原文服务方: 地球科学进展       
摘要:
随着数值模式的不断完善和观测技术的不断提高,资料同化逐渐成为能够进一步提高数值预报水平的一种有效方法.20世纪70年代,资料同化开始引入空气质量预报领域,成为当前大气环境科学研究的一个新方向.简要介绍了资料同化的含义,较详细地介绍了Kalman滤波法、四维变分同化法、牛顿松弛法的基本思想和优缺点,重点阐述了国内外资料同化在空气质量预报中的研究应用情况,最后指出资料同化应用于空气质量预报时存在的问题和今后的研究方向.
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文献信息
篇名 资料同化在空气质量预报中的应用
来源期刊 地球科学进展 学科
关键词 数值预报 资料同化 空气质量预报
年,卷(期) 2007,(1) 所属期刊栏目 综述与评述
研究方向 页码范围 66-73
页数 8页 分类号 X8
字数 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1001-8166.2007.01.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 方栋 清华大学核能与新能源技术研究院 31 315 11.0 16.0
2 李红 清华大学核能与新能源技术研究院 46 464 11.0 20.0
3 胡非 中国科学院大气物理研究所大气边界层物理和大气化学国家重点实验室 137 3968 36.0 58.0
4 白晓平 清华大学核能与新能源技术研究院 6 84 5.0 6.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
数值预报
资料同化
空气质量预报
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
地球科学进展
月刊
1001-8166
62-1091/P
大16开
1986-01-01
chi
出版文献量(篇)
2318
总下载数(次)
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