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Modeling Background Error Covariance in Variational Data Assimilation with Wavelet Method

机译：用小波法模拟变分数据同化中的背景误差协方差

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Background error covariance (B) plays an important role in any meteorological variational data assimilation system, which determines how information of observations is spread in model space. In this paper, based on the WRF model and it's 3D-Var system, an algorithm using orthogonal wavelet to model B-matrix is developed. Because each wavelet function contains both information on position and scale, using a diagonal correlation matrix in wavelet space can represent the anisotropic and inhomogeneous characteristics of B. The experiments show that local correlation functions are better modeled than spectral method, and the forecasts of track and intensity for typhoon Kaemi are significantly improved by the new method.
机译：背景技术错误协方差（b）在任何气象变分数据同化系统中起重要作用，这决定了观察信息如何在模型空间中传播。本文基于WRF模型和IT的3D-Var系统，开发了一种使用正交小波对模型B矩阵的算法。因为每个小波函数包含关于位置和比例的信息，所以使用小波空间中的对角相关矩阵可以代表B的各向异性和不均匀特性。实验表明，局部相关函数比光谱法更好，以及轨道预测和轨道预测通过新方法显着改善了台风Kaemi的强度。

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