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基于多重网格策略的NLS-3DVar资料融合方法及其在气温数据融合中的应用
引用本文:张璐,田向军,刘宣飞,师春香.基于多重网格策略的NLS-3DVar资料融合方法及其在气温数据融合中的应用[J].气候与环境研究,2017,22(3):271-288.
作者姓名:张璐  田向军  刘宣飞  师春香
作者单位: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和气象灾害教育部重点实验室, 南京 210044;中国科学院大气物理研究所国际气候与环境科学中心, 北京 100029,中国科学院大气物理研究所国际气候与环境科学中心, 北京 100029,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和气象灾害教育部重点实验室, 南京 210044,中国气象局国家气象信息中心, 北京 100081
基金项目:公益性行业(气象)科研专项重大项目GYHY201506002,国家重点研发计划项目2016YFA0600203
摘    要:将多重网格策略引入NLS-3DVar(Non-linear Least Squares-based on Three-dimensional Variational Data Assimilation,非线性最小二乘三维变分同化)方法,进而应用于2400多个国家级气象观测站逐时气温数据和NCEP再分析气温数据的融合,得到中国区域空间分辨率1°×1°,时间分辨率为6小时的气温融合产品。分别从单重网格(分辨率1°×1°)和双重网格(分辨率由2°×2°到1°×1°)利用2014年1~12月(4、5月除外)的独立检验数据考察NLS-3DVar气温融合产品质量,验证基于多重网格策略的NLS-3DVar方法的优越性。在单重网格下,与广泛应用于气象行业的Cressman插值产品(均方根误差和相关系数的年平均值分别为1.961°C d~(-1)和0.924)相比,NLS-3DVar产品全年始终具有最小的均方根误差和最大的相关系数,年平均值分别为1.915°C d~(-1)和0.929;站点间误差分析进一步表明,NLS-3DVar产品在大多数检验站点精度更高,在新疆、甘肃、云南、陕西等地区尤为突出;加入双重网格策略的NLS-3DVar产品与单重网格的NLS-3DVar产品误差对比显示,均方根误差年平均值分别为1.649°C d~(-1)和1.711°C d~(-1),相关系数年平均值分别为0.970和0.968,二者在均方根误差和相关系数的表现上都极为相似,即双重网格NLS-3DVar气温产品尽管对观测数据采取了稀疏化处理,但依旧维持了原有的产品精度,并且在计算效率上提高了1倍多。而与同样在双重网格下基于多尺度的STMAS(Space–Time Multiscale Analysis System)算法相比,双重网格的NLS-3DVar产品在产品精度上同样占据优势,在计算效率上单位时次耗时与STMAS算法几乎相当。

关 键 词:融合气温产品  Cressman  插值  STMAS  (Space-Time  Multiscale  Analysis  System)  对比评估
收稿时间:2016/7/20 0:00:00

NLS-3DVar Data Fusion Method Based on Multigrid Implementation Strategy and Its Application in Temperature Data Fusion
ZHANG Lu,TIAN Xiangjun,LIU Xuanfei and SHI Chunxiang.NLS-3DVar Data Fusion Method Based on Multigrid Implementation Strategy and Its Application in Temperature Data Fusion[J].Climatic and Environmental Research,2017,22(3):271-288.
Authors:ZHANG Lu  TIAN Xiangjun  LIU Xuanfei and SHI Chunxiang
Institution:Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters and Key Laboratory of Meteorological Disaster of Ministry of Education, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044;International Center for Climate and Environment Sciences (ICCES), Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100029,International Center for Climate and Environment Sciences (ICCES), Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100029,Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters and Key Laboratory of Meteorological Disaster of Ministry of Education, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044 and National Meteorological Information Center, China Meteorological Administration, Beijing 100081
Abstract:
Keywords:Merged temperature analysis  Cressman interpolation  STMAS (Space-Time Multiscale Analysis System)  Comparative assessment
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