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基于局地集合变换卡尔曼滤波的全球海洋资料同化系统设计及算法加速 被引量:5
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作者 范峥 李宏 +1 位作者 刘向文 徐芳华 《地球科学进展》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期531-539,共9页
通过对局地集合变换卡尔曼滤波(LETKF)算法的计算时间复杂度的完整分析,发现计算集合空间分析场误差协方差的逆矩阵这一过程计算量最大,耗时最长。且在并行计算环境下,该步骤CPU计算量分配不均是影响计算效率的直接原因。为解决这一问题... 通过对局地集合变换卡尔曼滤波(LETKF)算法的计算时间复杂度的完整分析,发现计算集合空间分析场误差协方差的逆矩阵这一过程计算量最大,耗时最长。且在并行计算环境下,该步骤CPU计算量分配不均是影响计算效率的直接原因。为解决这一问题,采用“贪心算法”设计了一套新的负载均衡策略,并使用该策略开发了一个基于LETKF和并行海洋模块2(POP2)的高性能并行海洋资料同化系统。将2004年1~2月日平均的最优插值海表温度资料(OISST)和同时期的Argo温盐剖面资料同化进入POP2。结果表明,同化有效降低了温度和盐度的均方根误差。同时,在不改变计算结果的前提下,相比原始同化系统,新系统计算性能提升1倍。在更高分辨率(0.1°×0.1°)下,该系统的计算性能仍然可以提升1倍,说明新设计的负载均衡方案稳定可靠。该方案具有很强的可扩展性和移植性,在业务预报中有广泛的应用前景。 展开更多
关键词 海洋资料同化 局地集合变换卡尔曼滤波 负载均衡策略 高性能
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集合变换卡尔曼滤波局地化对区域集合初始扰动的影响 被引量:5
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作者 马旭林 何佩仪 +1 位作者 周勃旸 和杰 《大气科学学报》 CSCD 北大核心 2021年第2期314-323,共10页
集合变换卡尔曼滤波(ensemble transform Kalman filter,ETKF)是一种有效的集合预报初始扰动构造方案。但是,有限的集合样本、相同的集合成员设置以及预报模式误差等可能会使两个距离较远的状态变量产生虚假相关,从而影响ETKF集合扰动... 集合变换卡尔曼滤波(ensemble transform Kalman filter,ETKF)是一种有效的集合预报初始扰动构造方案。但是,有限的集合样本、相同的集合成员设置以及预报模式误差等可能会使两个距离较远的状态变量产生虚假相关,从而影响ETKF集合扰动的质量。为了有效解决远距离虚假相关问题,将局地化思想引入ETKF方案。本文针对GRAPES区域集合预报系统(GRAPES REPS),对ETKF初值扰动局地化方案的效果进行了试验分析,为进一步改善和优化局地化方案(LETKF方案)提供依据。通过一周的连续试验,从暴雨个例、集合预报多种评分检验等方面分析了LETKF初始扰动方案所产生的集合预报质量。结果表明,区域集合预报中集合变换卡尔曼滤波初始扰动的局地化方案能够更加合理地捕捉到快速增长的分析误差的物理结构,更准确地再现数值模式预报误差的线性与非线性传播和演变特征。该局地化方案可以较好地改进预报质量,提高降水预报的准确率,尤其是针对小雨、中雨、暴雨量级的预报。相对于现有区域集合预报的业务系统GRAPES REPS,基于局地化ETKF初始扰动方案的区域集合预报具有较明显的优势。总体来看,LETKF初始扰动方案可更好地改善区域集合预报的质量。 展开更多
关键词 集合预报 GRAPES 集合变换卡尔曼滤波 LETKF 初始扰动
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适应性观测与集合变换卡尔曼滤波方法介绍 被引量:6
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作者 田伟红 庄世宇 《热带气象学报》 CSCD 北大核心 2007年第2期201-204,共4页
