集合—变分数据同化方法的发展与应用
  • 【摘要】

    近年来,集合—变分数据同化方法已成为大气数据同化领域研究的热点问题.该方法能够综合利用集合卡尔曼滤波和变分同化的优势,是实现“集合预报和数据同化一体化”的有效途径.在分析变分同化和集合卡尔曼滤波优缺点的基础上引出集合—变分数据同化的概念;按照不同实现方式,将集合—变分同化分为协方差线性组合和增加控制变量2类,介绍了相应的研究进展,并将集合—变分同化概念拓展;然后介绍了集合—变分同化在英美两国的应用... 展开>>近年来,集合—变分数据同化方法已成为大气数据同化领域研究的热点问题.该方法能够综合利用集合卡尔曼滤波和变分同化的优势,是实现“集合预报和数据同化一体化”的有效途径.在分析变分同化和集合卡尔曼滤波优缺点的基础上引出集合—变分数据同化的概念;按照不同实现方式,将集合—变分同化分为协方差线性组合和增加控制变量2类,介绍了相应的研究进展,并将集合—变分同化概念拓展;然后介绍了集合—变分同化在英美两国的应用;最后回顾了集合—变分同化研究的主要问题,展望了未来的发展趋势. 收起<<

  • 【作者】

    熊春晖  张立凤  关吉平  陶恒锐  苏佳佳 

  • 【作者单位】

    解放军理工大学气象海洋学院/解放军理工大学气象海洋学院/空军航空大学/71521部队75分队

  • 【刊期】

    地球科学进展 ISTIC PKU 2013年6期

  • 【关键词】

    数据同化  变分同化  集合卡尔曼滤波  集合预报  Ensemble-variational data assimilation  Variational data assimilation  Ensemble Kalman filter  Ensemble prediction 

  • 【基金项目】

    国家自然科学基金面上项目"暴雨预报中初始误差的演变和可预报性研究" 国家自然科学基金青年科学基金项目"大尺度初始扰动对暴雨可预报性的影响及在集合预报中的应用"