【摘 要】
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为了探索协方差局地化(Covariance Localization,CL)方法在集合转换卡尔曼滤波(Ensemble Transform Kalman Filter,ETKF)同化的适用性,本文在理论上分析了CL方法应用于ETKF同
【机 构】
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武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室; 广州地理研究所广东省地理空间信息技术与应用公共实验室; 湖北省水土保持监测中心;
【基金项目】
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武汉大学自主科研(学科交叉类)项目(2042016kf0176);武汉大学自主科研(学院专项)项目(2042016kf1035);广州地理研究所优秀青年创新人才基金资助项目
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为了探索协方差局地化(Covariance Localization,CL)方法在集合转换卡尔曼滤波(Ensemble Transform Kalman Filter,ETKF)同化的适用性,本文在理论上分析了CL方法应用于ETKF同化存在的困难,发展了一种适用于ETKF同化的对集合扰动进行舒尔积运算的近似CL方法,并结合Lorenz-96模型对近似CL方法的适用性及其对同化结果的影响进行了分析。研究结果表明:CL方法不仅能消除背景误差协方差矩阵中的伪相关,还能增加背景误差协方差矩阵的秩,但CL方法并不能直接用于ETKF同化;近似CL方法可应用于ETKF同化中,但近似舒尔积破坏了ETKF同化系统的动态平衡,导致同化结果误差较大;与CL方法相反,局地化分析(Local Analysis,LA)方法可直接应用于ETKF同化,并能较好地消除ETKF同化的背景误差协方差矩阵的伪相关,获得较优的同化结果。
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