不同初始场估计对集合卡尔曼滤波同化多普勒雷达资料的影响
作者单位：国防科技大学计算机学院
会议名称：《第十七届计算机工程与工艺年会暨第三届微处理器技术论坛》
会议日期：2013年
学科分类：080904[工学-电磁场与微波技术] 0810[工学-信息与通信工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 081105[工学-导航、制导与控制] 081001[工学-通信与信息系统] 081002[工学-信号与信息处理] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 0811[工学-控制科学与工程]
基 金：公益性行业(气象)科研专项(GYHY201006015)
摘 要：高性能计算机计算性能的不断提升和新一代天气雷达网的建立为风暴尺度数值预报的研究提供了条件。本文利用集合卡曼滤波(EnKF)在WRF模式中同化模拟多普勒雷达径向风资料,并考察了不同初始场下EnKF同化方法性能。结果表明,EnKF同化使用较好的初始场时,RMSE下降迅速,预报场很快接近真实场。使用较差的初始场时,RMSE下降缓慢。但是经过多个同化周期后(大约2小时),EnKF同化不同初始场的同化结果几乎一致。EnKF同化好的初始可以缩短同化进程。