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题名集合最优平滑同化方法的研究与应用
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作者
张鑫
徐思文
赵月琪
何忠杰
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机构
哈尔滨工程大学
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出处
《海洋通报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期250-259,共10页
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基金
国家自然科学基金(42276204)。
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文摘
海洋状态场的历史变化过程对其分布状态有重要影响。在观测资料稀疏的情况下,合理利用历史观测资料能够为海洋数据同化提供大量有效信息。然而在目前的顺序资料同化过程中,往往只同化当前时刻的观测数据,没有考虑到历史观测资料对当前状态的约束。四维变分虽然可以体现变量在时间维度的演变过程,但引入伴随方程会增加计算代价。本文基于集合最优平滑同化算法(Ensemble Optimal Smoothing,EnOS)探讨了一种在数据同化中加入历史观测资料的简易可行方案,其能够根据历史观测数据估计当前状态,并进行单点同化实验和区域同化实验来验证该方案的有效性。实验结果表明,将历史观测资料引入到同化过程中可以把控时间演变趋势,减小分析数据与真实值之间的偏差,更有效地消除数值模式误差,提高同化质量。
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关键词
历史观测资料
数据同化
集合最优平滑
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Keywords
time correlation
data assimilation
ensemble optimal smoothing
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分类号
P732
[天文地球—海洋科学]
P413
[天文地球—大气科学及气象学]
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