集合卡尔曼滤波数据同化在一维波动方程中的应用

被引：5

作者：

费剑锋

韩月琪

不详

机构：

[1] 解放军理工大学气象学院

[2] 解放军理工大学气象学院南京

[3] 南京

来源：

气象科技 | 2005年 / 02期

关键词：

集合卡尔曼滤波; 数据同化; 数值试验;

D O I：

10.19517/j.1671-6345.2005.02.003

中图分类号：

P456.9 [其他预报方法];

学科分类号：

0706 ; 070601 ;

摘要：

简要回顾了集合卡尔曼滤波(EnKF:EnsembleKalmanFilter)数据同化方法的发展历史,并介绍了EnKF数据同化方法的基本原理,利用一维非线性波动方程进行了数值试验。EnKF数据同化方法的实现过程简单可行,避免了EKF中协方差演变方程预报过程中出现的计算不准确和关于协方差矩阵的大量数据的存储问题,最主要的是EnKF可以有效控制模式变量估计误差方差的增长,改善预报效果。

引用

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