HBFNEnKF混合同化方法设计及检验

作     者：朱浩楠 闵锦忠 杜宁珠 ZHU Haonan;MIN Jinzhong;DU Ningzhu

作者机构：南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心南京210044 南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室南京210044 

基　　金：国家重点基础研究发展计划项目2013CB430102 国家自然科学基金重点项目41430427 国家自然科学基金项目41505089 

出 版 物：《大气科学》 (Chinese Journal of Atmospheric Sciences)

年 卷 期：2016年第40卷第5期

页      码：995-1008页

摘      要：基于前后张驰逼近(Back and Forth Nudging,简称BFN)和集合卡尔曼滤波(En KF)方法,构建了一种新的同化方法 HBFNEn KF(Hybrid Back and Forth Nudging En KF)混合同化方法,并将此同化系统分别与通道浅水模式(shallow water model)和全球浅水模式对接,检验了HBFNEn KF同化方法的有效性。同时,对比了集合均方根滤波(En SRF)、HNEn KF(Hybrid Nudging En KF)、HBFNEn KF三种方法在有误差模式中的同化效果。试验结果表明:HBFNEn KF同化方法保留了HNEn KF方法的同化连续性,解决了En KF同化不连续不平滑的问题,同时还有着更快的收敛速度;当采用单变量分析试验时,HBFNEn KF方法的优势最为明显,表明HBFNEn KF能够较好地保持不同模式变量间的平衡。此外,增量场尺度分析结果表明:相比En SRF,HBFNEn KF在大尺度范围有更好的同化效果,同时能够避免在中小尺度范围内出现大量的虚假增量。

主 题 词：资料同化 Hybrid Back and Forth Nudging En KF (HBFNEn KF) Ensemble Square-Root Fiter (En SRF) 浅水模式 

学科分类：07[理学] 070601[070601] 0706[理学-大气科学类] 

核心收录：

D　O　I：10.3878/j.issn.1006-9895.1510.15214

馆 藏 号：203191916...