%0 Journal Article
%T A Numerical Study of an Ensemble-Based Reduced-Dimensional Data Assimilation Method<br>一种基于预报集合的降维资料同化方法的数值试验研究
%A SHAO Ai-Mei
%A QIU Chong-Jian
%A <br>邵爱梅
%A 邱崇践
%J 大气科学
%D 2007
%I 
%X 对Qiu和Chou(2006)提出的一种基于预报集合的降维资料同化方法(4DSVD)给出了可行的实施方案,利用中尺度模式MM5产生的模拟资料进行数值试验并将其与MM5/3DVAR的同化结果进行比较,分析了不同的观测误差和观测点密度对同化结果的影响。试验表明:(1)和3DVAR相比该方法能更好地从有观测的变量推断无观测的变量(从温度的观测推测风和比湿);(2)该方法可以相当有效地滤除观测噪音;(3)该方法具有更好的将观测信息扩展到资料空缺地区的能力。
%K reduced-dimension
%K forecast ensemble
%K data assimilation
%K single value decomposition<br>降维
%K 预报集合
%K 资料同化
%K 奇异值分解
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=E62459D214FD64A3C8082E4ED1ABABED5711027BBBDDD35B&cid=28A2F569B2458C17&jid=46874A5A102033D774D00D819E91CD68&aid=0D223A3A91636F59&yid=A732AF04DDA03BB3&vid=4AD960B5AD2D111A&iid=E158A972A605785F&sid=DEE640F0CDC9D495&eid=47122BA7BE181C5A&journal_id=1006-9895&journal_name=大气科学&referenced_num=1&reference_num=20