基于空间梯度信息的质量控制方法在红外高光谱AIRS资料同化中的应用研究

本文利用中尺度非静力WRF(Weather Research Forecast, Version 3.4)模式, 针对1013号“鲇鱼”台风个例, 通过对红外高光谱AIRS(Atmospheric Infrared Sounder)资料经过基于空间梯度信息的质量控制之后同化进入模式, 来评估新的质量控制方法对同化效果的影响以及对台风数值模拟的改善情况。研究结果发现, 如果仅仅基于WRFDA(WRF Data Assimilation system, Version 3.4)模式自带的质量控制系统, 将会有部分梯度距平值明显较大超过阈值的资料被同化进入模式, 而这些可能受到“污染”且误差较大的资料同化进入模式必将会导致同化结果有较大误差, 影响分析结果的质量。而对AIRS资料经过基于空间梯度信息质量控制之后再同化进入模式, 确实可将梯度距平值大于阈值的“坏点”剔除掉, 从而使初始场的描述更加准确, 台风路径的模拟精度在一定程度上得到提高。综上可知, 基于空间梯度信息的质量控制方法整体上对改善同化效果有较好的正效应, 对台风的数值模拟也起到一定的促进作用。     

随机微分方程数值解稳定性研究综述

本文回顾了近年来随机微分方程数值方法的稳定性的研究成果.作为相关话题,收敛性问题也有所涉猎.以经典Itô型随机微分方程、中立型随机泛函微分方程、Markov跳随机微分方程和Poisson跳随机微分方程为代表,主要介绍了几类数值方法稳定性研究的成果.这些方法包括常见的Euler-Maruyama方法、Backward Euler-Maruyama方法、θ方法、分步方法等.文中分析了关于稳定性等价性定理经典论文的学术思路,提出了随机微分方程数值计算与仿真所面临的挑战及所要解决的问题.