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J-GLOBAL ID：201602251596750402   整理番号：16A1236131

バックグラウンド値によるサンプルシミュレーションの同化と数値予報効果への影響【JST・京大機械翻訳】

Influence of Background Sample Error Simulation on Data Assimilation and Forecast

著者 (5件)： Chen Yaodeng (Key Laboratory of Meteorological Disaster of Ministry of Education(KLME)/ Joint ...) ,  Chen Xiaomeng (Key Laboratory of Meteorological Disaster of Ministry of Education(KLME)/ Joint ...) ,  Zeng Lamei (Key Laboratory of Meteorological Disaster of Ministry of Education(KLME)/ Joint ...) ,  Wang Hongli (Cooperative Institute for Research in the Atmosphere,Colorado State University,Fort Collins) ,  Wang Yuanbing (Key Laboratory of Meteorological Disaster of Ministry of Education(KLME)/ Joint ...)
資料名： Gaoyuan Qixiang  (Gaoyuan Qixiang)
巻： 35  号： 3  ページ： 767-776  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2114A  ISSN： 1000-0534  CODEN： GAQIE6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 合理的に背景共分散行列(B)を推定することは,同化の鍵となる部分である。制御変数のランダム摂動法(RANDOMCV),成長模繁殖法法(BGM),およびNMC法を含む3つのバックグラウンドを用いて,本論文では,WRFDAマトリックスに基づくB行列を計算し,B行列の特性と同化予報に及ぼすそれらの影響を研究した。B行列の特徴分析と単一点観測実験により、NMC法とRANDOMCV法によるB行列誤差の分散が大きく、同化中に観測された重みがもっと大きいことが分かった。RANDOMCV法により得られたB行列は,バックグランド誤差における変数の長さスケールが大きく,同化に観測されるレベルの影響範囲が大きいことを示した。連続循環同化と予報実験は以下のことを示した。RANDOMCV法を用いて計算したB行列の解析と予測の効果は,システムのそれよりも優れており,BGM法により得られたB行列よりも優れており,その効果はNMC法に匹敵している。NMC法と比較して,RANDOMCV法は,時間と人的コストが相対的に低いという利点がある。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 摂動法 ,  *数値予報
準シソーラス用語： 長さスケール ,  制御変数 ,  共分散行列 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Numerical weather prediction ,  Data assimilation ,  Background error covariance

分類 (1件)： 天気予報  (DC05020O)

タイトルに関連する用語 (5件)： バックグラウンド値 ,  サンプル ,  シミュレーション ,  同化 ,  数値予報