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　　国防科技大学臧增亮教授和复旦大学李志锦教授针对高分辨气溶胶观测信息在同化中利用不足的问题，提出了一种气溶胶多尺度三维变分同化方法，有效提高了同化对大尺度和小尺度观测信息的利用率。
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　　国防科技大学臧增亮教授和复旦大学李志锦教授的研究团队建立了一种多次迭代的气溶胶多尺度三维变分同化方法TS-3DVAR(Two Scale 3-Dimensional Variational) 。通过对背景误差样本进行尺度分离，构造出不同尺度的背景误差协方差，将气溶胶资料中的观测信息进行尺度分离，分别利用相应尺度的背景误差协方差以及空气质量模式背景场进行资料同化，并开展了一个月的预报试验。
　　研究结果表明，该方法有效提高了同化对大尺度和小尺度观测信息的利用率（图1），在54~216km的波长区间和351km以上的波长区间，TS-3DVAR同化增量的功率密度平均比传统的3DVAR提高71.70%和35.33%（图2）。TS-3DVAR对PM2.5初始场和预报场都有明显改善，在0~24小时预报时段，PM2.5的相关系数比3DVAR平均提高了5.08%, RMSE平均降低了24.85%（图3）。
　　图1 2018年11月01日00时PM2.5质量浓度的观测场(a)、3DVAR同化分析场(b)及其偏差(e)、TS-3DVAR同化分析场(c)及其偏差(f)、TS-3DVAR减去3DVAR同化分析场的差值(d)
　　图2 模拟区域3DVAR同化增量和TS-3DVAR同化增量的功率谱(30天均值)
　　图3 控制试验(Control)、3DVAR和TS_3DVAR试验预报值的Corr和RMSE(30天平均值)随预报时长的变化曲线

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