【摘 要】
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本研究提出用集合样本的策略来实现CNOP-P的算法,并且用Lorenz-63方程进行了一系列实验,来评估该算法的效果和精度.实验结果表明,通过该算法得到的CNOP-P对应的最大预报误差和一百万个随机扰动样本中的最大预报误差非常接近,而且在不同预报时间、不同约束条件和不同初始条件情况下都能保持很好的精度.然后我们进一步用该算法得到的CNOP-P对Lorenz-63方程的三个参数进行了敏感性分析,敏感
【机 构】
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大气所Lasg和UCAS 大气所Lasg和清华大学地学中心
【出 处】
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中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室2013年度LASG年会
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本研究提出用集合样本的策略来实现CNOP-P的算法,并且用Lorenz-63方程进行了一系列实验,来评估该算法的效果和精度.实验结果表明,通过该算法得到的CNOP-P对应的最大预报误差和一百万个随机扰动样本中的最大预报误差非常接近,而且在不同预报时间、不同约束条件和不同初始条件情况下都能保持很好的精度.然后我们进一步用该算法得到的CNOP-P对Lorenz-63方程的三个参数进行了敏感性分析,敏感性分析表明在预报时间为0.2的时间单位的情况下,第三个参数b非常不敏感,而其他两个参数对影响Lorenz-63方程预报的不确定性起主导的作用.
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