集合卡尔曼滤波数据同化在一维波动方程中的应用

• 作者: 费剑锋 韩月琪
• 来源期刊: 气象科技
• 学科: 数学
• 关键词: 集合卡尔曼滤波 数据同化 数值试验
• 年，卷（期）: 2005,（2）
• 所属期刊栏目: 预报理论与方法
• 页码范围: 109-114,119
• 页数: 7页
• 分类号: O1
• 字数: 5130字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-6345.2005.02.003

摘要

简要回顾了集合卡尔曼滤波(EnKF: Ensemble Kalman Filter)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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩月琪	解放军理工大学气象学院	24	118	5.0	10.0
2	费剑锋	解放军理工大学气象学院	2	18	2.0	2.0