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集合Kalman滤波是由大气数据同化发展的新的同化算法,它利用蒙特卡罗方法计算背景场的误差协方差矩阵,克服了Kalman滤波需要线性化的模型算子和观测算子的难点。但是这种同化方法是一种顺序数据同化方法,无法对过去状态变量进行同化订正。而过去状态的估计对于建立大气或海洋历史资料库、获得准确的数值预报初始场有着重要的意义。本文在集合Kalman滤波同化方法的基础上,提出了可以对过去状态进行估计的集合Kalman滤波扩充状态变量法,然后分别采用空气质量方程和Lorenz系统对这种方法进行了检验。数值试验结果表明,这种方法可以对非线性系统中的过去状态变量进行有效的估计订正,说明该方法是可行的。 相似文献
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集合Kalman滤波资料同化技术及研究现状 总被引：8，自引：1，他引：7
针对国内集合Kalman滤波资料同化领域的研究空白,对该技术的背景、理论、优势以及存在的问题做了简要描述,对目前国际上的主要研究成果做了介绍,并给出了该方法可能的发展方向。 相似文献
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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 总被引：3，自引：0，他引：3
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。 相似文献
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集合均方根滤波同化地面自动站资料的技术研究 总被引：3，自引：1，他引：2
模式地形与观测站地形高度差异一直是地面资料同化面临的棘手问题,合理的同化方案能够将地面自动站资料有效的同化到中尺度数值模式中。本文首先采用Guo et al.(2002)的方案实现了在WRF模式中应用集合Kalman滤波方法同化地面自动站资料;然后对方案进行调整,对10 m高度风场、2 m高度位温、2 m高度露点和地表气压进行同化。通过均方根误差分析,模拟结果和同化增量分析来确定集合平方根滤波(EnSRF)同化地面自动站资料的有效性,并进行敏感性试验分析检验模式对各要素物理量的响应状况。结果表明:在EnSRF同化系统中应用Guo et al.(2002)的方案将地面自动站资料进行同化到数值模式中,能够部分改善模拟结果;地面观测资料(温度、湿度、风场、地表气压)中各物理量分别同化到数值模式都能影响18小时降水预报,但各物理量所起作用大小不同,其中对结果影响最大的是露点;使用位温、露点分别代替温度、比湿进行同化模拟效果更好,对自动站资料的同化也更加有效。 相似文献
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Kalman 滤波的试验应用研究 总被引：4，自引：0，他引：4
通过Kalman滤波与海温ARMA模型的结合试验,对Kalman滤波的应用进行了研究。对于如何选择Kalman滤波的初始参数,提出了一种新的方法,得到了较好的预报效果。 相似文献
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Kalman滤波方法建立的预报模式是随着时间的变化而变化的。它是一种利用上一次的预报误差反馈信息来作修正原模式中的参数和量测方程的方法。用Kalman滤波方法建立的可变预报模式,对于用Mos方法建立的预报模式来说有了很大的进步。这主要是由于Kalman滤波不需要对新模式产品资料的积累过程和回归系数是随时间变化的原因,使得Kalman滤波方法具有很好的自我调整能力,从而使预报值不断适应实况的变化。 相似文献
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基于集合Kalman滤波数据同化的热带气旋路径集合预报研究 总被引：3，自引：2，他引：1
构建了一个基于集合Kalman滤波数据同化的热带气旋集合预报系统,通过积云参数化方案和边界层参数化方案的9个不同组合,采用MM5模式进行了不同时间的短时预报。对预报结果使用“镜像法”得到18个初始成员,为同化提供初始背景集合。将人造台风作为观测场,同化后的结果作为集合预报的初值,通过不同参数组合的MM5模式进行集合预报。对2003～2004年16个台风个例的分析表明,初始成员产生方法能够对热带气旋的要素场、中心强度和位置进行合理扰动。同化结果使台风强度得到加强,结构更接近实际。基于同化的集合路径预报结果要优于未同化的集合预报。使用“镜像法”增加集合成员提高了预报准确度,路径预报误差在48小时和72小时分别低于200 km和250 km。 相似文献
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集合卡尔曼滤波和粒子滤波是大气海洋领域两种先进的数据同化方法。理论上讲,粒子滤波克服了集合卡尔曼滤波中先验分布的高斯假定。但现有的关于两种方法的比较研究不够全面和系统,基于简单的洛伦兹63模式,重点对基于确定性集合卡尔曼滤波和均权重粒子滤波的数据同化方法开展对比分析,通过对观测误差和模式误差的不同配置,设计了四组试验着重研究两种方法相同试验条件下的同化效果。试验结果表明:与采用最优膨胀系数的集合卡尔曼滤波的同化方法相比,均权重粒子滤波的均方根误差更加依赖于观测信息的质量,但最优膨胀因子的集合卡尔曼滤波的均方根误差低于粒子滤波同化方法。 相似文献
