【摘 要】
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在大气边界层气象中湍流黏性系数是一个很重要的参数,通过直接观测往往无法得到其准确值,仅能通过间接观测获得大致范围.本文选用随机广义Ekman动力近似模式中的湍流黏性系数
【机 构】
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国防科技大学气象海洋学院,上海财经大学计算科学与金融数据研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金（批准号：91730304,41575026,61371119）资助的课题
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在大气边界层气象中湍流黏性系数是一个很重要的参数,通过直接观测往往无法得到其准确值,仅能通过间接观测获得大致范围.本文选用随机广义Ekman动力近似模式中的湍流黏性系数进行反演研究与不确定性分析.首先利用风速观测数据,并采用基于混沌多项式的集合Kalman滤波方法对系数进行反演,降低其不确定性,缩小可能取值的范围,该方法的核心思想是将集合Kalman滤波方法中求解模式不确定性传播的方法由蒙特卡罗法改为混沌多项式展开,从而避免大规模采样带来的计算资源耗费.然后进行数值实验,结果表明该方法能够有效且快速地求解
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