给出适应性观测理论和集合变换卡尔曼滤波方法及其研究现状的综述。重点介绍了集合变换卡尔曼滤波方法及其相关的一些问题。在数值预报领域,一种新的途径是利用数值预报系统信息在预报时效内确定出某些区域,如果在这些区域进行补充观测... 给出适应性观测理论和集合变换卡尔曼滤波方法及其研究现状的综述。重点介绍了集合变换卡尔曼滤波方法及其相关的一些问题。在数值预报领域,一种新的途径是利用数值预报系统信息在预报时效内确定出某些区域,如果在这些区域进行补充观测,可以最有效地改进预报技能。这种方法被称为适应性或目标观测,所确定的观测区域称为敏感区,敏感区内增加观测后分析质量将得到改善,对后续的预报技能可产生最大的预期影响。目前适应性观测研究已经成为世界气象组织(WMO)组织的THORPEX计划的一个子计划。集合变换卡尔曼滤波(The Ensemble Transform Kalman Filer,简称ETKF)是一种次优的卡尔曼滤波方案,最早是作为一种适应性观测算法提出的,现在还被用于集合预报初始扰动的生成。ETKF方法不仅可以同化观测资料,而且可以估计出观测对预报误差的影响。它与其它集合卡尔曼滤波方案不同之处在于:ETKF利用集合变换和无量纲化的思想求解与观测有关的误差协方差矩阵,可以快速估计出不同附加观测造成的预报误差协方差的减少量,预报误差减少最多的一组观测所对应的区域就是所寻找的敏感区。 展开更多
关键词 适应性观测 THOEPEX计划 集合变换卡尔曼滤波
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集合变换卡尔曼滤波数据同化方法中的协方差局地化 被引量:1
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作者 王际朝 王玥 +3 位作者 臧绍东 杨俊钢 纪艳菊 阮宗利 《海洋科学》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期34-43,共10页
在集合数据同化中,协方差局地化(covariance localization,CL)方法的使用存在限制。集合转换卡尔曼滤波(ensemble transform Kalman filter,ETKF)作为集合平方根滤波的变种方法,是一种应用较广、计算高效的数据同化方法。本文分析了CL... 在集合数据同化中,协方差局地化(covariance localization,CL)方法的使用存在限制。集合转换卡尔曼滤波(ensemble transform Kalman filter,ETKF)作为集合平方根滤波的变种方法,是一种应用较广、计算高效的数据同化方法。本文分析了CL方法应用于ETKF方法的困难,从而改进CL方法使其可以适用于ETKF方法。另外,结合浅水方程,利用Askey函数作为多元局地化函数,提出了一种适用于多元数值模型的CL方法。通过具体实验验证,得到了较好的分析结果。 展开更多
关键词 协方差局地 集合转换卡尔曼滤波 多元局地化函数
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局地化方法对悬沙浓度集合同化的影响研究 被引量:1
5
作者 张鹏 张宁川 《中国水运(下半月)》 2023年第2期34-36,50,共4页
文中对比研究GC法和SEC法在悬沙浓度集合卡尔曼滤波同化中的效果,分析了不同集合下两种方法对悬沙浓度集合卡尔曼滤波同化效果的影响。结果表明,在海床地形变化平缓,海岸边界较为规则的条件下,采用GC法同化效果最好;而在海床地形变化剧... 文中对比研究GC法和SEC法在悬沙浓度集合卡尔曼滤波同化中的效果,分析了不同集合下两种方法对悬沙浓度集合卡尔曼滤波同化效果的影响。结果表明,在海床地形变化平缓,海岸边界较为规则的条件下,采用GC法同化效果最好;而在海床地形变化剧烈,海岸边界不规则的情况下,采用SEC法或控制影响区域(截断或背景GC定位)的SEC法更有效,且背景GC定位的SEC法较截断的SEC法更易确定局地化半径。因此在工程应用时,易根据海床底下及岸边界的具体情况分别选取不同的悬沙浓度集合同化局地化方法。 展开更多
关键词 局地化方法 集合卡尔曼滤波 悬沙浓度同化
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局地化方法在集合转换卡尔曼滤波同化的适用性研究 被引量:4
6
