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文档简介

En-3DVAR混合资料同化自适应耦合系数的试验研究的任务书任务书：题目：En-3DVAR混合资料同化自适应耦合系数的试验研究任务背景：随着大气、海洋、地球等领域的数据获取手段不断完善，数据同化技术在气象预报、海洋预报等领域得到了广泛应用。En-3DVAR混合资料同化方法能够很好地将不同类型的观测数据融合起来，提高模型预报的准确性和可信度。然而，En-3DVAR混合资料同化方法中的耦合系数需要人工设置，不能自适应地对不同时空尺度进行调整，因此需要进一步研究。任务目标：本次任务旨在研究En-3DVAR混合资料同化方法中的自适应耦合系数。具体任务目标如下：1.探究En-3DVAR混合资料同化方法中的耦合系数对同化结果的影响。2.提出一种基于误差权重的自适应耦合系数计算方法。3.对提出的自适应耦合系数计算方法进行试验验证，比较自适应和固定耦合系数的同化效果。任务内容：1.深入研究En-3DVAR混合资料同化方法，探究耦合系数的物理意义以及不同耦合系数对同化结果的影响。2.分析现有的耦合系数计算方法，提出一种基于误差权重的耦合系数计算方法。这种方法应该能够自适应地对不同类型的观测数据进行加权，以达到最优的同化效果。3.实现基于误差权重的自适应耦合系数计算方法，并编写同化程序进行测试。4.进行多组同化实验，比较自适应和固定耦合系数的同化效果。实验数据应该包括不同时空尺度的观测数据和模型预报数据。任务要求：1.充分调研相关文献，理解现有方法的优缺点，提出创新性的改进方案。2.对于提出的自适应耦合系数计算方法进行数学推导和详细描述，确保其可行性和合理性。3.对编写的同化程序进行详细的测试和验证，并记录测试结果。4.撰写详细的实验报告，包括实验设计、方法说明、结果分析和结论等内容。5.实验报告应该具有一定的科研水平，体现出对同化方法的深入理解和创新思维。参考文献：1.T.H.Ha,T.N.Krishnamurti.Recentprogressinensemble-variationalandhybriddataassimilationfornumericalweatherprediction.JournalofMeteorologicalResearch,2020,34(5):887-897.2.P.Kürschnera,Z.Tothb,B.G.Starkc.Acomparisonbetweenadaptiveandfixedcouplingstrengthsinhybridensemble-variationaldataassimilation.WeatherandForecasting,2019,34(2):491-507.3.L.Zhang,Q.Li,T.Chen.AdaptiveCouplingStrengthinHybrid3DVarEnsembleDataAssim

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