【摘 要】
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初始扰动振幅的大小和集合样本数对于集合预报取得更高预报技巧具有重要意义。本文将正交条件非线性最优扰动方法(orthogonal conditional nonlinear optimal perturbations,
【机 构】
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中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室,中国科学院大学,河南大学数学与统计学院
【基金项目】
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国家重点研发计划2018YFC1506402,“全球变化与海气相互作用”专项GASI-IPOVAI-06,国家自然科学基金项目41525017.
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初始扰动振幅的大小和集合样本数对于集合预报取得更高预报技巧具有重要意义。本文将正交条件非线性最优扰动方法(orthogonal conditional nonlinear optimal perturbations,简称CNOPs)应用于概念模型Lorenz-96模式探讨了初始扰动振幅和集合样本数对集合预报技巧的影响,从而为使用更复杂模式进行集合预报提供指导。结果表明,由于CNOPs扮演了非线性系统中的最优初始扰动,从而使得当初始扰动振幅小于初始分析误差的大小时,CNOPs集合预报获得更高的预报技巧,并且
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