31、大气与电离层热层的数据同化研究

最新推荐文章于 2025-10-19 12:50:01 发布
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分类专栏： 动态数据驱动环境科学 文章标签： 数据同化 集合卡尔曼滤波 电离层-热层模型
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大气与电离层热层的数据同化研究

在当今的气象与空间物理领域，数据同化技术对于提高预报准确性起着至关重要的作用。本文将围绕两个主要方面展开，一是利用集合卡尔曼滤波（EnKF）对全球电离层 - 热层模型进行数据同化，二是实现集合调整卡尔曼滤波（EAKF）与全球大气缩放模型（LMDZ5）的结合，以提升大气预报的精度。

集合卡尔曼滤波在电离层 - 热层模型中的应用

太阳是导致电离层 - 热层变化的主要驱动因素之一，其影响通过F10.7太阳射电通量指数纳入全球电离层 - 热层模型（GITM）。为了获得准确的热层环境，数据同化不仅要修正模型变量，还要估算合适的F10.7参数值，以减少预报误差。

同化过程使用了来自挑战微小卫星有效载荷（CHAMP）和重力恢复与气候实验（GRACE）卫星的总中性密度测量数据。通过数据拒绝实验，将GRACE的观测数据用于同化，然后将分析结果与CHAMP的观测数据进行比较。进行了两次独立的数据同化实验，分别在太阳活动极大期（2002年10月21 - 24日）和太阳活动极小期（2009年8月28 - 30日）进行。

实验结果如下表所示：
| 实验时间 | 太阳活动阶段 | GITM模型表现 | 同化效果 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 2002年10月21 - 24日 | 太阳活动极大期 | 能对电离层 - 热层做出合理估计 | 只能对模型进行小幅度修正 |
| 2009年8月28 - 30日 | 太阳活动极小期 | 无法对电离层 - 热层做出合理估计 | 通过F10.7参数对模型有显著改进 |

在太阳活动极大期，由于相关物理过程已被较好理解且在GITM

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