作者 韩培 舒红 +1 位作者 许剑辉 王建林 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2016年第9期1184-1190,共7页
为了探索协方差局地化(Covariance Localization,CL)方法在集合转换卡尔曼滤波(Ensemble Transform Kalman Filter,ETKF)同化的适用性,本文在理论上分析了CL方法应用于ETKF同化存在的困难,发展了一种适用于ETKF同化的对集合扰动进行舒... 为了探索协方差局地化(Covariance Localization,CL)方法在集合转换卡尔曼滤波(Ensemble Transform Kalman Filter,ETKF)同化的适用性,本文在理论上分析了CL方法应用于ETKF同化存在的困难,发展了一种适用于ETKF同化的对集合扰动进行舒尔积运算的近似CL方法,并结合Lorenz-96模型对近似CL方法的适用性及其对同化结果的影响进行了分析。研究结果表明:CL方法不仅能消除背景误差协方差矩阵中的伪相关,还能增加背景误差协方差矩阵的秩,但CL方法并不能直接用于ETKF同化;近似CL方法可应用于ETKF同化中,但近似舒尔积破坏了ETKF同化系统的动态平衡,导致同化结果误差较大;与CL方法相反,局地化分析(Local Analysis,LA)方法可直接应用于ETKF同化,并能较好地消除ETKF同化的背景误差协方差矩阵的伪相关,获得较优的同化结果。 展开更多
关键词 协方差局地 集合转换卡尔曼滤波 同化 伪相关
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一种基于鲁棒集合滤波的资料同化方法 被引量:1
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作者 摆玉龙 张转花 +1 位作者 尤元红 刘颖娟 《高原气象》 CSCD 北大核心 2017年第4期1052-1059,共8页
在集合卡尔曼滤波方法中,根据预报集合的统计特性提供的预报误差协方差矩阵对资料同化起决定性作用。但协方差矩阵低估会引起资料同化滤波发散问题。通过将集合转换卡尔曼滤波方法和时间局地化的H_∞滤波方法相结合,提出一种基于鲁棒集... 在集合卡尔曼滤波方法中,根据预报集合的统计特性提供的预报误差协方差矩阵对资料同化起决定性作用。但协方差矩阵低估会引起资料同化滤波发散问题。通过将集合转换卡尔曼滤波方法和时间局地化的H_∞滤波方法相结合,提出一种基于鲁棒集合滤波思想的资料同化方法,放大转移矩阵的特征值,改善估计效果。主要思路是在集合滤波的框架下,按照鲁棒滤波的最小最大准则,实现同化系统性能的改进。利用非线性Lorenz-96混沌系统,考察集合时间局地化的H_∞滤波在系统参数变化时,对同化系统鲁棒性的影响。结果表明:集合时间局地化的H_∞滤波对系统参数变化具有很好的鲁棒性;与传统的滤波方法相比,鲁棒滤波方法提高了同化的效果。 展开更多
关键词 集合转换卡尔曼滤波 时间局地化的H∞滤波 Lorenz-96混沌系统 鲁棒性
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基于集合的观测资料影响性评价——简单AGCM的理想试验 被引量:1
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作者 王琴 王盘兴 李泓 《大气科学》 CSCD 北大核心 2010年第4期793-801,共9页
在Liu and Kalnay(2008)的研究基础上,将基于集合的观测资料影响性评价方法(简称LK08法)运用到一个简单的大气环流模式中,对模拟探空资料的预报影响性进行了综合评价,考察了LK08法在真实大气环流模式上的适用性。研究结果表明,应用... 在Liu and Kalnay(2008)的研究基础上,将基于集合的观测资料影响性评价方法(简称LK08法)运用到一个简单的大气环流模式中,对模拟探空资料的预报影响性进行了综合评价,考察了LK08法在真实大气环流模式上的适用性。研究结果表明,应用基于集合的评价方法可以一次性计算出同化系统中每个观测的影响性,然后按观测手段、观测区域等进行影响性数值的简单累加,以此可以比较不同类型观测的相对影响性。比较结果显示,不同半球的模拟探空观测对预报的总影响性相差不大,但由于南半球资料个数要远远少于北半球,因此,南半球单个观测的影响性要大于北半球的单个观测。不同观测类型对预报的总影响性也不相同。有效性验证分析表明,按LK08法计算得到的总体观测影响性能解释实际影响性的70%~80%,且很好地抓住了其变化和走势。 展开更多
