Подробности

Категория: Март 2023

Учет скоррелированности ошибок спутниковых данных наблюдений AMV в ансамблевой системе усвоения данных

В. Г. Мизяк, А. В. Шляева, М. А. Толстых

Исследовано влияние учета скоррелированности ошибок спутниковых данных наблюдений ветра AMV (Atmospheric Motion Vectors) в ансамблевой системе усвоения данных на основе локального ансамблевого фильтра Калмана с преобразованием ансамбля. Принято применять диагональную матрицу ковариаций ошибок наблюдений, участвующих в усвоении. При усвоении спутниковых данных, в ошибках которых корреляции присутствуют, данные прореживают, а значения диагональных элементов матрицы ковариаций ошибок часто завышают. При этом утрачивается часть полезной информации о связях между ошибками. В статье применен другой метод: элементы матрицы ковариаций ошибок спутниковых данных наблюдений ветра AMV смоделированы с помощью авторегрессионной функции второго порядка. Показано, что такой подход помогает уменьшить среднеквадратическую ошибку в начальных данных для модели численного прогноза погоды, в том числе на мелких масштабах, а также повысить точность прогноза. Отмечено, что применение недиагональной матрицы ковариаций ошибок наблюдений AMV повышает точность полей анализов и прогнозов.