扩展卡尔曼滤波数据同化试验——基于Lorenz(1960)系统的研究

本文采用Lorenz(196 0 )系统 ,在只考虑初始误差及观测误差而不考虑模式误差的情况下 ,利用扩展卡尔曼滤波 (ExtendedKalmanFilter)数据同化方法进行了数值模拟试验。数值试验的结果表明 :扩展卡尔曼滤波数据同化方法对系统状态的估计有较好的改善作用 ,能有效的抑制估计误差的增长 ;加大观测频率 ,可以进一步改善数据同化的效果 ,使估计误差进一步减小 ;由于模式误差的存在 ,系统的不稳定能量会不断的累积 ,出现了估计误差的异常增长和计算的不连续现象 ,在模式预报方程中的均值演变方程加入二阶偏差纠错项 ,对控制估计误差的异常增长 ,进一步改善数据同化的效果有较明显作用。