中国科技论文
中國科技論文
중국과기논문
Sciencepaper Online
2015年
3期
256-260
,共5页
数据同化%集合转换卡尔曼滤波%非线性观测算子%预报误差
數據同化%集閤轉換卡爾曼濾波%非線性觀測算子%預報誤差
수거동화%집합전환잡이만려파%비선성관측산자%예보오차
集合转换卡尔曼滤波在处理非线性观测资料的同化时,通常对非线性观测算子做简单的线性化处理,这会带来较大的舍入误差,降低同化效果.通过对状态变量和观测变量的转换,将观测算子视为预报算子的一部分,对传统的同化算法进行改进,减小了同化中的误差.以典型的Lorenz-96预报模型来验证算法,对于较大模型误差或较强非线性观测算子的情形,结果好于传统的方法.
集閤轉換卡爾曼濾波在處理非線性觀測資料的同化時,通常對非線性觀測算子做簡單的線性化處理,這會帶來較大的捨入誤差,降低同化效果.通過對狀態變量和觀測變量的轉換,將觀測算子視為預報算子的一部分,對傳統的同化算法進行改進,減小瞭同化中的誤差.以典型的Lorenz-96預報模型來驗證算法,對于較大模型誤差或較彊非線性觀測算子的情形,結果好于傳統的方法.
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