集合—变分数据同化方法的发展与应用

作者：熊春晖; 张立凤; 关吉平; 陶恒锐; 苏佳佳

来源：地球科学进展, 2013, (06): 648-656.

• 数据同化
• 变分同化
• 集合卡尔曼滤波
• 集合预报 Ensemble-variational data assimilation
• Variational data assimilation
• Ensemble Kalman filter
• Ensemble prediction.

近年来,集合—变分数据同化方法已成为大气数据同化领域研究的热点问题。该方法能够综合利用集合卡尔曼滤波和变分同化的优势,是实现"集合预报和数据同化一体化"的有效途径。在分析变分同化和集合卡尔曼滤波优缺点的基础上引出集合—变分数据同化的概念;按照不同实现方式,将集合—变分同化分为协方差线性组合和增加控制变量2类,介绍了相应的研究进展,并将集合—变分同化概念拓展;然后介绍了集合—变分同化在英美两国的应用;最后回顾了集合—变分同化研究的主要问题,展望了未来的发展趋势。

• 单位
  中国人民解放军空军航空大学; 中国人民解放军陆军工程大学