資料同化方法研究進展
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P458.121.1 O211.64

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Advancement in Data Assimilation Method Research
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    摘要:

    數值天氣預報模式的不斷完善和大氣觀測探測資料(特別是衛星、雷達等非常規探測資料)的大量涌現,推動著資料同化方法的逐步發展.文章主要回顧了資料同化方法研究的發展過程、目前的應用現狀以及對未來同化方法的展望.隨著人們對資料同化含義的深入理解,對于資料同化的研究由初始的探索階段逐步發展到以經驗性為主的同化方法,主要包括SCM和nudging;統計方法的引入,成為資料同化方法研究發展道路上具有重要意義的一個里程碑,從而出現了多元統計插值同化,比如OI,3D-Var以及PSAS;針對背景誤差協方差固定不變與實際情況的差異,考慮時間維的四維資料同化方法成為目前國際上較為主流的同化研究方法,其中以4D-Var和Kalman濾波為代表;隨著計算機技術的進步,更加合理的四維資料同化方法將會成為未來業務預報中主要的資料同化方法.

    Abstract:

    Along with the improving of numerical weather prediction models and the application of atmospheric observational data,especially non-conventional sounding data such as satellite and radar,data assimilation methods have made further advancement.Previous data assimilation approaches are reviewed,and the current studies and prospects in the field are described.The data assimilation researches experienced several stages from those early explorations to the subsequent techniques mainly based on experiences(including SCM and nudging),then statistical and the multivariate statistical interpolation(OI,3D-Varand PSAS) methods.Considering the difference between the fact that background error covariance keeps unchanged and the actual situation,the current assimilation techniques take into account the time dimension of sounding data,which are becoming popular internationally and represented by 4D-Var and Kalman filtering techniques.With the development of computer technology,more perfect FDDA methods will play an important role in the future operational prediction.

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張愛忠 齊琳琳 紀飛 李俊.資料同化方法研究進展[J].氣象科技,2005,33(5):385~389393

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  • 收稿日期:2004-06-21
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