【摘 要】
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分级集合滤波（Hierarchical Ensemble Filter,HEF）和采样误差修正（Sampling Error Correction,SEC）局地化算法能够使采样误差取得极小值,且不需要给出距离的定义。为了检验其理论
【机 构】
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南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(2013CB43013);江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(KYLX_0829;KYLX_0844);国家自然科学基金重点资助项目(41430427);江苏省高校自然科学重大基础研究项目(11KJA170001);江苏省气象科学研究所北极阁基金(BJG201510)
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分级集合滤波（Hierarchical Ensemble Filter,HEF）和采样误差修正（Sampling Error Correction,SEC）局地化算法能够使采样误差取得极小值,且不需要给出距离的定义。为了检验其理论优势,基于集合卡尔曼滤波（Ensemble Kalman Filter,EnKF）方法同化模拟雷达资料,通过与Gaspari-Cohn（GC）局地化算法对比,分析不同局地化算法对EnKF同化效果的影响。结果表明,HEF和SEC局地化算法的雷达回波在水平和垂直方向上均强于GC局地化
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