本文關(guān)鍵詞：HY-2衛(wèi)星高度計波高資料在集合最優(yōu)插值同化中的應(yīng)用研究——以臺風(fēng)“Lipee”為例　出處：《海洋學(xué)報》2017年02期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：基于海浪模式SWAN(Simulating Waves Nearshore),以臺風(fēng)"Lipee"為例,開展了集合最優(yōu)插值(EnOI)同化HY-2衛(wèi)星高度計有效波高(SWH)資料的臺風(fēng)浪數(shù)值預(yù)報影響研究。結(jié)果表明,利用HY-2衛(wèi)星高度計波高資料結(jié)合EnOI方法進(jìn)行同化,可有效改善海浪初始場質(zhì)量,同化對絕對誤差的改進(jìn)可達(dá)15%,均方根誤差改進(jìn)14%。同化對預(yù)報誤差、均方根誤差都有一定程度的改進(jìn),其中在0~24h預(yù)報時效內(nèi)的改進(jìn)最為明顯,絕對誤差可改進(jìn)12%,均方根誤差改進(jìn)13%。研究結(jié)果不僅可為海洋預(yù)報、同化提供參考,而且可為進(jìn)一步加強HY-2衛(wèi)星高度計資料的應(yīng)用提供技術(shù)支持。
[Abstract]:Based on the wave mode SWAN (Simulating Waves Nearshore), taking typhoon "Lipee" as an example, the ensemble optimal interpolation (EnOI) is applied to assimilate the influence of typhoon wave numerical prediction on the data of effective altitude (SWH) of HY-2 satellite altimeter. The results show that the assimilation of the HY-2 satellite altimeter wave height data combined with EnOI method can effectively improve the initial field quality of the wave, and the improvement of assimilation to the absolute error can reach 15%, and the root mean square error is improved by 14%. The prediction error and root mean square error have been improved to a certain extent by assimilation. The improvement in 0~24h prediction age is the most obvious. The absolute error can be improved by 12%, and the root mean square error is improved by 13%. The research results can not only provide reference for ocean forecasting and assimilation, but also provide technical support for further strengthening the application of HY-2 altimeter data.
【作者單位】： 解放軍理工大學(xué)氣象海洋學(xué)院;空軍裝備研究院航空氣象防化研究所;中國科學(xué)院大氣物理研究所國際氣候與環(huán)境科學(xué)中心;
【基金】：中國科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項(XDA10010405) 國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863計劃)資助項目(2012AA091801) 國家自然科學(xué)基金資助項目(41205044)
【分類號】：P731.33;P715.6
【正文快照】： 1引言近年來,隨著觀測技術(shù)以及觀測手段的提高,海洋衛(wèi)星觀測得到了快速發(fā)展,越來越多的海洋衛(wèi)星可以在全球范圍內(nèi)對海洋狀況進(jìn)行高精度的連續(xù)觀測,從而豐富了人們獲取海洋觀測資料的手段,使海洋觀測數(shù)據(jù)得到極大的積累。隨著我國第一顆海洋動力環(huán)境監(jiān)測衛(wèi)星HY-2的成功發(fā)射并投

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1 張潔;基于HY-2衛(wèi)星數(shù)據(jù)海流反演算法研究[D];國家海洋環(huán)境預(yù)報中心;2015年

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本文編號：1341456