考虑非对角观测误差协方差矩阵的异步海浪谱4D-LETKF同化研究
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:41406007
- 项目类别:青年科学基金项目
- 资助金额:24.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:D0601.物理海洋学
- 结题年份:2017
- 批准年份:2014
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2015-01-01 至2017-12-31
- 项目参与者:鲍文娣; 王健; 吴国丽; 董阿伦; 孟秀丽; 徐燕; 高翠翠;
- 关键词:
项目摘要
In data assimilation, observation error covariance matrix is often assumed as a diagonal matrix, which lost large amounts of information containing in the observation error. In addition, significant wave height assimilation can only use the total energy of ocean wave to study wave spectral. There is no enough information to correct the two-dimensional wave spectral generated by wave model because of the lack of parameters such as the direction of the wave. In view of this, based on the WAVEWATCH III wave model, we will explore the impact of observation error’s correlation to assimilation effect, and the concrete structure of off-diagonal observational error covariance matrix. The improved spectral partition strategy will be used to build the efficient 4D-LETKF-P which could assimilate asynchronous observations data. The assimilation study will be carried out based on the ENVISAT ASAR and CFOSAT Ocean wave spectrometer remote sensing data. This study could clarify the response mechanism of the observation error covariance matrix’s off-diagonal property to the assimilation effect. The project could provide idea for the assimilation of two-dimensional wave spectral data, and could lay the foundation for the development of high-precision ocean wave assimilation prediction model.
数据同化中,真实的观测误差协方差矩阵是非对角的,但常被假设为对角矩阵,这会丢失包含在观测误差中的大量信息;海浪数据同化中,有效波高同化只能用海浪的总能量来分析海浪谱, 缺少海浪的方向等资料,使之没有足够的信息来纠正模式产生的二维海浪谱。鉴于此,本研究拟基于海浪模式WAVEWATCH III,探求遥感数据非对角观测误差协方差矩阵的具体结构,分析观测误差的相关性对同化效果的影响,改进谱分割策略,构建同化异步海浪谱数据的4D-LETKF-P算法,开展ENVISAT ASAR和CFOSAT波谱仪等遥感海浪谱数据的同化研究。本研究对阐明观测误差协方差矩阵的非对角性质对同化效果的响应机制有重要意义,可为异步二维海浪谱数据的高效同化提供思路,为发展高精度的海浪同化预报模式奠定基础。
结项摘要
海浪数据同化中,目前的研究主要是针对海浪有效波高的同化研究,对二维海浪谱的直接同化研究较少。对背景误差协方差矩阵的研究较多,而对于观测误差协方差矩阵的研究基本都是进行简单的对角处理,即认为观测误差是无关的。为得到更高精度的海浪模拟结果,鉴于以上背景,本项目探索了观测误差的相关性对同化效果的影响,在理想同化实验下,应用非对角的观测误差协方差矩阵产生的同化结果更优。研究了LETKF同化方法的局地化策略,解决了抽样误差导致的模式状态背景方差的低估和观测与模式状态之间存在长距离伪相关的问题。由于有效波高同化只能用海浪的总能量来研究分析海浪谱,缺少海浪的方向等参数,这样就没有足够的信息来纠正海浪模式产生的二维海浪谱。本项目基于海浪模式WAVEWATCH III,构建了基于谱分割策略的4D-LETKF-P同化方案,研究了二维海浪谱的直接同化问题。进行了ENVISAT ASAR海浪谱数据的同化实验,实验表明与仅进行有效波高同化相比,可同化二维海浪谱数据的4D-LETKF-P同化方案的同化效果更优;本项目为二维海浪谱数据的高效同化提供了思路,可为海浪预报业务部门提供技术支撑。
项目成果
期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Convergence Analysis of Caputo-Type Fractional Order Complex-Valued Neural Networks
Caputo型分数阶复值神经网络的收敛性分析
- DOI:10.1109/access.2017.2679185
- 发表时间:2017-03
- 期刊:IEEE Access
- 影响因子:3.9
- 作者:JIAN WANG;GUOLING YANG;BINGJIE ZHANG;ZHANQUAN SUN;YUSONG LIU;JICHAO WANG
- 通讯作者:JICHAO WANG
Evaluation of input/dissipation terms in WAVEWATCH III using in situ and satellite significant wave height data in South China Sea
使用南海现场和卫星有义波高数据评估 WAVEWATCH III 中的输入/耗散项
- DOI:10.1007/s13131-017-1038-7
- 发表时间:2017
- 期刊:Acta Oceanologica Sinica
- 影响因子:1.4
- 作者:Wang Jichao;Zhang Jie;Yang Jungang;Bao Wendi;Wu Guoli;Ren Qifeng
- 通讯作者:Ren Qifeng
Periodic solutions of stochastic coupled systems on networks with periodic coefficients
具有周期系数的网络上随机耦合系统的周期解
- DOI:10.1016/j.neucom.2016.04.031
- 发表时间:2016-09
- 期刊:NEUROCOMPUTING
- 影响因子:6
- 作者:Wang Jichao;Zhang Xinhong;Li Wenxue
- 通讯作者:Li Wenxue
基于浮标数据的卫星雷达高度计海浪波高数据评价与校正
- DOI:--
- 发表时间:2016
- 期刊:海洋学报
- 影响因子:--
- 作者:韩伟孝;杨俊钢;王际朝
- 通讯作者:王际朝
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- 发表时间:--
- 期刊:中国石油大学学报(自然科学版)
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- 作者:乔田田;王际朝;李维国;吴勃英
- 通讯作者:吴勃英
其他文献
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