利用EnKF-SQ同化半定性海冰厚度数据
应用统计
2020-01-08 v1 大气与海洋物理
摘要
一种新引入的随机数据同化方法——集合卡尔曼滤波半定性方法（Ensemble Kalman Filter Semi-Qualitative, EnKF-SQ）——在双试验框架中被应用于北极的一个真实耦合海冰-海洋模型TOPAZ4配置。该方法被证明能够为范围受限的薄冰厚度测量（如被动微波遥感所获）增添价值，相较于忽略超出范围的值或同化气候态等更简单的处理方式而言。我们评估了EnKF-SQ固有的一些已知特性：将解拉向厚度阈值的趋势、所得分析集合的偏度以及潜在异常值的出现。实验表明，鉴于此处所用海冰数据同化系统的其他次优特征（非线性、非高斯变量、缺乏强耦合），这些特性均不构成危害。EnKF-SQ具有一个调谐参数，针对当前系统的最佳性能进行了调整。敏感性测试显示，结果并不关键依赖于该调谐参数的选择。总体而言，EnKF-SQ是将半定性观测同化到高维非线性系统的一种有效方法。
引用
@article{arxiv.1904.12590,
title = {Assimilation of semi-qualitative sea ice thickness data with the EnKF-SQ},
author = {Abhishek Shah and Laurent Bertino and Francois Counillon and Mohamad El Gharamti and Jiping Xie},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.12590},
year = {2020}
}
备注
24 pages, 11 figures, research article