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在基于本征正交分解POD（Proper Orthogonal Decomposition）的集合四维变分同化方法（POD4DEnVar）建立的雷达资料同化系统（PRAS）的基础上,本文利用非线性最小二乘法的集合四维变分同化方法（NLS-4DVar）对PRAS进行改进,解决PRAS在高度非线性情况下的适应性问题,建立了新的雷达资料同化系统（NRAS）。通过观测系统模拟试验OSSEs（Observing System Simulation Experiments）和两次实际暴雨同化试验（2010年7月8日,中国中部地区;2014年3月30日,中国华南地区）对NRAS进行检验,并与PRAS的同化结果进行了对比。结果表明:无论是OSSEs还是实际雷达资料的同化,相对于PRAS,NRAS能够进一步提高同化效果。通过增加迭代的次数,NRAS能够有效地调整初始场的风场和水汽场,进一步提高了降水强度和位置的预报精度。但随着迭代次数的增加,对初始场的调整变小,进而对降水预报效果的改进也减小。试验结果表明NRAS能够有效解决PRAS在高度非线性情况下的应用问题,通过有限次数的迭代,即可得到近似收敛的结果。因而NRAS有望在数值预报中更有效地同化雷达资料,提高中小尺度天气的预报水平。 相似文献
12.
基于土壤水模型及站点资料的土壤湿度同化方法 总被引：7，自引：0，他引：7
基于非饱和土壤水模型和扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter)同化算法并结合陆面过程模型VIC发展了一个土壤湿度同化方案,并进行了理想试验及同化站点资料的同化试验。理想试验结果表明：扩展卡尔曼滤波方法能完整反演土壤湿度廓线,对土壤湿度的估计有较大改善;观测深度、观测层数和观测资料引入频率对同化结果有一定影响;加大观测频率,可以进一步改善同化效果。利用气象强迫驱动陆面模型VIC算出地表入渗条件而进行的同化站点资料的试验所得土壤湿度分布与观测资料基本吻合,反映了站点土壤湿度的月、季变化,表明该方案是合理的。 相似文献