[口头报告]古气候数据同化:基于类比物的离线混合集合卡尔曼滤波

古气候数据同化:基于类比物的离线混合集合卡尔曼滤波
编号:1247 稿件编号:1743 访问权限:私有 更新:2023-04-09 22:32:17 浏览:424次 口头报告

报告开始:2023年05月07日 14:30 (Asia/Shanghai)

报告时间:10min

所在会议:[1B] 1B、第四纪地质与全球变化 » [1B-3] 1B-3 第四纪地质与全球变化

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摘要
气候代用资料在古气候场重建中能够提供有效的信息。与此同时,气候模式能够提供动力限制。数据同化(Data assimilation; DA)结合代用观测和模式的信息,已经在古气候研究中得到应用。之前的研究结果已经有了令人鼓舞的结果。离线集合卡尔曼滤波(Offline ensemble Kalman filter; OEnKF)随机从气候态中取样构造先验集合成员,而基于类比物(Analog)的离线集合卡尔曼滤波(Analog offline EnKF; AOEnKF)通过选择与观测更加接近的类比物作为先验集合成员,能够提供”流依赖“(Flow-dependent)的信息,但是用”流依赖“的类比物估计得到的背景误差协方差往往受到取样误差影响。混合同化方法混合了能够处理取样误差的静态背景误差协方差矩阵B,因此我们提出基于类比物的离线混合集合卡尔曼滤波(Hybrid gain analog offline EnKF; HGAOEnKF)。HGAOEnKF的先验集合平均是基于”流依赖“的类比物,背景误差协方差矩阵在保留类比物集合提供的”流依赖“信息的同时,通过混合静态背景误差协方差矩阵B减小取样误差的影响。因此,HGAOEnKF相比于OEnKF, AOEnKF更具有优势。对与极端年份的重建,优势更加明显。
 
关键字
数据同化,集合卡尔曼滤波,类比物
报告人
孙浩昊
南京大学

稿件作者
孙浩昊 南京大学
雷荔傈 南京大学
LiuZhengyu The Ohio State University
宁亮 南京师范大学
谈哲敏 南京大学
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