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集合同化方法在太平洋海洋高度计资料同化中的应用研究
中文名称: 集合同化方法在太平洋海洋高度计资料同化中的应用研究
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论文编号: 3121554收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Ensemble Methods and Applications to Altimetry Data Assimilation in the Pacific
学位类型: 博士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 气象学
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: HYCOM模式 资料同化 初始样本 海面高度计资料 ARGO浮标 模式不确定性 样本离散度 相关型 模式误差 EnOI方法 EnKF方法 DrEnKF方法
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论文摘要: 集合资料同化是依赖于统计理论,集合预报方法(略)法的有机结合.Ensemble Kalman Filter(EnKF)方法是目前在强非线性系统中应用最广泛,效果最明显的集合资料同化方法.但是在实际执行同化过程中,集合同化方法仍存在着两个关键问题——如何进行模式误差扰动和计算量大的问题. (略)料同化方法的两个基础假设就是模式变量的高斯分布假设和误差统计的无偏估计,也就是样本的平均值和协方差都是精确的.那么在顺序同化中,有三种误差就不得不被考虑.它们分别是模式(略)模式误差和观测误差.这就是值得我们关注的第一个关键问题——误差问题.集合同化方法的顺利实施离不开误差(略)而目前在实际应用中,这方面的工作仍然存在着较大的缺口. 事实上,初始样本的统计信息应该体现着模式初始状态的不确定性,尤其是样本的标准差(或者被称作离散度)应该代表了背景误差协方差的信息.(略)们首先对模式的长期预报进行了模式性能的评估,并与观测比较得到了可靠的模式不确定性的定量估计.我们沿用了Evensen(1994,2003)介绍的初始样本生成方法,并实际应用于HYCOM模式在太平洋的试验研...
Ensemble data assimilation is at the intersection of ensemble forecas(omitted)dologies and relativel(omitted)ently developed data assimilation based on the theory of statistical estimation. The Ensemble Kalman(omitted)nKF) is a powerful data assimilation method and has proven its efficiency for strongly non-linear dynamica(omitted)but is demanding in computing power. There are two major challenges fo(omitted) on a realistic ocean prediction. 1. Two main statistical assumptions of the EnKF are ...
目录:
中文摘要第4-6页
英文摘要第6-7页
第1章 绪论第12-21页
  ·资料同化的发展回顾第12-15页
    ·资料同化的定义第12页
    ·资料同化的方法第12-15页
  ·国内外研究进展第15-17页
  ·卫星高度计资料第17页
  ·本文的研究特点及创新第17-21页
    ·模式误差的定量估计第17-18页
    ·初始样本的生成及验证第18-19页
    ·卫星高度计资料的集合同化比较第19页
    ·新的集合同化方法第19-21页
第2章 模式介绍及所用资料集简介第21-33页
  ·海洋模式HYCOM (Hybrid Coordinate Ocean Model)第21-29页
    ·模式方程组第21-24页
    ·模式网格第24-25页
    ·模式的参数化第25-26页
    ·附加模型第26-28页
    ·模式的建立和驱动第28-29页
  ·所采用的资料集第29-32页
    ·气候态资料(WOA01)第29页
    ·NCEP/NCAR Reynolds OISST 资料第29页
    ·TOGA-TAO/TRITON 浮标资料第29-30页
    ·ARGO 浮标资料第30-31页
    ·TOPEX/Poseidon 卫星高度计(T/P)资料第31-32页
    ·插值计算第32页
  ·小结第32-33页
第3章 模式性能检验第33-43页
  ·模式误差第33-36页
    ·表层第33-36页
    ·次表层第36页
  ·均方根误差第36-42页
    ·表层与OISST 比较第36-38页
    ·表层与TAO 浮标比较第38-40页
    ·与ARGO 廓线的比较第40-42页
  ·小结第42-43页
第4章 集合同化理论和方法第43-52页
  ·集合同化理论第43-45页
    ·Bayesian 理论第43-44页
    ·Kalman Filter第44-45页
  ·集合同化方法(EnKF 和EnOI)第45-51页
    ·EnKF 分析方案第46-49页
    ·EnOI 分析方案第49-50页
    ·介绍的分析方案一样第50-51页
  ·小结第51-52页
第5章 初始样本的生成和验证第52-76页
  ·伪随机场的生成第53-59页
    ·水平伪随机场第54-57页
    ·垂直相关第57-59页
    ·混合层温度的特别处理第59页
  ·集合积分第59-63页
    ·模式误差的发展第60-61页
    ·模式变量和随机强迫的方差增长第61-63页
    ·模式误差估计第63页
  ·初始样本的验证第63-73页
    ·试验设计第63-64页
    ·模式不确定性与样本离散第64-69页
    ·样本的相关性第69-73页
  ·局限性讨论第73-75页
  ·小结第75-76页
第6章 EnKF和EnOI同化海面高度计资料试验第76-93页
  ·试验设计第76-77页
  ·样本比较第77-80页
    ·样本的离散度第77-79页
    ·相关性第79-80页
  ·平均态比较第80-86页
    ·表层第80-82页
    ·混合层底和温跃层顶第82-86页
  ·均方根误差(RMS errors)比较第86-90页
    ·SSH 的RMSE 分析第86页
    ·SST 的RMSE 分析第86-87页
    ·RMSE 的时间序列第87-90页
    ·RMSE 的垂直廓线比较第90页
  ·小结第90-93页
第7章 新的集合同化方案(Dressing EnKF)第93-98页
  ·新的同化方案(Dressing EnKF)介绍第93-94页
  ·“父”样本及“子”样本的生成第94-95页
  ·分析方案第95-96页
  ·计算量分析第96页
  ·局地化分析第96-97页
  ·小结第97-98页
第8章 新的集合同化方法同化海面高度计资料试验第98-117页
  ·试验设计第98-100页
  ·样本分析第100-104页
    ·样本的离散度第100-103页
    ·相关性第103-104页
  ·不同时次的试验结果比较第104-108页
    ·表层温度第104-107页
    ·表层盐度第107-108页
  ·均方根误差(RMS Errors)分析第108-112页
    ·SSH 的RMSE 分析第108页
    ·SST 的RMSE 分析第108-110页
    ·RMSE 的时间序列第110-111页
    ·RMSE 的垂直廓线比较第111-112页
  ·模式不确定性与样本的离散度第112-114页
  ·小结第114-117页
第9章 总结和讨论第117-121页
  ·总结第117-119页
  ·讨论第119-121页
参考文献第121-129页
附录 文章发表情况第129-130页
致 谢第130页
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