A Numerical Study of an Ensemble-Based Reduced-Dimensional Data Assimilation Method
一种基于预报集合的降维资料同化方法的数值试验研究

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。