【摘 要】
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英国牛津大学的Hatfield等介绍了一种通过折衷同化数据精度和集合个数以提高天气预报技巧的新方法(下图)。因为数据噪声和不完善的模式,数据同化本质上是不确定的。因此,由降
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英国牛津大学的Hatfield等介绍了一种通过折衷同化数据精度和集合个数以提高天气预报技巧的新方法(下图)。因为数据噪声和不完善的模式,数据同化本质上是不确定的。因此,由降低精度而引起的更大的舍入误差可能在系统的容差范围内。低精度算法成本更低,故通过降低集合数据同化的精度,可以将计算资源重新分配给更大的集合个数。由于较大个数的集合提供了对潜在分布(即总体分布)的较好估计,对协方差膨胀和局地化的依赖较小,所以降低精度实际上可能可以改善天气预报的准确性.
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