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J-GLOBAL ID：201702291389190418   整理番号：17A1588039

MASNUM-WAM波浪モデルアンサンブルKalmanフィルタ同化研究-II.集合サンプルが同化効果に及ぼす影響【JST・京大機械翻訳】

ON EAKF DATA ASSIMILATION BASED ON MASNUM-WAM--II.ASSIMILATION EXPERIMENT AND RESULT

著者 (5件)： Sun Meng (中国海洋大学海洋与大气学院 青島 266100;国家海洋局第一海洋研究所海洋環境与数値模擬研究室 青島 266061) ,  Yin Xunqiang (国家海洋局第一海洋研究所海洋環境与数値模擬研究室 青島 266061;海洋国家実験室区域海洋動力学与数値模擬功能実験室 青島 266071) ,  Yang Yongzeng (国家海洋局第一海洋研究所海洋環境与数値模擬研究室 青島 266061;海洋国家実験室区域海洋動力学与数値模擬功能実験室 青島 266071) ,  Wu Kejian (中国海洋大学海洋与大气学院 青島 266100) ,  Sun Baonan (中国海洋大学海洋与大气学院 青島 266100;国家海洋局第一海洋研究所海洋環境与数値模擬研究室 青島 266061)
資料名： Haiyang yu Huzhao  (Haiyang yu Huzhao)
巻： 48  号： 2  ページ： 210-220  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0867A  ISSN： 0029-814X  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： 背景誤差の相関構造の決定は,波浪の同化効果に影響を及ぼす重要な因子の一つである。アンサンブルKalmanフィルタは比較的成熟した同化方法であり、それは背景誤差に対してリアルタイムの更新と動態推定を行うことができ、現在海洋と大気領域の研究に広く応用されている。本論文では、MASNUM-WAM波浪モデルに基づき、それぞれ静的サンプル集合KalmanフィルタとEAKF方法を用いて、2014年の全世界海域に対して波浪データ同化実験を行い、同化資料はJason-2衛星高度計データである。Saral衛星高度計データを用いて同化実験結果を検証した。結果により、両組の同化方案はいずれも波浪モデルのシミュレーションレベルを有効に高め、EAKF方案は風場の変化が大きい西風帯の区域の表現は、静的サンプル集合Kalmanフィルタより顕著に優れているが、全体的に両者の差は大きくないことが明らかになった。計算コストと同化効果を総合的に考慮すると、静的サンプル集合Kalmanフィルタは波浪の業務予報により適している。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 海域 ,  風の場 ,  *波浪 ,  データ同化 ,  *Kalmanフィルタ ,  海洋
準シソーラス用語： 計算コスト ,  高度計データ ,  実時間 ,  背景誤差 ,  *EnKF ,  *波浪モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： EAKF (ensemble adjustment Kalman filter) ,  wave data assimilation ,  static sample ensemble

分類 (2件)： 波浪,潮流  (DC06040R) ,  天気予報  (DC05020O)

タイトルに関連する用語 (6件)： 波浪モデル ,  アンサンブルKalmanフィルタ ,  同化 ,  研究 ,  集合 ,  サンプル