关键词 观测资料影响性 集合 局地集合变换卡尔曼滤波(LETKF) SPEEDY模式
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GRAPES区域集合预报系统应用研究 被引量:59
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作者 张涵斌 陈静 +2 位作者 智协飞 李应林 孙云 《气象》 CSCD 北大核心 2014年第9期1076-1087,共12页
为发展GRAPES(Global and Regional Assimilation and Prediction System)区域集合预报系统(GRAPES Regional Ensemble Prediction System,GRAPES-REPS),采用集合变换卡尔曼滤波(ETKF)初值扰动方法以及多物理过程组合的模式扰动方法,基... 为发展GRAPES(Global and Regional Assimilation and Prediction System)区域集合预报系统(GRAPES Regional Ensemble Prediction System,GRAPES-REPS),采用集合变换卡尔曼滤波(ETKF)初值扰动方法以及多物理过程组合的模式扰动方法,基于业务区域模式GRAPES_MesoV3.3.2.4构建了区域集合预报系统,进行了连续40 d的批量试验,重点分析了ETKF初值扰动的结构及其演变特征,并通过概率预报检验方法对GRAPES-REPS进行了集合预报系统性能检验和降水预报检验,分析了该系统对强降水个例的预报效果。试验结果表明,GRAPES-REPS能产生较合理的集合预报初值扰动,扰动结构随流型依赖并对观测有较好的响应,且扰动成员相互正交。扰动总能量分析表明集合扰动能够随预报时效保持合理增长状态。集合预报检验表明集合预报结果优于控制预报,集合成员间在72 h预报时效内能保持合理的集合离散度。将该区域集合预报系统与业务上基于WRF模式的区域集合预报系统WRF-REPS进行了降水预报对比,表明GRAPES-REPS的降水预报能力表现要优于业务WRF-REPS。强降水个例分析表明集合预报能较好预报出强降水中心,预报效果明显优于控制预报。 展开更多
关键词 GRAPES 区域集合预报 集合变换卡尔曼滤波(ETKF) 多物理过程组合
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协方差局地化方法在自动历史拟合中的应用 被引量:3
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作者 张黎明 周建人 +2 位作者 张凯 董振华 朱孟高 《断块油气田》 CAS 北大核心 2017年第1期46-50,共5页
集合卡尔曼滤波(EnKF)是自动历史拟合领域应用较为广泛的智能算法。为了解决该算法应用过程中出现的滤波发散问题,文中运用协方差局地化方法,综合考虑先验地质模型的相关半径和观测数据的观测影响半径,计算临界半径长度,并在油藏模型模... 集合卡尔曼滤波(EnKF)是自动历史拟合领域应用较为广泛的智能算法。为了解决该算法应用过程中出现的滤波发散问题,文中运用协方差局地化方法,综合考虑先验地质模型的相关半径和观测数据的观测影响半径,计算临界半径长度,并在油藏模型模型中的水平和垂直方向引入局地化相关函数,滤除远距离观测数据产生的相关噪音,降低协方差矩阵计算过程中的伪相关。将改进的算法编程实现并运用理论实例进行验证,并对比反演得到的渗透率场与真实渗透率场,结果表明,改进后的理论在渗透率反演精度方面提高了28%,数据拟合速度提高了16%。反演的渗透率场能够清晰刻画出大孔道,对于优势通道识别、精细油藏描述具有重要意义。 展开更多
关键词 历史拟合 集合卡尔曼滤波 协方差 局地
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EnKF局地化算法对雷达资料同化的影响研究 被引量:6
