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穆穆, 王洪利, 周菲凡. 条件非线性最优扰动方法在适应性观测研究中的初步应用[J]. 大气科学, 2007, 31(6): 1102-1112. DOI: 10.3878/j.issn.1006-9895.2007.06.06
引用本文: 穆穆, 王洪利, 周菲凡. 条件非线性最优扰动方法在适应性观测研究中的初步应用[J]. 大气科学, 2007, 31(6): 1102-1112. DOI: 10.3878/j.issn.1006-9895.2007.06.06
MU Mu, WANG Hong-Li, ZHOU Fei-Fan. A Preliminary Application of Conditional Nonlinear Optimal Perturbation to Adaptive Observation[J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences, 2007, 31(6): 1102-1112. DOI: 10.3878/j.issn.1006-9895.2007.06.06
Citation: MU Mu, WANG Hong-Li, ZHOU Fei-Fan. A Preliminary Application of Conditional Nonlinear Optimal Perturbation to Adaptive Observation[J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences, 2007, 31(6): 1102-1112. DOI: 10.3878/j.issn.1006-9895.2007.06.06

条件非线性最优扰动方法在适应性观测研究中的初步应用

A Preliminary Application of Conditional Nonlinear Optimal Perturbation to Adaptive Observation

  • 摘要: 针对适应性观测中敏感性区域的确定问题,考虑初始误差对预报结果的影响, 比较了条件非线性最优扰动(CNOP)与第一线性奇异向量(FSV)在两个降水个例中的空间结构的差异,考察了它们总能量范数随时间发展演变的异同。结合敏感性试验的分析,揭示了预报结果对CNOP类型的初始误差的敏感性要大于对FSV类型的初始误差的敏感性,因而减少初值中CNOP类型误差的振幅比减少FSV类型的收益要大。这一结果表明可以把CNOP方法应用于适应性观测来识别大气的敏感区。关于将CNOP方法有效地应用于适应性观测所面临的挑战及需要采取的对策等也进行了讨论。

     

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