【摘 要】
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系集调整卡尔曼波(EAKF)为美国国家大气研究中心(NCAR)资料同化研究平台(DART)最新资料同化系统.卡尔曼滤波系用分析场与观测值所决定出来的最佳解.简单来说,在预报过程
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系集调整卡尔曼波(EAKF)为美国国家大气研究中心(NCAR)资料同化研究平台(DART)最新资料同化系统.卡尔曼滤波系用分析场与观测值所决定出来的最佳解.简单来说,在预报过程中若有新的观测资料进来时,由预报值与观测值决定最佳分析数值解,再由此分析值往下预报.假设使用卡尔曼滤波分析一段时间后,预报结果将会接近实际观测大气,预报误差也不会显着成长.EAKF利用系集样本的预报场与新的观测资料来求取最佳分析场,同时也更新背景场误差.EAKF资料同化系统成功移值中央气象局作业系统中,并以2008年4个台风个案进行资料同化分析.初步结果显示：(1)加入新版的台风BOGUS资料方法有助于改善台风初始位置.(2)对于强度较强的台风,经过EAKF分析后的台风路径预报误差较小,而强度较弱台风的路径预报,EAKF仍有改善空间.本次实验为初步测的的结果,关约EAKF对于较弱台风的路径预报误差仍需进一步的研究.
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