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采用著名的Lorenz 63模式, 数值研究了常数型最优强迫在校正数值模式中的作用. 结果表明, 当数值模式仅考虑由于参数误差导致的随状态变量发展变化的模式误差时, 在数值模式倾向方程叠加常数型最优强迫能够很好地抵消该类模式误差对预报结果的影响; 当数值模式未考虑观测中依赖于时间的随机过程时, 常数型最优强迫也可以较好地抵消由随机过程导致的模式误差的影响. 实际情形中, 数值模式预报结果同时受到由随机过程和参数不确定性导致的模式误差及其相互作用的影响. 结果表明, 常数型最优强迫方法同样能够在很大程度上抵消该类混合型模式误差对预报结果的影响. 综上所述, 即使模式物理过程产生的模式误差是依赖于时间变化的, 在模式中叠加常数型最优强迫校正模式的方法也可以在很大程度上抵消模式误差对预报结果的影响. 常数型最优强迫方法可能是一个较好的校正模式和改进模式预报技巧的方法.
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