导读:本文包含了四维变分论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:四维,资料,海洋,模式,数据,积云,线性化。
四维变分论文文献综述
龚建东,刘永柱,张林[1]（2019）在《面向四维变分资料同化的NSAS积云深对流参数化方案的简化及线性化研究》一文中研究指出GRAPES全球四维变分资料同化系统需要积云深对流参数化方案的线性化与伴随方案,直接采用原始复杂参数化方案进行线性化并不可行,需要发展简化光滑方案来减缓非线性与非连续性特征。GRAPES全球模式采用NSAS积云对流参数化方案,积云深对流对环境的反馈主要通过补偿下沉来实现,研究突出补偿下沉作用,忽略降水蒸发、动量反馈等贡献,形成简化方案。采用输入温、湿度廓线加入不同幅度小扰动方法,评估参数化方案计算的温度、比湿时间倾向对输入扰动的敏感性,检验非线性与非连续特征。提出避免或减缓非连续"开关"的方法,在简化方案的基础上发展了简化光滑方案。简化光滑方案与原始积云深对流方案相比,在对流触发上一致,在对流的位温与比湿倾向、降水的时序模拟等方面相似,而在减缓非线性、避免非连续性方面显着优于原始方案。基于简化光滑方案发展的线性化方案表明,对小于2倍分析增量幅度的扰动,线性化方案可以较好地模拟非线性方案的扰动发展。发展的简化光滑方案具有合理性和实用性。(本文来源于《气象学报》期刊2019年04期）
周超杰,张杰,杨俊钢,徐明明,张庆君[2]（2019）在《基于ROMS模式的南海SST与SSH四维变分同化研究》一文中研究指出卫星遥感观测获得了大量高分辨率的海面实时信息,包括海面温度(SST)和海面高度(SSH)等,同化进入数值模式可有效提升模拟精度。本文基于ROMS模式与四维变分同化方法(4DVAR),使用AVHRR SST和AVISO SSH数据,开展了南海区域同化实验。为检验同化的效果,分别利用HYCOM再分析资料和Argo温盐实测数据分析了同化结果的海面高度、流场及温盐剖面的精度。对比结果表明,SST和SSH的同化能够改善ROMS的模拟结果:同化后海面高度场能够更为准确地捕捉海洋的中尺度特征,与HYCOM海面高度再分析资料相比,平均绝对偏差和均方根误差分别为0.054 m和0.066 m;与HYCOM 10 m层流场相比,东向与北向流速平均绝对偏差分别为0.12 m/s和0.11 m/s,相比未同化均提升约0.01 m/s;温盐同化结果与Argo温盐实测具有较高的一致性,温度和盐度平均绝对偏差为0.45℃、0.077,均方根误差为0.91℃、0.11,单个的温盐廓线对比说明,同化结果与HYCOM再分析资料精度相当。(本文来源于《海洋学报》期刊2019年01期）
陈耀登,陈海琴,孙娟珍,ZHANG,Ying,WANG,Hong-li[3]（2018）在《雷达观测对应模式变量非线性特征及对四维变分同化的影响》一文中研究指出四维变分同化(4DVar)中切线性模式和伴随模式的时间积分长度即为同化时间窗的长度。为理解线性模式时间积分长度对4DVar的具体影响,在雷达观测对应变量非线性分析的基础上,进行了一系列不同时间窗(10 min、20 min和30 min)4DVar单点观测试验和一次降雨的实际雷达同化和预报试验。从径向风同化来看:短时间窗(10 min)的风场增量更大、更局地;长时间窗(20 min、30 min)的风场增量则更具系统性特征,但会丢失一些小尺度信息,导致暴雨预报能力降低。从反射率同化来看:短时间窗对6 h内强降水预报有较明显的改善,较长时间窗甚至会降低降水预报效果。研究旨在为合理设置4DVar的同化时间窗提供参考,以有效利用高时空分辨率的雷达观测资料,又尽量减小线性化造成的误差,进而快速有效地同化雷达信息。(本文来源于《热带气象学报》期刊2018年06期）
