【摘 要】
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集合变换卡尔曼滤波(ensemble transform Kalman filter,ETKF)是一种有效的集合预报初始扰动构造方案。但是,有限的集合样本、相同的集合成员设置以及预报模式误差等可能会使
【机 构】
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南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/资料同化研究与应用中心,中国民航西南地区空中交通管理局气象中心,中国民用航空青岛空中交通管理站
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFC1506702,2017YFC1502000),公益性行业(气象)科研专项(GYHY201506005)。
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集合变换卡尔曼滤波(ensemble transform Kalman filter,ETKF)是一种有效的集合预报初始扰动构造方案。但是,有限的集合样本、相同的集合成员设置以及预报模式误差等可能会使两个距离较远的状态变量产生虚假相关,从而影响ETKF集合扰动的质量。为了有效解决远距离虚假相关问题,将局地化思想引入ETKF方案。本文针对GRAPES区域集合预报系统(GRAPES REPS),对ETKF初值扰动局地化方案的效果进行了试验分析,为进一步改善和优化局地化方案(LETKF方案)提供依据。通过一周的
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