系集調整卡爾曼濾波(EnsembleAdjustmentKalmanFilter;EAKF)為美國國家大氣研究中心(NationalCenterforAtmosphericResearch;NCAR)資料同化研究平台(DataAssimilationResearchTestbed;DART)近年來發展的最新資料同化系統。它是一種系集同化分析方法,與傳統變分資料同化最大差異在於模式的背景場誤差(BackgroundError)會隨時間變動,不是一固定值,係利用同化新的觀測資料後,先進行短時系集預報,將所得的系集預報場當作下一時步之系集模式背景場,而後依各系集成員背景場之間的相關特性,計算出新的背景場誤差,使背景場誤差特徵架構與實際大氣狀態有關聯,以提升同化觀測資料能力,降低預報誤差。本次赴美實習,主要學習EAFK系集同化系統對觀測資料之處理,如觀測資料型態與宣告之設定、觀測資料之品質控制(QualityControl;QC)和觀測運算因子流程等,並將歐洲中期氣象預報中心(EuropeanCentreforMedium-RangeWeatherForecasts;ECMWF)全球模式之預報場作為觀測資料,稱為ECBOGUS資料,植入於EAKF系集同化系統中作同化,改善部分地區無觀測資料更新模式背景場之問題,以提高模式預報表現與準確度。 |