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集合KALMAN滤波和最优插值方法在不同观测分布的比较理想试验
被引量:
6
1
作者
林彩燕
朱江
陆春谷
《气候与环境研究》
CSCD
北大核心
2006年第5期553-564,共12页
目前一种比较流行并且可行的同化方法-集合Kalman滤波(EnKF)能够计算依赖于流的误差统计量。理论上,EnKF能够比最优插值、三维变分等更准确地计算误差统计量,能更好地融合背景场和观测场的信息。作者利用二维平流扩散方程经过10天的同...
目前一种比较流行并且可行的同化方法-集合Kalman滤波(EnKF)能够计算依赖于流的误差统计量。理论上,EnKF能够比最优插值、三维变分等更准确地计算误差统计量,能更好地融合背景场和观测场的信息。作者利用二维平流扩散方程经过10天的同化循环,比较不同观测分布的情况下EnKF和最优插值(OI)的模拟能力。理想试验结果显示,随着观测分布密度的减小,尤其是当观测的分辨率大于OI估计的相关尺度时,集合Kalman滤波的结果比最优插值有更明显的改进。
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关键词
集合KALMAN滤波
最优插值
观测分布
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职称材料
题名
集合KALMAN滤波和最优插值方法在不同观测分布的比较理想试验
被引量:
6
1
作者
林彩燕
朱江
陆春谷
机构
中国科学院大气物理研究所国际气候与环境科学中心
NOAA-Research Forecast Systems Laboratory Boulder
出处
《气候与环境研究》
CSCD
北大核心
2006年第5期553-564,共12页
基金
国家杰出青年基金资助项目40225015
文摘
目前一种比较流行并且可行的同化方法-集合Kalman滤波(EnKF)能够计算依赖于流的误差统计量。理论上,EnKF能够比最优插值、三维变分等更准确地计算误差统计量,能更好地融合背景场和观测场的信息。作者利用二维平流扩散方程经过10天的同化循环,比较不同观测分布的情况下EnKF和最优插值(OI)的模拟能力。理想试验结果显示,随着观测分布密度的减小,尤其是当观测的分辨率大于OI估计的相关尺度时,集合Kalman滤波的结果比最优插值有更明显的改进。
关键词
集合KALMAN滤波
最优插值
观测分布
Keywords
Ensemble Kalman Filter, Optimal Interpolation, observational networks
分类号
P435 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
集合KALMAN滤波和最优插值方法在不同观测分布的比较理想试验
林彩燕
朱江
陆春谷
《气候与环境研究》
CSCD
北大核心
2006
6
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