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

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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

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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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来源
《气候与环境研究》 |2006年第5期|553-564|共12页
作者
林彩燕; 朱江; 陆春谷;
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作者单位

中国科学院大气物理研究所国际气候与环境科学中心,北京 100029;

中国科学院研究生院,北京 100049;

中国科学院大气物理研究所国际气候与环境科学中心,北京 100029;

NOAA-Research Forecast Systems Laboratory Boulder, CO 80305;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数值试验;
关键词
集合Kalman滤波; 最优插值; 观测分布;

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