EnKF局地化算法对雷达资料同化的影响研究

被引：6

作者：

高士博 ^{[1
,2
]}

闵锦忠 ^{[1
,2
]}

黄丹莲 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心

[2] 南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室

来源：

大气科学学报 | 2016年 / 39卷 / 05期

关键词：

集合卡尔曼滤波; 雷达资料同化; HEF局地化算法; SEC局地化算法; GC局地化算法;

D O I：

10.13878/j.cnki.dqkxxb.20150529001

中图分类号：

P412.25 [雷达探测];

学科分类号：

0706 ; 070601 ;

摘要：

分级集合滤波(Hierarchical Ensemble Filter,HEF)和采样误差修正(Sampling Error Correction,SEC)局地化算法能够使采样误差取得极小值,且不需要给出距离的定义。为了检验其理论优势,基于集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter,EnKF)方法同化模拟雷达资料,通过与Gaspari-Cohn(GC)局地化算法对比,分析不同局地化算法对EnKF同化效果的影响。结果表明,HEF和SEC局地化算法的雷达回波在水平和垂直方向上均强于GC局地化算法。HEF局地化算法各个变量的离散度最高,均方根误差最低;SEC局地化算法离散度略低,均方根误差略高;GC局地化算法离散度最低,均方根误差最高。相比于GC局地化算法,HEF和SEC局地化算法的冷池强度减弱,面积减小,下沉气流的速度和范围增大,雹霰混合比的大小和覆盖面积增大。通过模拟发现,HEF局地化算法模拟的北侧对流中心最强,SEC局地化算法模拟的南侧对流中心最强,且模拟出(40 km,60 km)处的强对流中心。HEF局地化算法模拟的冷池强度最强,HEF和SEC局地化算法基本上模拟出北侧的雹霰混合比高值区。这表明HEF局地化算法有效地改进了基于GC局地化算法的EnKF雷达资料同化效果,SEC局地化算法减小了计算量,是HEF局地化算法较好的近似。

引用

页码：633 / 642

页数：10

共 25 条

[1] WRF-EnSRF系统同化多普勒雷达资料在多类型强对流天气过程的数值试验 [J].

陈杰 ;

闵锦忠 ;

王世璋 ;

王孝慈 .

大气科学学报, 2012, 35 (06) :720-729

[2] 基于物理约束扰动的EnSRF雷达资料同化 [J].

闵锦忠 ;

毕坤 ;

陈耀登 ;

王世璋 .

大气科学学报, 2013, 36 (02) :129-138

[3] 集合卡尔曼滤波同化多普勒雷达资料的数值试验 [J].

许小永 ;

刘黎平 ;

郑国光 .

大气科学, 2006, (04) :712-728

[4]

Data assimilation in to a parallel Ensemble Kalman filter. Keppenne C L. M on Wea Rev . 2000

[5]

Sequential data assimilation with a nonlinear quasi-geostrophic model using Monte Carlo methods to forecast error statistics. Evensen G. Chinese Journal of Geophysics . 1994

[6]

Exploring the need for localization in ensemble data assimilation using a hierarchical ensemble filter[J] . Jeffrey L. Anderson. &nbspPhysica D: Nonlinear Phenomena . 2006 (1)

[7] Localization and Sampling Error Correction in Ensemble Kalman Filter Data Assimilation [J].

Anderson, Jeffrey L. .

MONTHLY WEATHER REVIEW, 2012, 140 (07) :2359-2371

[8]

A Hybrid Ensemble Kalman Filter-3D Variational Analysis Scheme. Thomas M Hamill,Chris Snyder. Monthly Weather Review . 2000

[9]

Ensemble size, balance, and model-error representation in an ensemble Kalman filter. Mitchell HL,Houtekamer PL,Pellerin G. Monthly Weather Review . 2002

[10] 评估两类模式对陆面状态的模拟和估算 [J].

刘彦华 ;

张述文 ;

毛璐 ;

薛宏宇 .

地球科学进展, 2013, 28 (08) :913-922

← 1 2 3 →