双月刊

ISSN 1006-9585

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首页 > 过刊浏览>2006年第11卷第5期 >553-564. DOI:10.3878/j.issn.1006-9585.2006.05.01
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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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国家杰出青年基金资助项目40225015


Comparison of Ensemble Kalman Filter with Optimal Interpolation in Different Observational Networks
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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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引用本文

林彩燕,朱江,陆春谷.2006.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[J].气候与环境研究,11(5):553-564. LIN Cai-Yan, ZHU Jiang, LU Chun-Gu.2006. Comparison of Ensemble Kalman Filter with Optimal Interpolation in Different Observational Networks[J]. Climatic and Environmental Research (in Chinese],11(5):553-564.

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