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题名适应性观测与集合变换卡尔曼滤波方法介绍
被引量:6
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作者
田伟红
庄世宇
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机构
中国气象科学研究院数值预报中心/灾害天气国家重点实验室
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出处
《热带气象学报》
CSCD
北大核心
2007年第2期201-204,共4页
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基金
国家重点基础研究发展规划项目"我国南方致洪暴雨监测与预测的理论和方法研究"(2004CB418307)
国家自然科学基金"针对典型高影响天气基于集合卡尔曼变换(ETKF)的适应性观测研究"(40675064)共同资助
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文摘
给出适应性观测理论和集合变换卡尔曼滤波方法及其研究现状的综述。重点介绍了集合变换卡尔曼滤波方法及其相关的一些问题。在数值预报领域,一种新的途径是利用数值预报系统信息在预报时效内确定出某些区域,如果在这些区域进行补充观测,可以最有效地改进预报技能。这种方法被称为适应性或目标观测,所确定的观测区域称为敏感区,敏感区内增加观测后分析质量将得到改善,对后续的预报技能可产生最大的预期影响。目前适应性观测研究已经成为世界气象组织(WMO)组织的THORPEX计划的一个子计划。集合变换卡尔曼滤波(The Ensemble Transform Kalman Filer,简称ETKF)是一种次优的卡尔曼滤波方案,最早是作为一种适应性观测算法提出的,现在还被用于集合预报初始扰动的生成。ETKF方法不仅可以同化观测资料,而且可以估计出观测对预报误差的影响。它与其它集合卡尔曼滤波方案不同之处在于:ETKF利用集合变换和无量纲化的思想求解与观测有关的误差协方差矩阵,可以快速估计出不同附加观测造成的预报误差协方差的减少量,预报误差减少最多的一组观测所对应的区域就是所寻找的敏感区。
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关键词
适应性观测
THOEPEX计划
集合变换卡尔曼滤波
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Keywords
adaptive observation
THORPEX
Ensemble Transform Kalman filter
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分类号
P456
[天文地球—大气科学及气象学]
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