| 基于DEnKF的背景误差协方差局地化和协方差膨胀研究 |
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| 作者姓名： | 韩培 舒红 许剑辉 |
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| 作者单位： | (1.武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北 武汉 430079;;
2.广州地理研究所 广东省地理空间信息技术与应用公共实验室,广东 广州 510070 ) |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(41171313),湖北省自然科学基金计划面上基金项目(2014CFB725), 广州地理研究所优秀青年创新人才基金资助项目。 |
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| 摘 要： | 尽管DEnKF同化不会引入观测采样误差,但小集合仍会造成背景误差协方差矩阵存在伪相关,出现滤波发散。为了减少小集合对数据同化结果的影响,结合Lorenz96模型和DEnKF同化方案分析了协方差局地化和协方差膨胀方法对背景误差协方差矩阵、增益矩阵及同化结果的影响。实验表明:协方差局地化方法能消除背景误差协方差矩阵和增益矩阵中的伪相关,增大背景误差协方差矩阵的秩,有助于滤波算法收敛到真实解;而协方差膨胀方法不能消除背景误差协方差矩阵和增益矩阵中的伪相关,只能改善在每个同化周期内背景误差协方差系统性被低估的现象;同化过程中采用合适的局地化半径和方差膨胀因子能够较好地改善同化结果的精度。
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| 关 键 词： | 数据同化 确定性卡尔曼滤波 协方差局地化 协方差膨胀 伪相关 |
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