EnKF同化的背景误差协方差矩阵局地化对比研究

摘要：

在集合数据同化中,背景场误差的协方差估计特别重要.通常有限个成员的集合在估计背景误差协方差矩阵时会引入伪相关,从而造成协方差被低估、滤波发散.虽然协方差膨胀的经验性方法能一定程度缓解协方差被低估的问题,但不能消除协方差的伪相关问题.因此,结合EnKF方案探讨2种消除伪相关的局地化方法(协方差局地化方法和局地分析方法),分析这2种局地化方法对背景误差协方差矩阵、增益矩阵、集合转换矩阵以及同化结果的影响.实验结果表明:局地化方法不仅能消除背景误差协方差矩阵的伪相关,还可以增加背景误差协方差矩阵的秩;在“弱”同化强度下,2种局地化方法的增益矩阵和集合转换矩阵相等;随着同化强度的增大,增益矩阵和集合转换矩阵的差异会变大;在不同的同化强度下,2种局地化方法各具特色,相对而言,协方差局地化方法在更新集合均值和集合扰动上具有较强的鲁棒性.研究结论有助于背景场误差协方差的精细分析和估计.

关键词：EnKF、协方差局地化、局地分析、伪相关

所属期刊栏目：29

分类号：P237;TP79(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：江苏省苏州市科技计划项目“气象观测数据分析的时空统计软件”编号:SYG201319;国家自然科学基金项目“时空交互的统计建模”编号:41171313资助.

在线出版日期：2014-12-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：1175-1185