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Using Analysis State to Construct a Forecast error covariance Matrix in Ensemble Kalman Filter Assimilation

Advances in Atmospheric Sciences 2013年第5期30卷 1303-1312页

作者：郑小谷吴国灿张树鹏梁晓戴永久李勇 College of Global Change and Earth System Science Beijing Normal University National Meteorological Information Center China Meteorological Administration School of Mathematical Sciences Beijing Normal University

Correctly estimating the forecast error covariance matrix is a key step in any data assimilation scheme. If it is not correctly estimated, the assimilated states could be far from the true states. A popular method to address this problem is error covariance matrix inflation. That is, to multiply the forecast error covariance matrix by an appropriate factor. In this paper, analysis states are used to construct the forecast error covariance matrix and an adaptive estimation procedure associated with the error covariance matrix inflation technique is developed. The proposed assimilation scheme was tested on the Lorenz-96 model and 2D Shallow Water Equation model, both of which are associated with spatially correlated observational systems. The experiments showed that by introducing the proposed structure of the forecast error eovariance matrix and applying its adaptive estimation procedure, the assimilation results were further improved.

关键词： data assimilation ensemble Kalman filter error covariance inflation adaptive estimation maximum likelihood estimation

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