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EOF分解与Kalman滤波相结合的副高位势场数值预报优化被引量：3: 2006年; 用经验正交分解和Kalman滤波相结合的方法,建立了夏季500hPa位势高度场数值预报误差修正模型,以改进副高数值预报效果,提高副高预报准确率。首先用经验正交分解(EOF)方法将T106数值预报500hpa位势高度场分解为彼此正交的空间结构模态和相应的时间系数的线性组合,随后选取前15个模态的时间系数(其方差贡献98．7％)序列,分别建立了各自的Kalman(卡尔曼)滤波模型,最后用优化出的时间系数与相应的空间结构场进行EOF重构,进而得到修正后的副高位势预报场。修正后的位势场与原始的数值预报场的对比结果表明,该修正模型可对副高数值预报误差进行有效修正,优化后的预报效果较原始数值预报场有明显改进提高。; 刘科峰张韧姚跃张吉荣徐海斌王辉瓒; 关键词：经验正交分解 KALMAN滤波

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姚跃