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针对实际工程中风廓线雷达风向、风速随高度分布取值的非线性特性以及非气象干扰因素,基于非线性化方法——扩展卡尔曼滤波法,对风廓线雷达探测数据进行滤波处理.先利用泰勒展开式的一次项对非线性方程作线性化处理,再结合经典的卡尔曼滤波进行滤波估计,将非线性滤波问题转化为一个近似的线性滤波问题.仿真实验结果表明,该方法可以有效去除风场数据中掺杂的噪声干扰,很好地发挥了其非线性特性,滤波效果优于传统的卡尔曼滤波,具有一定的工程应用前景. 相似文献
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合肥市空气质量预报方法 总被引：11，自引：0，他引：11
通过对空气污染预报方法的研究，采用MOS预报方法、卡尔曼滤波方法分别建立适合于合肥市空气污染特点的预报模式，为开展空气污染预报提供了必要的技术基础。 相似文献
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集合Kalman滤波在土壤湿度同化中的应用 总被引：10，自引：4，他引：6
基于非饱和土壤水模型和集合卡尔曼滤波 (Ensemble Kalman Filter, 简称EnKF) 并结合陆面水文模型——可变下渗能力模型 (Variable Infiltration Capacity, 简称VIC模型) 发展了一个土壤湿度同化方案。利用1998年6~8月淮河流域能量和水循环试验 (HUBEX) 项目外场观测试验区——史灌河流域梅山站土壤湿度逐日观测资料及1986~1993年合肥和南阳两站点的土壤湿度旬观测资料进行同化试验, 结果表明该同化方案能完整估计土壤湿度廓线, 同化的土壤湿度与观测资料基本吻合, 反映了土壤湿度的日、 旬、 月、 季变化, 同化方案是合理的。与基于扩展卡尔曼滤波 (Extended Kalman Filter, 简称EKF) 的土壤湿度同化方案的结果比较, 基于EnKF的土壤湿度同化方案易于实现, 且通过选择恰当的集合样本数其同化效果总体上略优于EKF同化方案, 但前者同化时需要花费较多的计算时间。 相似文献
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在分析河南省冬半年大风的天气气候特征的基础上，筛选出与大风相关性较好的预报因子，采用卡尔曼滤波方法，制作河南省冬半年大风预报，在一定程度上实现了灾害性天气预报的定点与定量。 相似文献
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非线性滤波在含“开关”过程的资料同化中的应用研究 总被引：2，自引：0，他引：2
利用一个描述实际数值天气预报模式中比湿在单格线上随时间发展的偏微分方程作为控制方程,研究分析了非线性滤波方法在含开关过程的资料同化中的有效性和可行性。首先在贝叶斯理论框架下,讨论了一般情形的非线性滤波方法,然后对基于粒子滤波(PF)和基于集合卡尔曼滤波(EnKF)的两种同化方法进行对比,由于EnKF是通过对集合成员的统计分析得到的误差分布的一阶矩和二阶矩来近似真实误差分布的,所以当用高斯分布近似真实误差分布所产生的误差较大时,基于EnKF的同化方法得到的结果也会有较大的误差。最后分别从观测算子为线性和非线性、观测误差为高斯型和非高斯型4种情形进行数值试验,结果显示当观测误差为高斯型时,无论观测算子为线性还是非线性,基于PF和基于EnKF的同化方法都能克服由开关过程给资料同化带来的困难,给出满意的同化结果;而当观测误差为非高斯型时,EnKF出现滤波不稳定,产生了非理想的同化结果,但PF方法仍然能够有效地发挥作用,给出满意的同化结果。 相似文献
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集合卡尔曼滤波数据同化在一维波动方程中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
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。 相似文献
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Lili LEI Yangjinxi GE Zhe-Min TAN Yi ZHANG Kekuan CHU Xin QIU Qifeng QIAN 《大气科学进展》2022,39(11):1816-1832
An ensemble Kalman filter(EnKF) combined with the Advanced Research Weather Research and Forecasting model(WRF) is cycled and evaluated for western North Pacific(WNP) typhoons of year 2016. Conventional in situ data, radiance observations, and tropical cyclone(TC) minimum sea level pressure(SLP) are assimilated every 6 h using an 80-member ensemble. For all TC categories, the 6-h ensemble priors from the WRF/EnKF system have an appropriate amount of variance for TC tracks but have insufficient v... 相似文献