【摘 要】
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顺序数据同化方法在数据同化系统中得到了广泛的应用,其性能各有优缺.选择3种典型的顺序数据同化算法,即集合Kalman滤波、集合转换Kalman滤波和确定性Kalman滤波,使用经典的L
【机 构】
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西北师范大学物理与电子工程学院,甘肃兰州,730070;中国科学院寒区旱区环境与工程研究所,甘肃兰州,730000
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顺序数据同化方法在数据同化系统中得到了广泛的应用,其性能各有优缺.选择3种典型的顺序数据同化算法,即集合Kalman滤波、集合转换Kalman滤波和确定性Kalman滤波,使用经典的Lorenz-96模型进行敏感性实验,研究不同的关键参数变化,如集合数目变化、观测数变化、误差放大因子变化和定位半径变化时对同化效果的影响.实验表明:集合数目和观测数目的多少直接影响3种方法的同化效果；协方差放大因子和定位半径的选择会提高同化精度.综合比较,确定性集合Kalman滤波算法是一种具有较强鲁棒性的滤波算法,能够在集合数较小的情况下达到较好的同化效果.
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