王金成,韩威[4]（2018）在《NOAA-20 ATMS资料在GRAPES＿GFS四维变分中的同化应用》一文中研究指出在GRAPES‐GFS四维变分同化系统中,研究了NOAA‐20 ATMS资料的偏差特征,建立了偏差订正方案和云检测方案,并初步研究了ATMS资料的稀疏化方案与模式分辨率与观测分辨率的关系,在GRAPES‐GFS四维变分同化系统中实现了ATMS资料的同化应用,分析和预报影响试验表明ATMS资料对GRAPES的模式预(本文来源于《第35届中国气象学会年会 S9 卫星资料同化》期刊2018-10-24）
杨雨轩,张立凤,张斌,张明阳,谢宾鹏[5]（2018）在《四维集合变分同化方法在华南冬季暴雨模拟中的应用》一文中研究指出利用WRF(Weather Research and Forecasting)模式和基于本征正交分解的四维集合变分同化方法(POD-4DEn Var),对2015年12月9日一次华南暴雨过程进行多普勒雷达资料同化试验,并与叁维变分同化试验(WRF-3DVar)进行对比,讨论了POD-4DEn Var方法中局地化半径对模拟效果的敏感性。结果表明,比较不同化雷达资料的控制试验,WRF-3DVar和WRF-POD-4DEn Var试验的降水模拟结果得到明显改善,且WRF-POD-4DEn Var的降水强度更接近实况。两种同化方法通过改变不同的初始要素达到改进降水模拟效果的目的,3DVar方法通过调整初始风场,间接减弱暴雨发生的水汽条件,POD-4DEn Var方法则直接调整湿度场。在降水过程中,同化试验改变了冷空气活动和水汽通量辐合的模拟结果,从而改善降水的模拟效果。POD-4DEn Var方法对局地化半径比较敏感,随局地化半径增大,同化对风场和湿度场的影响范围扩大,当局地化半径取为200 km时,降水模拟的效果最好。(本文来源于《热带气象学报》期刊2018年02期）
修义瑞,林士伟,方长芳[6]（2018）在《南海北部海洋四维变分同化试验研究》一文中研究指出为了研究四维变分同化方法在南海北部海洋数值预报中的适用性,使用海洋区域模式(ROMS),建立了南海北部海洋资料四维变分同化系统,进行了温盐廓线和海面温度数据同化试验,初步对比分析了叁种四维变分实现方法的同化效果。研究结果表明,四维变分同化方法具有较好的同化效果,其中,增量强约束方法(I4DVar)具有较好的稳定性,其稳定性高于4DPSAS和R4DVar。本文研究成果为建立南海业务化海洋四维变分同化及预报系统奠定技术基础。(本文来源于《海洋测绘》期刊2018年01期）
耿小兵,绪梅,陈琳[7]（2017）在《基于集合四维变分同化的核事故源项反演方法》一文中研究指出提出了一种针对核事故应急响应的源项反演方法,该方法采用基于本征正交分解的集合四维变分同化算法:PODEn4 DVar,结合由拉格朗日粒子扩散模式FLEXPART生成的传输系数矩阵TCM,并可利用事故核电站近区的放射性核素采样结果。孪生实验采用福岛核事故周围100:km范围内的~(137)Cs空气浓度的仿真观测,结果表明该方法能反演出事故早期的释放率。考虑到放射性核素的扩散时间,四维变分方法是必要的。源项反演的准确度取决于观测数据和TCM,而TCM的准确度取决于大气扩散模型和事故发生后的气象资料的精度。(本文来源于《中国核科学技术进展报告（第五卷）——中国核学会2017年学术年会论文集第5册（核材料分卷、辐射防护分卷）》期刊2017-10-16）