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作者 高士博 闵锦忠 黄丹莲 《大气科学学报》 CSCD 北大核心 2016年第5期633-642,共10页
分级集合滤波(Hierarchical Ensemble Filter,HEF)和采样误差修正(Sampling Error Correction,SEC)局地化算法能够使采样误差取得极小值,且不需要给出距离的定义。为了检验其理论优势,基于集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter,EnKF)... 分级集合滤波(Hierarchical Ensemble Filter,HEF)和采样误差修正(Sampling Error Correction,SEC)局地化算法能够使采样误差取得极小值,且不需要给出距离的定义。为了检验其理论优势,基于集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter,EnKF)方法同化模拟雷达资料,通过与Gaspari-Cohn(GC)局地化算法对比,分析不同局地化算法对EnKF同化效果的影响。结果表明,HEF和SEC局地化算法的雷达回波在水平和垂直方向上均强于GC局地化算法。HEF局地化算法各个变量的离散度最高,均方根误差最低;SEC局地化算法离散度略低,均方根误差略高;GC局地化算法离散度最低,均方根误差最高。相比于GC局地化算法,HEF和SEC局地化算法的冷池强度减弱,面积减小,下沉气流的速度和范围增大,雹霰混合比的大小和覆盖面积增大。通过模拟发现,HEF局地化算法模拟的北侧对流中心最强,SEC局地化算法模拟的南侧对流中心最强,且模拟出(40 km,60 km)处的强对流中心。HEF局地化算法模拟的冷池强度最强,HEF和SEC局地化算法基本上模拟出北侧的雹霰混合比高值区。这表明HEF局地化算法有效地改进了基于GC局地化算法的EnKF雷达资料同化效果,SEC局地化算法减小了计算量,是HEF局地化算法较好的近似。 展开更多
关键词 集合卡尔曼滤波 雷达资料同化 HEF局地化算法 SEC局地化算法 GC局地化算法
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基于数据同化的气动压力稀疏重构方法 被引量:1
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作者 黄俊 郭雨欣 +1 位作者 冀晶晶 黄永安 《实验流体力学》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期9-17,共9页
风洞实验中获取模型高精度压力分布至关重要,但现有测量方法仍然存在一些缺陷。为获得风洞模型的全域压力分布,本文通过集合变换卡尔曼滤波(ETKF)对风洞实验的稀疏实测数据和数值计算数据进行同化,实现了基于模型物面有限测点的全空间... 风洞实验中获取模型高精度压力分布至关重要,但现有测量方法仍然存在一些缺陷。为获得风洞模型的全域压力分布,本文通过集合变换卡尔曼滤波(ETKF)对风洞实验的稀疏实测数据和数值计算数据进行同化,实现了基于模型物面有限测点的全空间流场高精度重构。分别使用二维翼型RAE 2822和NACA 0012进行实验验证,RAE 2822的压力稀疏重构结果比线性理论修正更加接近实测结果,此效果在激波位置体现得尤其明显,压力系数的预测误差降低了约3%,使用ETKF修正后的迎角及马赫数集合均值计算得到的机翼升力系数和力矩系数与实验值的误差均小于1%;NACA 0012实验面向风洞测量的全场感知应用,探讨了基于少量测点进行压力重构的可行性。实验结果表明:采用机翼物面6个测点重构的压力系数,相对误差可达2.42%,且同化效果与数据点位置密切相关。 展开更多
关键词 集合变换卡尔曼滤波 数据同化 压力稀疏重构 风洞测量
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联合资料同化理论及其研究进展 被引量:4
13
作者 李崇银 黄红艳 +1 位作者 陈超辉 桂发银 《测绘科学技术学报》 CSCD 北大核心 2013年第4期343-348,共6页
