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This study explores the use of the hierarchical ensemble filter to determine the localized influence of ob-servations in the Weather Research and Forecasting ensemble square root filtering (WRF-EnSRF) assimilation system. With error correlations between observations and background field state variables considered, the adaptive localization approach is applied to conduct a series of ideal storm-scale data assimilation experiments using simulated Doppler radar data. Comparisons between adaptive and empirical localization methods are made, and the feasibility of adaptive locali-zation for storm-scale ensemble Kalman filter assimilation is demonstrated. Unlike empirical localization, which relies on prior knowledge of distance between observations and background field, the hierarchical ensemble filter provides con-tinuously updating localization influence weights adaptively. The adaptive scheme improves assimilation quality during rapid storm development and enhances assimilation of reflectivity observations. The characteristics of both the observation type and the storm development stage should be considered when identifying the most appropriate localization method. Ultimately, combining empirical and adaptive methods can optimize assimilation quality. 相似文献
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“快时尚”企业空间扩张路径及演化特征研究--以优衣库为例 总被引:1,自引:0,他引:1
在经济全球化背景下,"快时尚"企业逐步成为服装零售行业的主流支撑力量,这一定程度上改变了人们的消费观念和消费行为。随着国际竞争格局日益激烈,"快时尚"企业纷纷涌现并不断在全球范围内开展空间扩张计划。本文基于企业空间扩张理论,采用案例分析法,以优衣库为研究对象,对"快时尚"企业空间扩张路径及演化特征进行探讨。研究发现:在空间尺度上,优衣库按照"企业区域内空间扩张、企业跨区域空间扩张、企业跨国空间扩张、企业全球化空间扩张"四个阶段进行空间扩张,并且在不同的扩张阶段呈现出不同的空间扩张特征,在企业发展早期主要以"接触式扩张"或"等级式扩张"单一扩张方式为主,随着企业不断发展壮大,出现"接触式扩张+等级式扩张"兼 相似文献
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利用自主构建的基于风暴尺度的WRF-En SRF系统同化模拟多普勒雷达资料,讨论了微物理方案及其参数的不确定性对同化效果的影响。试验采用组合微物理方案以及扰动微物理方案中的参数的方法,结果表明,模式误差非常小甚至可以忽略时,使用单个微物理方案并扰动参数能够使真实风暴的主要特征在分析场中较未扰动参数得到更好地反映;存在模式误差时,使用单个微物理方案并扰动参数后,分析场中的各要素的分布较未扰动参数更加接近真实风暴,同化效果得到改进,且改进效果比模式误差非常小时更为明显;存在模式误差时,组合微物理方案并扰动参数后,分析场中对流云团的形态较未组合方案或未扰动参数更接近真实风暴,主要要素场的配置最能反映真实风暴的特征,同化效果最为理想。结果也表明,扰动参数时、参数扰动范围较小时,同化效果较优。 相似文献
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分级集合滤波(Hierarchical Ensemble Filter,HEF)和采样误差修正(Sampling Error Correction,SEC)局地化算法能够使采样误差取得极小值,且不需要给出距离的定义。为了检验其理论优势,基于集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter,En KF)方法同化模拟雷达资料,通过与Gaspari-Cohn(GC)局地化算法对比,分析不同局地化算法对En KF同化效果的影响。结果表明,HEF和SEC局地化算法的雷达回波在水平和垂直方向上均强于GC局地化算法。HEF局地化算法各个变量的离散度最高,均方根误差最低;SEC局地化算法离散度略低,均方根误差略高;GC局地化算法离散度最低,均方根误差最高。相比于GC局地化算法,HEF和SEC局地化算法的冷池强度减弱,面积减小,下沉气流的速度和范围增大,雹霰混合比的大小和覆盖面积增大。通过模拟发现,HEF局地化算法模拟的北侧对流中心最强,SEC局地化算法模拟的南侧对流中心最强,且模拟出(40 km,60 km)处的强对流中心。HEF局地化算法模拟的冷池强度最强,HEF和SEC局地化算法基本上模拟出北侧的雹霰混合比高值区。这表明HEF局地化算法有效地改进了基于GC局地化算法的En KF雷达资料同化效果,SEC局地化算法减小了计算量,是HEF局地化算法较好的近似。 相似文献
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人工智能、大数据挖掘、云计算等技术拓展了位置服务的服务方式和应用领域,并将服务的层次升华至智能化水平。首先,本文阐述了智能位置服务的研究现状,对比一般位置服务,梳理了智能位置服务的内涵与特点;其次,研究了智能位置服务的工作机理,建立基于定位技术、地理信息系统、位置模型构建与管理、活动任务建模、物联网技术、大数据挖掘、机器学习和增强现实8种关键技术的体系结构、运行模式和服务方式;最后,探讨了智能位置服务的发展瓶颈与未来趋势,为进一步智能位置服务的关键技术攻关提供参考和借鉴。 相似文献
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