基于优化样本组合的集合-变分混合同化方案研究
陈耀登1
郭闪1
王元兵1
臧增亮2
潘晓滨2
1.南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际合作联合实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心,江苏 南京 2100442.国防科技大学气象海洋学院,江苏 南京 211101
摘要：为有效引入"流依赖"的背景场误差协方差,同时降低集合预报带来的计算量,尝试通过优选与同化时刻天气形势更相似的历史预报样本,并结合预报过程中的时间滞后样本,将两种样本引入集合-变分混合同化系统中,构建基于优选历史预报样本和时间滞后样本的集合-变分混合同化方案.单点观测理想试验表明,优选历史预报样本结合时间滞后样本,既能够缓解样本不足所导致的采样误差,又能够为同化系统提供"流依赖"的背景场误差协方差.连续一周的循环同化及预报试验结果显示,相较于ERA5资料和探空资料,三维变分方案整体表现稍差,样本组合混合同化方案分析场和预报场的均方根误差最小,且比仅用时间滞后样本的混合同化方案有所改进;降水评分整体也表现最优,尤其对中雨和暴雨的模拟改进较明显,较好地模拟出了强降水中心的强度和位置,且改善了降水过报的问题.
关键词：数值天气预报资料同化混合同化集合样本流依赖
分类号：P435(动力气象学)
资助基金：国家重点研发计划(2017YFC1502102)国家自然科学基金(41675102)
论文发表日期：2020-08-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：13( 464-476 )
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