| EnKF协方差膨胀算法对雷达资料同化的影响研究 |
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| 作者姓名： | 高士博 闵锦忠 黄丹莲 |
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| 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, 南京 210044;南京信息工程大学 气象灾害教育部重点实验室, 南京 210044,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;南京信息工程大学 气象灾害教育部重点实验室, 南京 210044,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;南京信息工程大学 气象灾害教育部重点实验室, 南京 210044 |
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| 基金项目： | 国家重点基础研究发展计划项目（2013CB430102）;江苏省普通高校研究生科研创新计划项目（KYLX_0829）;江苏省普通高校研究生科研创新计划项目（KYLX_0844）;国家自然科学基金重点项目（41430427）和江苏省高校自然科学重大基础研究项目（11KJA170001） |
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| 摘 要： | 基于集合卡尔曼滤波(EnKF)方法同化模拟雷达径向风和回波,引入具有时空自适应理论优势的贝叶斯膨胀算法,通过与常数膨胀算法的对比,分析了两种协方差膨胀算法对EnKF同化效果的影响。结果表明:在对流区域的北侧,由贝叶斯膨胀算法分析得到的回波在水平和垂直结构上均增强;在对流区域,由贝叶斯膨胀算法分析得到的各变量的集合离散度增大,均方根误差减小,水平和垂直速度增大,冷池强度减弱;模拟还发现贝叶斯膨胀算法提高了强对流系统的模拟效果,回波强度增强,阵风锋区内水平和垂直风速增大。这表明贝叶斯膨胀算法有效地改进了基于常数膨胀算法的EnKF同化雷达资料的效果。
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| 关 键 词： | 集合卡尔曼滤波 雷达资料同化 贝叶斯膨胀算法 常数膨胀算法 |
| 收稿时间： | 2015-01-21 |
| 修稿时间： | 2015-11-30 |
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