杨雨轩,张立凤,张斌,张明阳,谢宾鹏[8]（2017）在《四维集合变分同化在华南冬季暴雨模拟中的应用》一文中研究指出1引言暴雨等强对流天气,因其局地性强,时间短,尺度小,一直是预报的难点,而初值不确定性是预报误差的主要来源之一。新一代多普勒天气雷达资料由于具有高时空分辨率的特点,其观测的径向风和反射率可以对中小尺度天气系统的水物质场和风场进行精细化的描述,这对改善初始场,进而提高预报效果具有很大的应用价值。本文采用Tian等~([1-2])提出的基于本征正交分解(POD)的四维集合变分同化方法(POD-4DEn Var),利用Zhang等[3]构造的雷达资料同化系统,对2015年12月9日的一次华南暴雨过程进行多普勒雷达资料同化试验,并与叁维变分同化试验进行了比较,以检验POD-4DEn Var方法的性能。2资料选取模式初始场和侧边界条件采用美国国家环境预报中心(NCEP)提供的每日四次的再分析资料,水平分辨率为1°×1°。降水资料采用中国地面与CMORPH降水产品融合的逐小时降水量网格数据集(1.0版本),水平分辨率为0.1°×0.1°。雷达资料使用S波段多普勒天气雷达观测的径向风和雷达反射率因子,雷达位于梅州站(位置:115.99°E,24.26°N;天线海拔高度:416m)。3模拟结果分析3.1降水模拟不同化雷达资料的控制试验及用叁维变分和四维集合变分方法的同化试验基本上都模拟除了降水落区的分布,但控制试验的降水明显偏强,叁维变分和四维集合变分试验的降水强度有所减弱,其中四维集合变分同化的降水强度最接近实况。3.2初始场分析通过初始风场和湿度场发现,叁维变分和四维集合变分两种同化方法削弱降水的方式不同,叁维变分同化方法通过调整初始风场,使得来自高纬的偏北气流增强,阻碍南海暖湿气流向华南暴雨区的输送,间接减弱暴雨发生发展所需的水汽条件,从而达到改善降水模拟效果的目的。而四维集合变分同化方法则直接对湿度场进行调整,减弱暴雨区的相对湿度,从而使降水模拟更接近实况。3.3冷空气活动和水汽条件在降水过程中,同化试验改变了冷空气活动和水汽通量辐合的模拟结果,从而改善了降水的模拟效果,这说明这2个因子是此次华南冬季暴雨发生的直接影响因子,水汽通量辐合大值区与暴雨落区有较好的对应,降水的强度与冷空气活动的强弱有一定的关系。(本文来源于《第34届中国气象学会年会 S18 气象雷达探测新技术与数据质控的业务应用论文集》期刊2017-09-27）
林士伟[9]（2016）在《南海北部四维变分资料同化应用研究》一文中研究指出计算机技术的飞速发展为高分辨率海洋数值模式的应用提供了必要条件。目前,海洋观测资料相对匮乏,资料同化对提高数值模式模拟的准确度具有重要作用。四维变分同化方法可以把一个时间窗口里的所有观测进行同化,可以大大提高观测资料的有效率和利用率。本文基于海洋区域模式(ROMS),以我国南海区域海洋模式及海洋资料四维变分同化系统的建立为出发点,针对同化过程中出现的关键问题,建立一般性的海洋资料同化处理流程,模块化设计,有利于后期的扩展应用。使用经过质量控制的观测资料和空间滤波方法的协方差处理方法,在南海区域进行一系列的测试试验,对叁种四维变分实现方法的效果做出了初步的对比,增量的方法具有较好的稳定性。针对2010年南海北部出现的暖涡使用增量四维变分方法做了同化试验,并与HYCOM分析场及XBT观测资料比较分析,同化结果对于流场及温盐结构的改进较为明显。(本文来源于《国防科学技术大学》期刊2016-12-01）
张洪芹,田向军[10]（2016）在《非线性集合四维变分同化方法NLS-4DVar之局地化改进》一文中研究指出四维变分同化可利用同化窗口内所有可能的观测信息优化大气、海洋模式的初始场,从而极大地提高大气、海洋模式模拟性能,而作为4DVar标准算法的伴随方法始终无法避免伴随模式使用所带来的避免繁琐与复杂的预报模式伴随方程的编程、维护以及更新。为避免伴随模式的使用,集合四维变分方法 4DEn Var方法被逐渐开发为4DVar的求解提供了一种便捷的途径,4DEn Var一般通过局地化过程消除样本不足所造成的虚假相关,而局地化方案的不同也必然会影响到其最终的同化效果。