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王金成, 李建平, 丑纪范. 两种四维SVD同化方法的比较及误差分析[J]. 大气科学, 2008, 32(2): 277-288. DOI: 10.3878/j.issn.1006-9895.2008.02.07
引用本文: 王金成, 李建平, 丑纪范. 两种四维SVD同化方法的比较及误差分析[J]. 大气科学, 2008, 32(2): 277-288. DOI: 10.3878/j.issn.1006-9895.2008.02.07
WANG Jin-Cheng, LI Jian-Ping, CHOU Ji-Fan. Comparison and Error Analysis of Two 4-Dimensional Singular Value Decomposition Data Assimilation Schemes[J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences, 2008, 32(2): 277-288. DOI: 10.3878/j.issn.1006-9895.2008.02.07
Citation: WANG Jin-Cheng, LI Jian-Ping, CHOU Ji-Fan. Comparison and Error Analysis of Two 4-Dimensional Singular Value Decomposition Data Assimilation Schemes[J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences, 2008, 32(2): 277-288. DOI: 10.3878/j.issn.1006-9895.2008.02.07

两种四维SVD同化方法的比较及误差分析

Comparison and Error Analysis of Two 4-Dimensional Singular Value Decomposition Data Assimilation Schemes

  • 摘要: 4DSVD是最近提出的一种新的资料同化方法。目前还存在一些需要解决的问题,比如如何选取样本,如何得到支撑大气吸引子的基向量以及选取基向量的个数问题等等。作者利用奇异值分解(SVD)与经验正交函数分解(EOF)两种方法来获得支撑大气吸引子的基向量,推导了基于这两种方法的4DSVD分析场的理论公式,并用简单的数值试验比较了基于这两种方法的4DSVD分析场的空间相关系数和误差,初步分析了分析场与基向量个数的关系以及与样本选取的关系和分析误差的来源及各种误差对分析误差影响的相对大小。结果表明,用SVD方法作为获得支撑大气吸引子基向量的方法得到的分析场较EOF方法稳定,分析场与基向量个数有密切关系,观测误差、模式误差和观测代表性误差是分析误差的主要来源,且其引起的分析误差随着基向量个数增多而增大。

     

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