集合卡爾曼濾波數據同化在一維波動方程中的應用
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P456.7 TN713

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國家自然科學基金40105012資助


Application of Ensemble Kalman Filter Assimilation in One-Dimensional Wave Equation
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    簡要回顧了集合卡爾曼濾波(EnKF:Ensemble Kalman Filter)數據同化方法的發展歷史,并介紹了EnKF數據同化方法的基本原理,利用一維非線性波動方程進行了數值試驗。EnKF數據同化方法的實現過程簡單可行。避免了EKF中協方差演變方程預報過程中出現的計算不準確和關于協方差矩陣的大量數據的存儲問題,最主要的是EnKF可以有效控制模式變量估計誤差方差的增長,改善預報效果。

    Abstract:

    A brief review is given of the development history of the Ensemble Kalman Filter (EnKF) assimilation method and its essential theory. A numerical test was conducted using the one-dimensional nonlinear wave equation. Results indicate that the method has advantages of being simple to realize and being able to avoid the computation inaccuracy occurred in the prediction process using the EKF covariance variation equation and the problem of massive data storage resulted from the covariance matrix; moreover, the EnKF can control effectively the augment of the estimated error variance for model variables and improve the prediction precision.

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引用本文

費劍鋒 韓月琪.集合卡爾曼濾波數據同化在一維波動方程中的應用[J].氣象科技,2005,33(2):109~114119

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