费剑锋
- 作品数：2 被引量：10H指数：2
- 供职机构：解放军理工大学气象学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：天文地球电子电信更多>>
- 扩展卡尔曼滤波数据同化试验——基于Lorenz(1960)系统的研究被引量：7
- 2004年
- 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。
- 费剑锋韩月琪王云峰侯志明
- 关键词：扩展卡尔曼滤波数据同化
- 集合卡尔曼滤波数据同化在一维波动方程中的应用被引量：3
- 2005年
- 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。
- 费剑锋韩月琪
- 关键词：数据同化一维波动方程非线性波动方程KALMAN误差方差
