼近(Back and Forth Nudging,简称BFN)和集合卡尔曼滤波(EnKF)方法,构建了一种新的同化方法HBFNEnKF(Hybrid Back and Forth Nudging EnKF)混合同化方法,并将此同化系统分别与通道浅水模式(shallow water model)和全球浅水模式对接,检验了HBFNEnKF同化方法的有效性。同时,对比了集合均方根滤波(EnSRF)、HNEnKF (Hybrid Nudging EnKF)、HBFNEnKF三种方法在有误差模式中的同化效果。试验结果表明:HBFNEnKF同化方法保留了HNEnKF方法的同化连续性,解决了EnKF同化不连续不平滑的问题,同时还有着更快的收敛速度;当采用单变量分析试验时,HBFNEnKF方法的优势最为明显,表明HBFNEnKF能够较好地保持不同模式变量间的平衡。此外,增量场尺度分析结果表明:相比EnSRF,HBFNEnKF在大尺度范围有更好的同化效果,同时能够避免在中小尺度范围内出现大量的虚假增量。

关 键 词:资料同化   HybridBackandForthNudgingEnKF(HBFNEnKF)   EnsembleSquare-RootFiter(EnSRF)   浅水模式
收稿时间:2015-06-17
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