伴随系统及非线性优化方法在REM模式可预报性研究中的实际个例应用

doi:10.3878/j.issn.1006-9895.2007.05.21

首页 > 过刊浏览>2007年第31卷第5期 >987-998. DOI:10.3878/j.issn.1006-9895.2007.05.21

伴随系统及非线性优化方法在REM模式可预报性研究中的实际个例应用
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                        10.3878/j.issn.1006-9895.2007.05.21
                    
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基金项目:国家自然科学基金资助项目40233029、40221503，中国科学院知识创新工程方向项目KZCX2-208，大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室开放课题

The Application of the Adjoint Modeling System and Nonlinear Optimization Method in the Study of Predictability of the REM with Observational Data

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利用REM模式的伴随系统和非线性优化方法，通过三个实际天气个例，对REM模式的可预报性问题进行了研究。结果表明，REM模式在给定的实际应用中可接受的预报误差范围内，对三个天气个例都具有预报能力。对于个例一，利用现有的常规报文初始观测场，进行简单的插值处理（最优插值等），REM数值模式就可以得到比较满意的预报结果；对于个例二和个例三，对现有的报文初始观测场进行处理（如四维变分资料同化）后，REM模式在给定的误差允许范围内，对这两个天气个例仍得到满意的预报。研究结果不仅对改进数值模式具有一定的指导意义，而且对如何改进数值模式的初值问题，特别是在中尺度天气预报中如何改进具有一定的参考价值。

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王铁,穆穆.伴随系统及非线性优化方法在REM模式可预报性研究中的实际个例应用.大气科学,2007,31(5):987~998 WANG Tie, MU Mu. The Application of the Adjoint Modeling System and Nonlinear Optimization Method in the Study of Predictability of the REM with Observational Data. Chinese Journal of Atmospheric Sciences (in Chinese),2007,31(5):987~998

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