联合资料同化是在"集合预报与资料同化一体化"的思想框架下研究发展的一种数值预报新理论和新方法。它在变分同化系统框架的基础上,充分利用集合预报结果,构造"流依赖"的背景误差协方差,提高对不同尺度天气系统背... 联合资料同化是在"集合预报与资料同化一体化"的思想框架下研究发展的一种数值预报新理论和新方法。它在变分同化系统框架的基础上,充分利用集合预报结果,构造"流依赖"的背景误差协方差,提高对不同尺度天气系统背景误差协方差的刻画能力,进而改善分析和预报的质量。目前该方法已引起国际各主要气象业务中心广泛关注,极具业务应用潜力。本文以联合ETKF-3D-Var为例简要介绍了联合资料同化理论及其研究进展,也说明了联合资料同化的应用前景。 展开更多
关键词 联合资料同化 集合卡尔曼滤波变换 三维 四维变分同化 集合预报
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一种新的模式倾向误差估计算法及其在ENSO模拟中的应用
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作者 何群 高艳秋 +1 位作者 唐佑民 张继才 《海洋与湖沼》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期1067-1078,共12页
气候模式是我们理解、模拟和预报气候演变的重要工具。然而即使是目前最先进的耦合模式,其模拟和预报与大气/海洋的真实状态相比,仍存在较大偏差,这是由于在模式的倾向方程中不可避免地存在系统性的误差(倾向误差)。因此,减小模式倾向... 气候模式是我们理解、模拟和预报气候演变的重要工具。然而即使是目前最先进的耦合模式,其模拟和预报与大气/海洋的真实状态相比,仍存在较大偏差,这是由于在模式的倾向方程中不可避免地存在系统性的误差(倾向误差)。因此,减小模式倾向误差对改进模式的模拟和预报效果具有重要意义。该研究首先发展了一种新的计算模式倾向误差的估计算法——基于局地集合变换卡尔曼滤波器(local ensemble transform kalman filter,LETKF)同化技术的倾向误差估计算法。在此基础上,将新发展的算法应用到Zebiak-Cane(ZC)模式,通过同化海表面温度异常(sea surface temperature anomaly,SSTA)数据,估计随时空变化的倾向误差,并使用计算得到的倾向误差订正模式,进行积分模拟。结果表明:(1)倾向误差和ZC模式的模拟偏差具有高度相关性;(2)订正后的模式改善了对厄尔尼诺-南方涛动(El Ni?o-Southern Oscillation,ENSO)的一些重要特征的模拟。这说明新发展的模式倾向误差估计算法十分有效且在ENSO模拟中具有较好的应用价值,此外,这种新的模式倾向误差估计算法,计算高效简便,可便捷地应用于各模式中,利于推广。 展开更多
关键词 模式倾向误差 参数估计 局地集合变换卡尔曼滤波 Zebiak-Cane模式
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基于EnKF排放清单反演方法的关键影响参数评估与优化 被引量:1
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作者 郑传增 贾光林 +6 位作者 余宇帆 陆梦华 王自发 唐晓 吴煌坚 黄志炯 郑君瑜 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第9期4043-4051,共9页
以中国一氧化碳(CO)排放反演为例,利用敏感性分析手段评估了集合数目、局地化半径、膨胀因子、观测站点密度和观测数据时间分辨率对排放清单反演的影响.结果表明:站点密度是影响排放反演的最重要参数.在不同站点密度下,反演的中国CO排放... 以中国一氧化碳(CO)排放反演为例,利用敏感性分析手段评估了集合数目、局地化半径、膨胀因子、观测站点密度和观测数据时间分辨率对排放清单反演的影响.结果表明:站点密度是影响排放反演的最重要参数.在不同站点密度下,反演的中国CO排放总量差异可达34%.同时,站点密度还会影响排放反演对其他参数的敏感性.随着站点密度的降低,排放反演对局地化半径、集合数目和膨胀因子参数变得更为敏感,但对观测数据时间分辨率的敏感性则有所下降.因此在站点稀疏地区,局地化半径是排放反演的主要影响参数,集合数目和膨胀因子次之;但在观测站点密集地区,局地化半径和观测数据时间分辨率是主要的影响参数,而膨胀因子和集合数目的影响相对较小.该研究能够为不同尺度的排放反演开展参数优化提供借鉴.在中国CO排放反演案例(站点密度为1.55个/104km2)中,建议反演参数设置为:集合数目为50、局地化半径为100km、最大似然估计膨胀方案(MLE)、日均或小时观测数据. 展开更多
