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大气科学 2006年第4期30卷 712-728页

作者：许小永刘黎平郑国光中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室北京100081 中国气象局北京100081

利用集合卡尔曼滤波(EnKF)在云数值模式中同化模拟多普勒雷达资料,并考察了不同条件下EnKF同化方法的性能。结果显示,经过几个同化周期后,EnKF分析结果非常接近真值。单多普勒雷达资料EnKF同化对雷达位置不太敏感,双雷达资料同化结果在... 详细信息

利用集合卡尔曼滤波(EnKF)在云数值模式中同化模拟多普勒雷达资料,并考察了不同条件下EnKF同化方法的性能。结果显示,经过几个同化周期后,EnKF分析结果非常接近真值。单多普勒雷达资料EnKF同化对雷达位置不太敏感,双雷达资料同化结果在同化的初期阶段比单雷达资料同化结果准确。同化由反射率导出的雨水比直接同化反射率资料更有效,联合同化径向速度和雨水有利于提高同化分析效果。协方差对EnKF同化效果起着非常重要的作用,考虑模式全部预报变量与径向速度协方差的同化效果比仅考虑速度场与径向速度协方差的同化效果好。雷达资料缺值降低了同化效果,此时增加地面常规观测资料的同化可以明显提高同化分析效果。EnKF同化技术对雷达观测资料误差不太敏感。初始集合对同化分析有较大影响。EnKF同化受集合大小和观测资料影响半径。同化对模式误差较敏感。利用EnKF同化双多普勒雷达资料,分析了一次梅雨锋暴雨过程的中尺度结构。结果表明,EnKF同化技术能够从双多普勒雷达资料反演暴雨中尺度系统的动力场、热力场和微物理场,反演的风场是较准确的,反演的热力场和微物理场分布也是基本合理的。中低层切变线是此次暴雨的主要动力特征,对流云表现为低层辐合、高层辐散并有垂直上升运动伴随,其热力特征表现为低层是低压区,高层为高压区,中部为暖区而上、下部为冷区,水汽、云水和雨水分别集中在对流云体内、上升气流区和强回波区。

关键词：多普勒雷达资料集合卡尔曼滤波同化均方根误差中尺度结构

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关键物候期遥感数据缺失条件下的数据同化研究

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遥感技术与应用 2017年第4期32卷 615-623页

作者：王一明蒙继华程志强中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室北京100101 中国科学院大学北京100049

随着数据同化方法的不断发展,数据同化已被广泛应用于遥感数据与作物生长模型的结合之中,但在关键物候期遥感数据缺失条件下的同化方法还有待加强研究。以黑龙江省红星农场为研究区,以玉米为研究对象,利用遥感数据与WOFOST模型开展同化... 详细信息

随着数据同化方法的不断发展,数据同化已被广泛应用于遥感数据与作物生长模型的结合之中,但在关键物候期遥感数据缺失条件下的同化方法还有待加强研究。以黑龙江省红星农场为研究区,以玉米为研究对象,利用遥感数据与WOFOST模型开展同化方法研究。结果表明:经改进后的集合卡尔曼滤波算法同化,明显改善了误差较大的遥感影像对叶面积指数时序曲线的影响,同时减弱了曲线的锯齿状波动;在田块尺度上,和原始算法同化产量结果相比,R^2提高到0.67,RMSE减少到92.23kg/hm^2;在农场尺度上,R^2提高至0.61,RMSE减少至122.44kg/hm^2。

关键词：遥感数据缺失调节因子膨胀系数作物生长模型集合卡尔曼滤波同化

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基于EnKF方法的三维悬沙同化模型研究

基于EnKF方法的三维悬沙同化模型研究

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作者：张鹏大连理工大学

学位级别：硕士

现有的悬沙问题工程数值模拟中,悬沙浓度的验证均基于有限观测点的数据或卫星图片分析的表层悬沙分布资料。此类模型可能导致计算结果与实际有较大的差异。获取更为丰富的时空悬沙分布,是提高悬沙工程数值模拟计算精度的有效途径之一。... 详细信息

现有的悬沙问题工程数值模拟中,悬沙浓度的验证均基于有限观测点的数据或卫星图片分析的表层悬沙分布资料。此类模型可能导致计算结果与实际有较大的差异。获取更为丰富的时空悬沙分布,是提高悬沙工程数值模拟计算精度的有效途径之一。建立悬沙浓度集合卡尔曼滤波(En KF)同化模型,目的在于基于有限观测资料,获取更为准确的悬沙浓度时空分布。本文基于FVCOM模型,采用集合卡尔曼滤波同化方法,建立了三维悬沙浓度同化模型。计算显示,该模型由于集合数量限制,将不可避免的出现误差:○1集合成员采样误差;○2集合成员的悬沙浓度与全集合悬沙浓度均值的差值的协方差误差。通过采用经验(GC)局地化方法,限定任一空间点悬沙浓度对全域的影响;采用常数协方差膨胀方法,增大预测误差协方差的量值。经过此修正的模型其同化效果得到了显著改善,但需要通过大量的预试验来确定其经验参数。进一步,将局地化函数及半径采用ANDERSON或XING等人提出的自适应局地化方法进行计算;将常数膨胀系数分别采用先验、后验及先验加后验自适应膨胀方法进行处理,可达到减少模型中的经验参数、提高同化效果之目的。称之为“三维悬沙浓度自适应同化模型”。采用三维悬沙浓度自适应同化模型,对不变和可变水深条件下,粘性沙及非粘性沙等不同性质的泥沙源进行了悬沙浓度同化模拟。分析了初始悬沙浓度分布、流场速度、悬沙浓度观测误差等因素对模拟精度的影响。研究表明:粘性沙及非粘性沙均可达到更为理想的三维悬沙浓度同化效果;模型中的局地化函数及半径采用ANDERSON的采样误差订正自适应局地化方法,膨胀系数采用先验加后验自适应膨胀方法进行处理的效果最佳,对非粘性沙,各层悬沙浓度同化误差在1%～4%之间,与经验同化模型相近;对粘性沙,各层悬沙浓度同化误差在16.3%～19.2%之间,在悬沙浓度较低区域显著优于经验同化模型。

关键词：悬沙浓度集合卡尔曼滤波同化自适应局地化方法自适应协方差膨胀

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