集合预报最优ETKF初始扰动方法设计及其在暴雨中的应用

来源 :气象科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：mathsboy

【摘要】

：

为改进集合转换卡尔曼滤波方法(Ensemble Transform Kalman Filter,ETKF)在初始扰动中离散度偏小的问题,考虑引入物理不确定性。使用初始时刻离散度检验两种ETKF初始扰动方案

【作者】

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闵锦忠蔡瑾婕刘畅

【机构】

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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,南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室

【出处】

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气象科学

【发表日期】

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2018年5期

【关键词】

：

风暴尺度集合预报集合转换卡尔曼滤波初始扰动 Stormscale Ensemble forecast ETKF Initial perturbation

【基金项目】

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国家自然科学基金重点资助项目(41430427),NSFC-广东联合基金(第二期)超级计算科学应用研究专项资助,国家超级计算机广州中心支持

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为改进集合转换卡尔曼滤波方法(Ensemble Transform Kalman Filter,ETKF)在初始扰动中离散度偏小的问题,考虑引入物理不确定性。使用初始时刻离散度检验两种ETKF初始扰动方案改进的程度,通过动力和水汽条件分析探求改进机制。利用WRF模式构建更新预报系统,选取2014年5月一次暴雨个例进行集合降水预报试验,通过ETKF方法设计两种不同的初始扰动方案。结果表明:在分析循环中引入多物理扰动的初始扰动方案(multi)相比单一物理过程的初始扰动方案(mono)在初始时刻离散度和模拟动

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