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基于局地天气类型的局地背景误差协方差统计调用方法: 本发明属于大气科学技术领域，具体公开一种基于局地天气类型的局地背景误差协方差统计调用方法，针对传统静态背景误差协方差不能适应实时天气状态，动态背景误差协方差出现较大偏差的情况进行改进。本发明将根据当前观测结构调用历史统计...; 王世璋焦元振吴东洋乔小湜杨丽敏高勇李慧

基于局地天气类型的局地背景误差协方差统计调用方法: 本发明属于大气科学技术领域，具体公开一种基于局地天气类型的局地背景误差协方差统计调用方法，针对传统静态背景误差协方差不能适应实时天气状态，动态背景误差协方差出现较大偏差的情况进行改进。本发明将根据当前观测结构调用历史统计...; 王世璋焦元振吴东洋乔小湜杨丽敏高勇李慧

一种基于改进背景误差协方差矩阵预测大气参数的方法: 本发明提出一种基于改进背景误差协方差矩阵预测大气参数的方法，包括：步骤1)将卫星观测数据输入WRF模型；输出指定时刻、指定空间分辨率格点上的用于气象预报的大气参数变量；步骤2)计算大气参数中同种参数的变量方差和不同参数间...; 何杰颖张升伟董晓龙

GSI-3DVAR背景误差协方差水平相关特征尺度对地面自动气象站资料同化的适应性研究被引量：1: 2023年; 基于华东地区3 km分辨率WRF(Weather Research and Forecasting)模式和高密度地面自动气象站(AWS)观测,研究GSI-3DVAR同化系统的R_(HZSCL)对AWS观测的地面温度和风观测同化的敏感性。结果表明:运用GSI-3DVAR同化地面AWS观测时,R_(HZSCL)的取值较为敏感;选取合适的R_(HZSCL)能有效改进地面分析场精度,相较于背景场地面温度和地面矢量风差(VWD)RMSE均可减小35%以上。当R_(HZSCL)过大会导致温度高、低值中心的影响范围过大,风分析场较为平滑,无法反映出中小尺度环流结构。但R_(HZSCL)过小则会使得温度分析场增加误差,并导致风分析场出现虚假大风。观测密度稀疏化的敏感性试验结果表明,地面温度场及风场所适应的最优R_(HZSCL)皆随着观测密度的增大而相应减小。; 张依鸣刘玉宝王昊亮孙荣富樊小伟; 关键词：背景误差协方差地面自动气象站

强对流天气分型的资料同化背景误差协方差特征统计方法: 本发明公开了一种强对流天气分型的资料同化背景误差协方差特征统计方法，涉及大气科学研究领域，包括如下步骤：步骤一、对研究区域的强对流天气形势进行分型；步骤二、根据空间相似度判据，判断新的预报场是否是强对流背景场，若是强对流...; 吉璐莹李昕王世璋刘希曾明剑

强对流天气分型的资料同化背景误差协方差特征统计方法: 本发明公开了一种强对流天气分型的资料同化背景误差协方差特征统计方法，涉及大气科学研究领域，包括如下步骤：步骤一、对研究区域的强对流天气形势进行分型；步骤二、根据空间相似度判据，判断新的预报场是否是强对流背景场，若是强对流...; 吉璐莹李昕王世璋刘希曾明剑

流依赖背景误差协方差的自适应滤波关键技术研究: 协调合理的大气状态初始场对于提高数值模式的预报质量至关重要。资料同化方法通过同化观测资料，使得背景场变成一个更加准确合理的模式初始场。其中，背景误差协方差矩阵描述了数值模式背景场的误差分布情况，不仅决定着同化过程中背景场...; 邢翔; 关键词：自适应滤波

GSI同化系统的背景误差协方差特征及对预报的影响被引量：3: 2020年; 在同化系统中使用更合理的背景误差协方差对于得到更良好的同化效果至关重要。首先采用NMC方法针对中国区域构建更适合WRF-ARW区域预报系统的B矩阵,并对比分析了其与GSI同化系统预设的NCEP预报系统的B矩阵在分析变量间的平衡关系、分析控制变量的标准差、水平和垂直特征尺度等方面的特征差异。参照这些特征差异设计单点观测试验、背景误差协方差调优参数敏感性试验,确定针对中国区域构建B矩阵的最佳调优参数。并讨论其对一次季风低压强降水天气过程的循环同化和预报效果的影响。结果表明,采用最佳调优参数使用针对中国区域构建B矩阵的试验(Sen6)对V风分量场和相对湿度场的预报性能改进显著,同时也引出了GSI同化系统背景误差协方差参数调优(尤其是水平特征尺度参数调整)的两难问题。在此基础上,采用Hybrid同化方法使用针对中国区域构建B矩阵的循环同化试验(Hyb3)可以进一步改善预报效果,并在一定程度上修正个例模拟雨带的位置。; 姚乐宝王东海张宇沈丹李国平; 关键词：资料同化背景误差协方差

一种基于改进背景误差协方差矩阵预测大气参数的方法: 本发明提出一种基于改进背景误差协方差矩阵预测大气参数的方法，包括：步骤1)将卫星观测数据输入WRF模型；输出指定时刻、指定空间分辨率格点上的用于气象预报的大气参数变量；步骤2)计算大气参数中同种参数的变量方差和不同参数间...; 何杰颖张升伟董晓龙; 文献传递

江西及其临近区域同化系统中不同季节背景误差协方差特征及其对降水预报影响: 2020年; 在不同季节背景下,对比分析多元变量相关的背景误差协方差特征,了解其在天气过程中的作用,可以改进同化系统性能,提高降水数值预报水平。对比分析汛期和非汛期江西及其临近区域多元变量相关的背景误差协方差特征,分别选取2019年汛期和非汛期的2次降水过程,设计2组循环同化试验,探讨多元变量相关的背景误差协方差对江西降水预报效果的影响。结果表明,相较于非汛期,汛期分析变量对风场、温度场和水汽场的贡献值整体上要更大,且汛期各个控制变量的背景场误差更为显著。多元变量试验的降水预报评估效果整体上更好,其汛期预报效果改善更显著。汛期与非汛期的多元变量试验降水预报结果更接近实况,且相对非汛期降水而言,汛期多元变量试验模拟效果更好,模拟的降水分布及强度与实况更为接近。; 夏雪金勇根段和平李嘉; 关键词：背景误差协方差降水预报

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