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尝试利用卫星遥感高分辨率海表温度资料GHRSST (Group for High Resolution Sea Surface Temperature) 与海表温度(sea surface temperature, SST)数值预报产品之间的误差, 建立一种南海SST模式预报订正方法。首先, 利用南海的Argo浮标上层海温数据对GHRSST 海温数据进行验证, 结果表明两者之间均方根误差约为0.3℃, 相关系数为0.98, GHRSST 海温数据可用于南海业务化数值预报SST的订正。预报订正后的SST与Argo浮标海温数据相比, 24h、48h和72h的均方根误差均由0.8℃左右下降到0.5℃以内。与GHRSST 海温数据相比, 南海北部海域(110°E—121°E, 13°N—23°N)订正后的24h、48h和72h的SST预报空间误差均显著减小, 在冷空气影响南海期间或中尺度涡存在的过程中, SST预报订正效果也较为显著。因此, 该方法可考虑在南海业务化SST数值预报系统中应用。 相似文献
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集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter,EnKF)方法已广泛应用于地下水水流和污染物运移模拟相关问题的求解。但前人研究多建立在同化系统预报模型是准确的基础上,忽视了模型概化的不确定性。当模型概化不准确时,将导致预报偏差,可能带来错误的系统估计。因此,文章提出考虑模型预报偏差的迭代式集合卡尔曼滤波(Bias aware Ensemble Kalman Filter with Confirming Option,Bias-CEnKF)方法。以地下水水流数据同化为例,研究模型概化存在不确定条件下,边界条件、初始条件、源汇项概化不准确时新方法的有效性。结果表明,当预报模型概化不准确时,使用标准EnKF方法进行数据同化,可能会导致滤波发散,造成同化失败。Bias-CEnKF方法不仅保留了较好的同化性能,同时减小了参数、变量、偏差项非线性关系带来的不一致性。针对文章中4种情景,Bias-CEnKF同化获得的含水层渗透系数场以及水头场均接近真实场,且预报结果可靠。本研究进一步提升了模型概化不确定时EnKF方法的适用性,为实际野外复杂条件下地下水水流数据同化问题提供了可靠的方法。 相似文献
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珠江口外走航ADCP资料的系统误差订正与质量控制 总被引:1,自引:1,他引:0
在对珠江口外2006年冬季航次走航ADCP观测资料处理中发现用Joyce的方法不能有效地订正系统误差,其原因在于订正角与航速、船艏向相关。给出了一个订正角为船艏向余弦的拟合函数,得出良好的订正结果。分析了VmDas软件处理流速结果的精度,给出了系统误差识别的方法。发现观测资料中一些不能为VmDas软件识别的错误数据,分析了海况对观测资料的影响,提出了观测资料质量控制与误差订正的一套程序。 相似文献
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彩色全息显示中液晶空间光调制器位相调制偏差的矫正方法 总被引:2,自引:0,他引:2
采用三基色激光照明并结合时分复用或空间复用技术,可实现基于液晶空间光调制器(LC-SLM)的彩色全息显示. 但由于在不同激光波长入射条件下LC-SLM的位相调制特性曲线不同,难以同时满足多波长入射条件下2π线性位相调制的要求,致使彩色全息再现结果受到共轭像和零级斑的干扰. 针对该问题,本文通过实验测试获得LC-SLM在不同波长入射时的位相调制特性曲线,并分析了RGB激光器各分量的位相调制特性曲线非线性偏差和调制幅度偏差对多阶位相型傅里叶变换相息图再现效果的影响. 根据"查表法"建立了各波长入射条件下满足2 相似文献
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