本文我们将一种集合样本扩展的局地化方案引入到基于Gaussian-Newton迭代算法的非线性集合四维变分同化方法 NLS-4DVar,从而避免了原算法中为进行局地化过程而额外需要的线性化假设,使得算法收敛更稳定。另外,通过将原Gaussian-Newton迭代序列进行变形、避免了矩阵的直接求逆,极大地提高了同化算法的计算效率。利用非线性动力模型Lorenz-96所开展的观测系统模拟试验表明:采用新的样本扩展型局地化方案的NLS-4DVar算法其同化精度略优于NLS-4DVar原始算法,由于避免了矩阵的直接求逆,其计算效率反而有所提高,同化所需时间有所降低,对于大气与海洋数据同化领域的应用具有极大的潜力。(本文来源于《第33届中国气象学会年会 S9 水文气象灾害预报预警》期刊2016-11-01）
四维变分论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
卫星遥感观测获得了大量高分辨率的海面实时信息,包括海面温度(SST)和海面高度(SSH)等,同化进入数值模式可有效提升模拟精度。本文基于ROMS模式与四维变分同化方法(4DVAR),使用AVHRR SST和AVISO SSH数据,开展了南海区域同化实验。为检验同化的效果,分别利用HYCOM再分析资料和Argo温盐实测数据分析了同化结果的海面高度、流场及温盐剖面的精度。对比结果表明,SST和SSH的同化能够改善ROMS的模拟结果:同化后海面高度场能够更为准确地捕捉海洋的中尺度特征,与HYCOM海面高度再分析资料相比,平均绝对偏差和均方根误差分别为0.054 m和0.066 m;与HYCOM 10 m层流场相比,东向与北向流速平均绝对偏差分别为0.12 m/s和0.11 m/s,相比未同化均提升约0.01 m/s;温盐同化结果与Argo温盐实测具有较高的一致性,温度和盐度平均绝对偏差为0.45℃、0.077,均方根误差为0.91℃、0.11,单个的温盐廓线对比说明,同化结果与HYCOM再分析资料精度相当。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
四维变分论文参考文献
[1].龚建东,刘永柱,张林.面向四维变分资料同化的NSAS积云深对流参数化方案的简化及线性化研究[J].气象学报.2019
[2].周超杰,张杰,杨俊钢,徐明明,张庆君.基于ROMS模式的南海SST与SSH四维变分同化研究[J].海洋学报.2019
[3].陈耀登,陈海琴,孙娟珍,ZHANG,Ying,WANG,Hong-li.雷达观测对应模式变量非线性特征及对四维变分同化的影响[J].热带气象学报.2018
[4].王金成,韩威.NOAA-20ATMS资料在GRAPES＿GFS四维变分中的同化应用[C].第35届中国气象学会年会S9卫星资料同化.2018
[5].杨雨轩,张立凤,张斌,张明阳,谢宾鹏.四维集合变分同化方法在华南冬季暴雨模拟中的应用[J].热带气象学报.2018
[6].修义瑞,林士伟,方长芳.南海北部海洋四维变分同化试验研究[J].海洋测绘.2018
[7].耿小兵,绪梅,陈琳.基于集合四维变分同化的核事故源项反演方法[C].中国核科学技术进展报告（第五卷）——中国核学会2017年学术年会论文集第5册（核材料分卷、辐射防护分卷）.2017
[8].杨雨轩,张立凤,张斌,张明阳,谢宾鹏.四维集合变分同化在华南冬季暴雨模拟中的应用[C].第34届中国气象学会年会S18气象雷达探测新技术与数据质控的业务应用论文集.2017
[9].林士伟.南海北部四维变分资料同化应用研究[D].国防科学技术大学.2016
[10].张洪芹,田向军.非线性集合四维变分同化方法NLS-4DVar之局地化改进[C].第33届中国气象学会年会S9水文气象灾害预报预警.2016
论文知识图
