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51.
52.
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
53.
基于内蒙古睿图预报系统的低分辨率版本和WRFDA-FSO诊断工具,评估2021年7月现有探空和地面观测对内蒙古睿图预报系统预报的影响。该方法计算代价相对低廉,并允许根据观测变量、观测类型、气压层次、地理区域等观测的子集对观测影响进行划分。代价函数为以干总能量为度量的背景场和分析场的预报误差之间的差异。结果表明:观测影响的总体总和为负,观测对预报起正贡献作用。对12 h预报误差减小贡献最大的观测来自探空观测的动力变量(U、V风分量)。而单时次单位数量平均观测影响,探空观测的贡献约为地面观测的1/2。探空观测对12 h预报误差减小从近地面层至模式层顶均保持正贡献作用,并在对流层中低层和对流层高空急流层存在两个极大值区域;地面观测在850 hPa以下低层正贡献占比明显。探空观测在被同化系统同化时均总体具有有利的影响,也反映出探空观测数据稳定、质量较高的特征;地面观测对12 h预报误差减小起正贡献作用次数最多的区域在河套地区尤为显著。同时,探讨了需进一步提高地面观测资料同化率的问题。 相似文献
54.
The Regional Eta-coordinate Model(REM) has performed well in forecasting heavy rainfalls in China in recent years.A four-dimensional variational assimilation system(4DVar) is developed to improve the forecast skill of the REM.The tangent linear model and adjoint model codes are written according to thecode to coderule,and the establishment of the REM adjoint modeling system is introduced in detail in this paper.The tangent linear and adjoint models of the REM are validated against the observational data,... 相似文献
55.
Statistical tests and error analysis of cloud drift winds(CDWs) from the FY-2C satellite were made by using radiosonde observations.According to the error characteristics of the CDW,a bias correction using the thermal wind theory was applied in the data quality control.The CDW data were then assimilated into the GRAPES-meso model via the GRAPES-3DVar.A torrential rain event that occurred in northwestern China during 1-2 July 2005 was simulated.The results indicate that the CDW data were mainly distribute... 相似文献
56.
57.
58.
数值模式初值的敏感性程度对四维同化的影响 总被引:3,自引:0,他引:3
用著名的Lorenz系统作了共轭变分同化的数值试验。发现随着模式对初值敏感性程度的增加,用这种方法得到和模式相协调的初始场愈来愈困难,直到某些情况下的完全失败。这表明四维同化和可预报期限是联系在一起的。另一方面,随着方程不精确程度的增加,变分同化的效果愈来愈差,直到所做的预报无任何意义可言。如果在做变分同化的同时对模式参数也进行反演,就可使得基于Lorenz系统所做的预报效果大大提高。 相似文献
59.
基于进化方向遗传算法的四维变分资料同化方法 总被引:7,自引:5,他引:7
数值天气预报模式初始时刻要素场的变分同化问题是一个非线性最优化问题。利用进化方向遗传算法(EDGA)求解该最优化问题,并对理想初始场作数值模拟,结果表明模拟的效果较好。 相似文献
60.
使用共轭码技术,构造了中尺度模式的伴随模式,研究了模式侧边界条件。基于伴随模式技术的原理,设计了伴随同化和Derber同化方法两套方案;下降算法采用共轭梯度法,使用准真实资料,进行子同化数值试验和预报试验。结果表明,两套同化方案都取得了一定的同化效果,Derber同化方法比伴随同化更令人满意。证明了变分同化是提高预报准确率的一种非常有效的手段。 相似文献