文献类型：期刊文章

作　　者：韩培[1,2] 舒红[1,2] 许剑辉[1,2]

机构地区：[1]武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉430079 [2]武汉大学苏州研究院,江苏苏州215123

出　　处：《地球科学进展》

基　　金：江苏省苏州市科技计划项目"气象观测数据分析的时空统计软件"(编号:SYG201319);国家自然科学基金项目"时空交互的统计建模"(编号:41171313)资助

年　　份：2014

卷　　号：29

期　　号：10

起止页码：1175-1185

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CAS、CSCD、CSCD2013_2014、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：在集合数据同化中,背景场误差的协方差估计特别重要。通常有限个成员的集合在估计背景误差协方差矩阵时会引入伪相关,从而造成协方差被低估、滤波发散。虽然协方差膨胀的经验性方法能一定程度缓解协方差被低估的问题,但不能消除协方差的伪相关问题。因此,结合EnKF方案探讨2种消除伪相关的局地化方法(协方差局地化方法和局地分析方法),分析这2种局地化方法对背景误差协方差矩阵、增益矩阵、集合转换矩阵以及同化结果的影响。实验结果表明:局地化方法不仅能消除背景误差协方差矩阵的伪相关,还可以增加背景误差协方差矩阵的秩;在"弱"同化强度下,2种局地化方法的增益矩阵和集合转换矩阵相等;随着同化强度的增大,增益矩阵和集合转换矩阵的差异会变大;在不同的同化强度下,2种局地化方法各具特色,相对而言,协方差局地化方法在更新集合均值和集合扰动上具有较强的鲁棒性。研究结论有助于背景场误差协方差的精细分析和估计。

关 键 词：ENKF 协方差局地化  局地分析  伪相关  

分 类 号：P237] TP79[测绘类]