面向每小时三维集合数据同化屏幕水平观测到耦合大气-陆地模型
摘要：三维数据同化在将稀疏分布的2米温度观测数据同化到土壤湿度中的潜力探索。通过使用理想化的双生实验和有限区域模拟平台TerrSysMP以及合成观测数据，我们避免了模型偏差，并直接控制初始条件和观测误差。这些实验使我们能够测试使用局部集合卡尔曼滤波器进行每小时数据同化的方法，这种方法经常用于中尺度数据同化。与每天更新一维简化扩展卡尔曼滤波器相比，我们发现集合卡尔曼滤波器方法能够减小误差。我们将这种改进归因于对敏感度的集合近似以及集合卡尔曼滤波器更频繁的更新。每小时更新可以在白天产生积极的同化效果，在夜间则没有影响。通过三维集合卡尔曼滤波器，我们可以直接将屏幕水平观测数据同化到土壤湿度中，省略了需要的空间插值步骤。这些发现表明，局部的三维集合卡尔曼滤波器在每小时同化屏幕水平观测数据到耦合的大气-陆地模型中具有潜在的应用价值。
作者：Tobias Finn and Gernot Geppert and Felix Ament
论文ID：2209.13902
分类：Atmospheric and Oceanic Physics
分类简称：physics.ao-ph
提交时间：2022-09-29