基于Lorenz-96模型的顺序数据同化方法比较研究-论文.pdf

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1、第28卷第2期遥感技术与应用V_0￡．28No．22013年4月REMOTESENSINGTECHNOLOGYANDAPPLICATIONApr．2013引用格式：BaiYulong，GaoHaisha，ChaiQianlong，eta1．ComparativeStudiesofSequentialDataAssimilationMeth0dsbased0nLorenz一96Models[J]．RemoteSensingTechnologyandApplication，2013，28(2)：276—

2、282．[摆玉龙，高海沙，柴乾隆，等．基于Lorenz-96模型的顺序数据同化方法比较研究[J]．遥感技术与应用，2013，28(2)：276—282．]基于Lorenz一96模型的顺序数据同化方法比较研究摆玉龙，高海沙，柴乾隆，黄春林(1．西北师范大学物理与电子工程学院，甘肃兰州730070；2．中国科学院寒区旱区环境与工程研究所，甘肃兰州730000)摘要：顺序数据同化方法在数据同化系统中得到了广泛的应用，其性能各有优缺。选择3种典型的顺序数据同化算法，即集合Kalman滤波、集合转换Kalma

3、n滤波和确定性Kalman滤波，使用经典的Lorenz一96模型进行敏感性实验，研究不同的关键参数变化，如集合数目变化、观测数变化、误差放大因子变化和定位半径变化时对同化效果的影响。实验表明：集合数目和观测数目的多少直接影响3种方法的同化效果；协方差放大因子和定位半径的选择会提高同化精度。综合比较，确定性集合Kalman滤波算法是一种具有较强鲁棒性的滤波算法，能够在集合数较小的情况下达到较好的同化效果。关键词：数据同化；集合Kalman滤波；集合转换Kalman滤波；确定性集合Kalman滤波中图分

4、类号：TP79文献标志码：A文章编号：1004—0323(2013)02—0276—07引言量需求过大的问题。近年来，集合数据同化方法已经得到了快速发展。1994年，Evensen_2首先把在各类实用数据同化系统的不断蓬勃发展EnKF用于海洋资料同化中；1998年Houtekamer中n]，涌现出多种不同的数据同化方法。总体上，和Mitchell[6将EnKF用于大气资料同化，2002年数据同化方法可以分为以最优控制理论为基础的连Reichle等_7]对比了广义Kalman滤波和EnKF在续数据同化

5、方法[4和以随机估计理论和集合论为基陆面过程中的差别，认为EnKF优于广义Kalman础的顺序数据同化方法[5]。顺序数据同化方法最早滤波；2003年Snyder等[8用EnKF作同化雷达资是由控制理论中经典的Kalman滤波方法发展而料的理想实验，证明了该方法在对流尺度的同化中来，目前已经扩展出多种类型。经典Kalman滤波是可行的。然而，由于传统的EnKF方法会导致集要求系统是线性的，噪声是高斯白噪声的情况下时合迅速衰减，为了防止这种现象，需要对EnKF中才是无偏的最优估计。扩展Kalman滤波

6、需要对模的集合成员加入扰动观测，这就引入了样本误差，导型算子和观测算子做线性变换，这种线性化对于复致其是一种次优滤波。尤其是在集合数较小的情况杂的系统是很难实现的。由于集合Kalman滤波下，同化效果不甚理想。因此，各种变形的滤波算法EnKF(EnsembleKalmanFilter)是集合预报和应运而生。例如，集合转换卡尔曼滤波ETKF(En—Kalman滤波的有机结合，它一方面克服了KalmansembleTransformKalmanFilter)是一种平方根滤方法不能在非线性系统中应用的不足

7、，另一方面解波方法，它的作用可以增大分析值协方差[9]；确定性决了Kalman方法在计算预报误差协方差时对计算Kalman滤波DEnKF(DeterministicEnsembleKal一收稿日期；2012—07-09；修订日期：2012—12—26基金项目：国家自然科学基金项目“基于鲁棒滤波方法的陆面数据同化系统误差估计与处理”(41061038)，中国科学院百人计划项目“寒旱区地表水文关键要素的多源遥感数据同化研究”(Y127D01002)资助。作者简介：摆玉龙(1973一)，男，甘肃会宁人，博

8、士，教授，主要从事数据同化和参数估计方面的研究。E—mail：yulongbai@gmail．tom。第2期摆玉龙等：基于Lorenz一96模型的顺序数据同化方法比较研究277manFilter)是EnKF的一种修正，能逼近Kalmanzz一一∑刍x(4)滤波的分析误差协方差的理论值]。马建文等Ⅲ]总结了目前数据同化方法的研究现状，指出了其在A—X—z(5)航空遥感系统中的地位。在遥感资料同化方面，师A一[-A，⋯，A](6)春香等[12]中国区域陆面土壤湿度同化系统