关键词 集合卡尔曼滤波(EnKF) 排放反演 参数评估 站点密度 局地化半径
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Lorenz-96模式中三种目标观测方法的有效性比较
16
作者 严珺 郑琴 +1 位作者 周仕政 王璞 《气象科技》 北大核心 2017年第5期829-835,842,共8页
目标观测是有效提升观测效能和观测质量的一种观测策略,其核心部分是敏感区的识别。本文在Lorenz-96模式上比较了奇异向量法(SVs)、集合变换卡尔曼滤波法(ETKF)和条件非线性最优扰动法(CNOP)识别敏感区的优劣,并尝试揭示ETKF方法性能不... 目标观测是有效提升观测效能和观测质量的一种观测策略,其核心部分是敏感区的识别。本文在Lorenz-96模式上比较了奇异向量法(SVs)、集合变换卡尔曼滤波法(ETKF)和条件非线性最优扰动法(CNOP)识别敏感区的优劣,并尝试揭示ETKF方法性能不稳定的原因与机制。试验结果表明:在312h内的不同预报时刻,CNOP方法识别的敏感区范围较小且对预报效果的提升率最高;SVs方法识别的敏感区对72h内的预报有较好的改进,但72h后改进程度急剧下降,到120h后基本失效;ETKF方法识别的敏感区在72h内不如其他方法的效果好。此外,在ETKF方法识别的敏感区与随机选取的敏感区对比中发现,由于ETKF方法操作时采用顺序观测资料处理方案搜寻敏感区,本质上忽略了观测资料间的相关性,导致ETKF方法识别出的敏感区并不一定是全局信号方差最大的区域,对预报效果的改善有限,这也说明了如何优化敏感区搜寻方案是提高ETKF方法效能的关键。 展开更多
关键词 目标观测 敏感区 奇异向量 集合变换卡尔曼滤波 条件非线性最优扰动
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一种新的耦合模糊控制局地化的同化方法 被引量:4
17
作者 常明恒 摆玉龙 +2 位作者 马小艳 孟若玉 王丽丽 《地球科学进展》 CAS CSCD 北大核心 2018年第8期874-883,共10页
由于在数据同化过程中远距离的观测与同化状态之间存在着虚假相关,局地化方法受到广泛关注。同时,在集合数目较少的同化情况下,观测数据难以得到有效利用,使得同化效果欠佳。因此,提出了一种新的模糊控制局地化同化方法,通过模糊控制算... 由于在数据同化过程中远距离的观测与同化状态之间存在着虚假相关,局地化方法受到广泛关注。同时,在集合数目较少的同化情况下,观测数据难以得到有效利用,使得同化效果欠佳。因此,提出了一种新的模糊控制局地化同化方法,通过模糊控制算法判断观测点与状态更新点之间的距离,构造观测位置模糊权重。利用非线性Lorenz-96模型,比较分析模糊控制局地化同化(FLETKF)算法与模糊控制同化(FETKF)方法、局地化分析同化(LETKF)算法和集合转换卡尔曼滤波(ETKF)算法在非线性强迫参数变化时的性能,同时探讨了4种算法在不同强度下的优劣。研究结果表明,新方法能够获得更有效的观测权重,避免了远距离观测与状态变量之间的虚假相关,减小由于观测数据难以得到有效利用而带来的误差,在不同观测误差协方差情况下,随着集合数的增加,4种算法中FLETKF能够保持较好的鲁棒性,在观测误差协方差较大时,FLETKF方法的均方根误差(RMSE)相对FETKF方法的RMSE值减小98.2%,提高了同化精度,但在同化所需时间上,由于模糊控制局地化同化方法在判断观测点与状态更新点之间的距离,构造观测位置等价权重需要较长的额外时间,因此,并行计算的性能需进一步研究。 展开更多
关键词 模糊控制局地化同化(FLETKF) 模糊控制 局地化方法 集合转换卡尔曼滤波(ETKF)
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一种新的基于模糊分析观测信息的局地化方法 被引量:1
