基于无导数优化方法的数值模式误差估计

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初始场误差和模式误差是制约数值预报准确率的两个关键因素,本文主要考虑利用历史观测资料实现时空演变的模式误差的估计问题.通过把模式误差综合考虑成为准确模式中的未知项,把历史资料看作是带有未知项的准确模式的特解,构造了求解时空演变的模式误差项的反问题及其最优控制问题.给出了一个解决最优控制问题的无导数优化方法,该方法的优点是不需要建立原数值模式的切线性模式与伴随模式,它只需在增加一个外强迫项的基础上运行原数值模式即可实现模式误差项的最优估计.关于Burgers方程的算例表明,无论模式的初始状态是否准确已知,无导数优化方法都能有效解决时空演变的模式误差的最优估计问题,它为实际业务模式利用历史数据提取模式误差信息并显著地改进预报效果提供了一种方便可行的数值方法与理论依据.
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