%0 Journal Article
%T Storm-Scale Ensemble Kalman Filter Data Assimilation Experiments Using Simulated Doppler Radar Data. Part I: Perfect Model Tests<br>风暴尺度天气下利用集合卡尔曼滤波模拟多普勒雷达资料同化试验I.不考虑模式误差的情形
%A LAN Weiren
%A ZHU Jiang
%A Ming XUE and
%A <br>兰伟仁
%A 朱江
%A Ming XUE
%A 等
%J 大气科学
%D 2010
%I 
%X 本文在假定模式无偏差的情况下, 利用一次风暴过程的模拟多普勒雷达资料进行一系列风暴天气尺度的集合卡尔曼滤波资料同化试验, 检验集合卡尔曼滤波在风暴天气尺度资料同化方面的效果, 并验证各集合卡尔曼滤波参数对同化效果的影响。试验结果表明, 集合卡尔曼滤波能有效地应用于风暴尺度的资料同化; 40个集合成员以及6 km的局地化尺度能较好地滤除采样误差造成的虚假相关, 同时可以将观测信息传递到无观测的模式格点; 利用背景场加上空间平滑的高斯型随机扰动生成初始成员的方式较未经过平滑的方式有更好的分析效果; 背景场扰动方法能够提高样本的离散度; 只同化反射率的同化试验表明, 反射率的同化效果较明显, 也证明了集合卡尔曼滤波在非常规资料同化中的作用; 增加径向风资料同化的效果优于只进行反射率同化的结果。
%K storm-scale
%K simulated Doppler radar data
%K ensemble Kalman filter
%K sensitive experiments<br>风暴尺度，模拟多普勒雷达资料，集合卡尔曼滤波，敏感性试验
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=E62459D214FD64A3C8082E4ED1ABABED5711027BBBDDD35B&cid=28A2F569B2458C17&jid=46874A5A102033D774D00D819E91CD68&aid=583B3DE84800197B17624BE0FC711BFF&yid=140ECF96957D60B2&vid=339D79302DF62549&iid=38B194292C032A66&sid=DB7B2C790D19BE6E&eid=4A8412AEEC89236B&journal_id=1006-9895&journal_name=大气科学&referenced_num=1&reference_num=0