基于浅水波方程的自适应局地化算法评估数据-时空三极环境大数据平台

本数据用于基于浅水波方程进行自适应局地化方案的性能评估。该理想试验的数据来自于浅水波方程数值模式的模拟，构造了真实场，背景场，观测，集合样本，采用NLS-i4DVar方法进行同化分析得到最优分析场，进而进行模式预报。求解不同变量的预报场和真实场的均方根误差进行自适应局地化方案评估。试验一首先是在不同的局地化方案下高度场和风场的同化精度；试验二是自适应局地化方案对集合样本数的敏感性研究；试验三是自适应局地化方案对不同采样方案的敏感性研究。

数据使用方法

文件命名：数据以文本格式存储，文件名称为"Loc_i4DVar_xx_yy.txt", 其中，xx代表变量，yy代表不同局地化方案。
数据读取方式：该数据可用ｎｃｌ打开，并进行画图。

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数据的引用

张洪芹, 田向军, 凤小兵. (2022). 基于浅水波方程的自适应局地化算法评估数据. 国家青藏高原科学数据中心, 2022. doi: 10.11888/Atmos.tpdc.272233.
[Ｚｈａｎｇ, H., Tian, X., Feng, X. (2022). Evaluation data of adaptive localization algorithm based on 2-D shallow water equation model. National Tibetan Plateau Data Center, 2022]

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License： This work is licensed under an Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)

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关键词

学科：大气
主题：风
地点：理想实验
时间：理想试验

空间位置

East: 1.00	West: 1.00
South: -1.00	North: 1.00

数据细节

文件列表
/data/fig2/Loc_i4DVar_h_Np2.txt 大小：72 字节

/data/fig2/Loc_i4DVar_h_Np6.txt 大小：73 字节

/data 大小：14.0 KB

/data/fig2 大小：1.4 KB

/data/fig3 大小：362 字节

/data/fig4 大小：289 字节

/data/Loc_Fig2.ncl 大小：4.2 KB

/data/Loc_Fig3.ncl 大小：4.3 KB

/data/Loc_Fig4.ncl 大小：3.5 KB

/data/fig2/Loc_i4DVar_h_5.txt 大小：73 字节

/data/fig2/Loc_i4DVar_h_6.txt 大小：72 字节

/data/fig2/Loc_i4DVar_h_7.txt 大小：72 字节

/data/fig2/Loc_i4DVar_h_AD.txt 大小：73 字节

/data/fig2/Loc_i4DVar_h_ADr.txt 大小：73 字节

/data/fig2/Loc_i4DVar_h_AVE.txt 大小：72 字节

/data/fig2/Loc_i4DVar_h_Ny12.txt 大小：73 字节

/data/fig2/Loc_i4DVar_h_Ny8.txt 大小：71 字节

/data/fig2/Loc_i4DVar_w_5.txt 大小：72 字节

/data/fig2/Loc_i4DVar_w_6.txt 大小：73 字节

/data/fig2/Loc_i4DVar_w_7.txt 大小：73 字节

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/data/fig2/Loc_i4DVar_w_ADr.txt 大小：72 字节

/data/fig2/Loc_i4DVar_w_AVE.txt 大小：73 字节

/data/fig2/Loc_i4DVar_w_Np2.txt 大小：72 字节

/data/fig2/Loc_i4DVar_w_Np6.txt 大小：73 字节

/data/fig2/Loc_i4DVar_w_Ny12.txt 大小：73 字节

/data/fig2/Loc_i4DVar_w_Ny8.txt 大小：73 字节

/data/fig3/Loc_i4DVar_w_AD.txt 大小：71 字节

/data/fig3/Loc_i4DVar_w_Np2.txt 大小：72 字节

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/data/fig4/Loc_i4DVar_h_ADr.txt 大小：73 字节

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/data/fig4/Loc_i4DVar_w_ADr.txt 大小：72 字节
时间分辨率：Hourly
空间分辨率：100km - 1000km
大小：2.0 MB
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共享方式： 开放获取
元数据更新时间：2022-04-07