基于粒子滤波和三维变分混合数据同化方法的构建与理想实验验证

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作   者：

姚长坤;  魏琨; 

作者机构：

哈尔滨工程大学数学科学学院; 

关键词：

混合数据同化;  粒子滤波;  三维变分;  残差重采样; 

期刊名称：

热带海洋学报

i s s n：

年卷期：

2024 年 001 期

页   码：

56-63

摘   要：

本文基于粒子滤波和三维变分设计了一种新的混合数据同化方法.新方法通过粒子滤波的最优估计生成具有背景误差信息的集合扰动,从而为三维变分提供流依赖的背景误差协方差.粒子退化一直是粒子滤波应用于数据同化领域的主要阻碍.为了让混合方法更好地发挥作用,针对粒子退化问题,本文提出了一种改进的残差重采样方法,通过在正态分布中采样粒子,解决了退化导致的粒子缺乏多样性.在理想lorenz-63模型上进行数据同化实验,结果表明,新方法在模型误差较大的情况下效果优于集合变换三维变分方法(ensemble transform Kalman filter-three-dimensional variational method,ETKF-3Dvar),并且随着模型误差不断增大,新方法也同样优于传统数据同化方法.改进的残差重采样在与分层重采样和一般残差重采样的对比实验中,在给定时间窗口内可以保证同化结果稳定,而其他两种方法的同化结果都出现了较大偏差.