【摘 要】
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在进行多次外循环更新的增量分析框架下,前一次极小化迭代过程中产生的信息可提供给下一次极小化做预调节。该文在GRAPES全球四维变分同化系统中对极小化算法——L-BFGS算法
【基金项目】
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公益性行业（气象）科研专项（GYHY201506003）, 中国气象局数值预报中心GRAPES发展专项（GRAPES-FZZX-2016-04）, 国家留学人员科技活动择优资助项目“增量四维变分同化方案的优化”
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在进行多次外循环更新的增量分析框架下,前一次极小化迭代过程中产生的信息可提供给下一次极小化做预调节。该文在GRAPES全球四维变分同化系统中对极小化算法——L-BFGS算法实施了这种预调节,通过全观测的个例试验和批量试验进行评估,发现进行预调节后L-BFGS算法的收敛效率得到明显提高,而且在1个月的循环试验中表现十分稳定。该工作可以帮助GRAPES全球四维变分同化系统有效减少极小化的迭代次数,有利于满足业务化运行的时效要求。另外,间隔6 h和间隔24 h的两次4DVar分析对应的海森矩阵变化不大,因此,前
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