四维变分资料同化中非平衡项方差的流依赖估计

作者：侯士成,刘柏年,曹小群

摘要：优化和改进变分资料同化系统中的背景误差协方差模型,使之能够正确反映随流型演变的不确定性信息,是提高中期数值预报精度的重要技术手段。集合四维变分资料同化的一大关键是如何根据自身的背景误差协方差模型提取和应用流依赖背景信息。为了提高变分资料同化解算的效率,通过将某些变量划分为平衡部分和非平衡部分,平衡部分依据平衡约束关系与一个特定的变量相联系,剩余的非平衡部分在各变量间互不相关。随着数值预报模式的不断优化,非平衡方差在总方差中的影响越来越重要。本文介绍了YH4DVAR的背景误差协方差模型和集合四维变分资料同化系统架构,重点分析了平衡算子。通过集合方法估计得到了散度、温度、地面气压的非平衡项流依赖方差。最后,为了减少有限样本噪声对方差估计的影响,对非平衡项方差进行了校正和滤波。

发文机构：国防科技大学气象海洋学院

关键词：资料同化背景误差协方差非平衡项方差集合四维变分资料同化流依赖校正滤波Data AssimilationBackground Error CovarianceUnbalanced VariancesEnsemble Four-Dimensional Variational Data AssimilationFlow-DependentCalibrationFiltering

分类号： TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]