在資料同化中,控制觀測信息傳播特征的最關(guān)鍵因子是背景誤差協(xié)方差,大氣真實的背景誤差協(xié)方差與天氣流型密切相關(guān),即“依流型而變”（flow--dependent）,它極大地影響著同化分析的結(jié)果。目前,三維變分資料同化中一般采用各向同性的模型化背景誤差協(xié)方差,這不符合熱帶氣旋的實際情況；四維變分資料同化的背景誤差協(xié)方差只是從一個模型化的狀態(tài),在同化時間窗內(nèi)隱式地發(fā)展,由于模式線性化、物理過程簡化等所帶來的四維變分資料同化固有缺陷,可能導(dǎo)致背景誤差協(xié)方差不能按照真實情況合理地發(fā)展；集合卡爾曼濾波資料同化雖然利用了一個“依流型而變”的背景誤差協(xié)方差來進行資料同化,但也存在集合成員代表性不夠好、濾波發(fā)散等問題,特別是當熱帶氣旋集合成員對路徑預(yù)報有系統(tǒng)性的偏離時,背景誤差協(xié)方差估計存在更加嚴重的問題。事實上,正是這些資料同化技術(shù)的各自弱點,在用于熱帶氣旋初值形成中均存在不足,嚴重影響了熱帶氣旋分析和預(yù)報能力的提升。所以,非常有必要地針對熱帶氣旋資料同化的技術(shù)需求,建立能夠運用依流型而變的背景誤差協(xié)方差、適合熱帶氣旋環(huán)流特征的資料同化技術(shù),并優(yōu)化背景誤差協(xié)方差合理估計方案、完善觀測算子設(shè)計和應(yīng)用,高效... 

【文章來源】：南京信息工程大學江蘇省

【文章頁數(shù)】：129 頁

【學位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 當前資料同化的主要方法及其進展
        1.1.1 變分資料同化方法
        1.1.2 集合卡爾曼濾波資料同化方法
        1.1.3 變分-集合卡爾曼濾混合資料同化方法
    1.2 資料同化發(fā)展中的關(guān)鍵技術(shù)問題
        1.2.1 背景誤差協(xié)方差在資料同化中的重要地位
        1.2.2 熱帶氣旋資料同化的特殊性與技術(shù)關(guān)鍵
    1.3 本論文研究目的、主要內(nèi)容和創(chuàng)新點
        1.3.1 研究目的
        1.3.2 研究內(nèi)容
        1.3.3 論文的創(chuàng)新點
第二章 觀測分批變分資料同化技術(shù)
    2.1 引言
    2.2 觀測分批變分資料同化的技術(shù)理論
        2.2.1 理論推導(dǎo)
        2.2.2 技術(shù)特點
    2.3 觀測分批變分資料同化的完美模型試驗
        2.3.1 Lorenz-63數(shù)值模型的設(shè)計
        2.3.2 試驗方案
        2.3.3 結(jié)果分析
    2.4 本章小結(jié)
第三章 多尺度/分塊變分資料同化技術(shù)
    3.1 引言
    3.2 觀測分批變分資料同化的多尺度/分塊應(yīng)用技術(shù)
        3.2.1 背景誤差協(xié)方差的估計
        3.2.2 觀測信息傳播矩陣的修訂與變化
        3.2.3 多尺度/分塊變分資料同化的技術(shù)方案
    3.3 多尺度/分塊變分資料同化技術(shù)的數(shù)值試驗(Ⅰ)
        3.3.1 試驗方案
        3.3.2 結(jié)果分析
    3.4 多尺度/分塊變分資料同化技術(shù)的數(shù)值試驗(Ⅱ)
        3.4.1 試驗方案
        3.4.2 結(jié)果分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 熱帶氣旋資料同化中背景誤差協(xié)方差估計
    4.1 引言
    4.2 熱帶氣旋環(huán)流的背景誤差協(xié)方差估計技術(shù)
        4.2.1 熱帶氣旋背景誤差協(xié)方差的估計方案
        4.2.2 人造熱帶氣旋的構(gòu)造方案
        4.2.3 熱帶氣旋背景誤差協(xié)方差計算中的動力平衡約束
    4.3 熱帶氣旋環(huán)流的背景誤差協(xié)方差估計技術(shù)的試驗
        4.3.1 試驗個例
        4.3.2 試驗方案
        4.3.3 結(jié)果分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 熱帶氣旋資料同化技術(shù)的應(yīng)用試驗
    5.1 引言
    5.2 熱帶氣旋警報信息同化
        5.2.1 試驗方案
        5.2.2 結(jié)果分析
    5.3 全天候衛(wèi)星輻射資料直接同化
        5.3.1 試驗方案
        5.3.2 結(jié)果分析
    5.4 多源觀測資料協(xié)同同化試驗
        5.4.1 試驗方案
        5.4.2 結(jié)果分析
    5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與討論
    6.1 論文的主要研究成果
    6.2 尚待進一步研究的問題
參考文獻
作者簡介
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]Coupling Ensemble Kalman Filter with Four-dimensional Variational Data Assimilation[J]. James A. HANSEN.  Advances in Atmospheric Sciences. 2009(01)
[2]曲率修正線性平衡方程及其在變分同化風壓約束中的應(yīng)用[J]. 萬齊林,薛紀善.  熱帶氣象學報. 2007(05)



本文編號：3509902