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作者 马小艳 摆玉龙 +2 位作者 唐丽红 王月 李珊珊 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2019年第12期1855-1866,共12页
地球表层系统是一个极其复杂的巨系统,为了更精确地表达地球表层系统各种过程的动态演进,解决数据同化系统观测误差的估计与处理已经成为地球科学领域备受关注的问题之一。在地球科学系统数值模拟中,一般采用集合数据同化来探讨地学变... 地球表层系统是一个极其复杂的巨系统,为了更精确地表达地球表层系统各种过程的动态演进,解决数据同化系统观测误差的估计与处理已经成为地球科学领域备受关注的问题之一。在地球科学系统数值模拟中,一般采用集合数据同化来探讨地学变量预报时的各种误差。集合类卡尔曼滤波通常会由于集合数过小而带来欠采样、协方差低估、滤波发散和远距离虚假相关等问题。针对背景误差协方差被低估问题,局地分析方法(Local Analysis,LA)在一定程度上能起到抑制作用,但无法彻底解决背景误差协方差的虚假相关问题。因此,本文在集合卡尔曼滤波的算法框架下提出了一种与模糊逻辑控制算法相耦合的局地化分析方法(Fuzzy Analysis,FA)。在强非线性Lorenz-96模型中,对不同模型误差下的LA和FA方法进行了性能优劣方面的探讨,并比较分析了2种方法在集合数、观测数和观测位置、放大因子以及强迫参数变化时的同化性能。实验采用均方根误差作为算法评判依据,同时用功率谱密度(Power Spectral Density,PSD)更直接地对2种算法性能优劣作出了评价。结果表明:在完美模型下,FA相对于LA降低了17.5%的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE);随着模型误差增大,RMSE减小的百分比和减小幅度都在降低;在严重模型误差下,FA降低了8.6%的RMSE。总体而言,新算法FA的有效性和鲁棒性都得到了验证,并且在EnKF同化基础下有效改进了传统的局地化分析方案,优化了观测误差处理,为今后的数据同化研究提供了一个较为全面的观测误差研究平台。 展开更多
关键词 数据同化 集合卡尔曼滤波 局地化分析 模糊分析 模糊逻辑控制算法 均方根误差 功率谱密度
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EnKF同化雷达资料对一次极端局地强降水事件预报影响及其可预报性分析 被引量:10
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作者 邱学兴 ZHANG FuQing 《中国科学:地球科学》 CSCD 北大核心 2016年第1期27-42,共16页
局地强降水可以引发山洪、泥石流等次生灾害,目前准确预报局地强降水依然是天气预报业务的难点.本文针对一次发生在西北太平洋副热带高压边缘、导致12人死亡的极端局地强降水事件,利用集合卡尔曼滤波(En KF)开展多普勒雷达径向风观测资... 局地强降水可以引发山洪、泥石流等次生灾害,目前准确预报局地强降水依然是天气预报业务的难点.本文针对一次发生在西北太平洋副热带高压边缘、导致12人死亡的极端局地强降水事件,利用集合卡尔曼滤波(En KF)开展多普勒雷达径向风观测资料同化试验,并对En KF同化过程不确定性进行分析.结果表明:不同化观测资料,采用单一初值的确定性预报或增加初值扰动、采用多物理过程的集合预报均不能正确预报强降水发生位置,而利用En KF同化雷达径向速度观测资料能有效改进确定性和集合预报效果,特别是强降水位置预报.通过En KF同化雷达资料,建立深厚的中尺度对流系统是改进降水预报效果的直接原因.在具备了对流发生条件的大尺度环境背景场中,上游地区、对流层中下层经向风和水汽场的合理扰动是影响同化过程和降水预报的关键因素.该个例预报过程受实际可预报性影响,具有不确定性,大尺度初始条件的差异或初始扰动场振幅偏小导致的En KF分析场差异都会对模拟结果造成较大影响,而采用En KF循环同化有助于提高该个例的预报准确性.敏感性试验还表明未来通过改进数值模式或改善观测系统,提供更准确观测信息,可以对此类短时强降水事件做出更准确预报. 展开更多
关键词 集合卡尔曼滤波 多普勒雷达资料 局地强降水 可预报性
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