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观测时空分辨率对集合同化和预报的影响
李茹珊, 邓俊杰, 孙浩昊, 傅克成, 雷荔傈
南京大学学报(自然科学版), 2025, 61(
3
): 506-516. DOI:
10.13232/j.cnki.jnju.2025.03.013
图7
多尺度模型与大模式误差下（Model Ⅲ,
F
=18），不同观测频率对同化结果的影响
本文的其它图/表
图1
不同试验的循环同化以及预报示意图（蓝色箭头表示循环同化，灰色箭头表示预报）
表1
模型Ⅱ在不同观测频率和观测密度下的最优同化参数，左侧数值表示小模式误差（
F
=16）,右侧数值表示大模式误差（
F
=18）
图2
大尺度模型与小模式误差情形下（Model Ⅱ,
F
=16），不同观测密度对同化结果的影响
图3
大尺度模型与大模式误差下（Model Ⅱ,
F
=18），不同观测频率对同化结果的影响
表2
模型Ⅲ在不同观测频率和观测密度下的最优同化参数，左侧数值表示小模式误差（
F
=16）,右侧数值表示大模式误差（
F
=18）
图4
多尺度模型与小模式误差下（Model Ⅲ,
F
=16），不同观测密度对同化结果的影响
图5
多尺度模型与小模式误差下（Model Ⅲ,
F
=16），
X
维度的
RMSE
和
Spread
/
Error
分析
图6
多尺度模型与小模式误差下（Model Ⅲ,
F
=16），
Y
维度的
RMSE
和
Spread
/
Error
分析
图8
多尺度模型与大模式误差下（Model Ⅲ,
F
=18）,
X
维度的
RMSE
和
Spread
/
Error
分析
图9
多尺度模型与大模式误差下（Model Ⅲ,
F
=18），
Y
维度的
RMSE
和
Spread
/
Error
分析
