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81.
Traditional Ensemble Kalman Filter (EnKF) data assimilation requires computationally intensive Monte Carlo (MC) sampling, which suffers from filter inbreeding unless the number of simulations is large. Recently we proposed an alternative EnKF groundwater-data assimilation method that obviates the need for sampling and is free of inbreeding issues. In our new approach, theoretical ensemble moments are approximated directly by solving a system of corresponding stochastic groundwater flow equations. Like MC-based EnKF, our moment equations (ME) approach allows Bayesian updating of system states and parameters in real-time as new data become available. Here we compare the performances and accuracies of the two approaches on two-dimensional transient groundwater flow toward a well pumping water in a synthetic, randomly heterogeneous confined aquifer subject to prescribed head and flux boundary conditions.  相似文献   
82.
数字滤波初始化应用的前提假设之一是不平衡重力惯性波在频率谱上与有天气意义的波动不重叠。随着水平分辨率的不断提高,数值模式能够解析的重力波具有波长更短、频率更高的性质,模式中有天气意义的波动与高频噪声的界线更加模糊,因此,数字滤波初始化在高分辨率模式中的应用性能尚未明确。以一次深对流过程为例,在3 km水平分辨率条件下采用不同滤波参数配置进行数字滤波初始化试验,试图对高水平分辨率预报初始场中高频噪声特征、如何区分具有天气意义的高频信号和虚假噪声、数字滤波初始化在数值预报模式(WRF)高水平分辨率条件下的应用性能等一系列相关问题给出初步的认识。试验结果表明,在针对高分辨率模式进行数字滤波初始化时,原有应用于低分辨率模式的初始化配置参数已不适用,必须根据高分辨率噪声的特点重新设计相应的滤波方案。即使在"无噪声"状态下,有天气意义的信息在模式中也具有与虚假高频噪声一致的表现形式,即大的地面气压变化倾向。数字滤波初始化的确能对特定切断频率的高频振荡进行滤波,但无法区分其性质究竟是具有天气意义的高频信号,还仅仅只是虚假的高频噪声。如果要达到滤除初始场中高频噪声的理想效果、并且消除积分过程中的高频振荡,必须延长滤波时间窗,但这是以增加额外的积分时间、以及有可能损害气象上有意义的波动为代价的。滤波效果越显著,滤波结果对初始场的改变越大,这两个方面实质上是有冲突的,因此,在应用数字滤波初始化时必须在滤波效果可接受和保证预报性能两方面之间进行妥协。最后就数字滤波初始化在高分辨率有限区域数值模式中的可能应用提出了具体的建议。  相似文献   
83.
石颖  王维红 《地球物理学报》2012,55(9):3115-3125
基于波动方程预测的表面多次波压制方法可处理复杂地下介质的地震资料,但计算成本较高.基于滤波的多次波压制方法计算效率较高,但其成功应用仅局限于一次波和多次波有明显时差差别的地震数据,对来自速度逆转等复杂介质数据则较难获得满意的压制效果.本文将波动方程预测的反馈迭代法和滤波法有效结合,采用GPU(图形处理器)和CPU协同并行加速计算粗略预测表面多次波,随后在双曲Radon域比较分析原始数据和预测的多次波,设计合理有效的Butterworth型自适应滤波器,滤出原始数据Radon域中的多次波能量,进行Radon反变换后,在时空域将多次波从原始数据中减去,得多次波压制结果.文中对理论模拟的单炮数据、复杂的SMAART模型以及实际地震数据进行了计算,结果表明,结合基于波动方程预测和双曲Radon变换的方法有效突破了两种方法各自的局限性,可高效高精度地压制复杂地下介质的表面多次波.  相似文献   
84.
In this paper, a new bias estimation method is proposed and applied in a regional ensemble Kalman filter (EnKF) based on the Weather Research and Forecasting (WRF) Model. The method is based on a homogeneous linear bias model, and the model bias is estimated using statistics at each assimilation cycle, which is different from the state augmentation methods proposed in previous literatures. The new method provides a good estimation for the model bias of some specific variables, such as sea level pressure (SLP). A series of numerical experiments with EnKF are performed to examine the new method under a severe weather condition. Results show the positive effect of the method on the forecasting of circulation pattern and meso-scale systems, and the reduction of analysis errors. The background error covariance structures of surface variables and the effects of model system bias on EnKF are also studied under the error covariance structures and a new concept ‘correlation scale’ is introduced. However, the new method needs further evaluation with more cases of assimilation.  相似文献   
85.
The large roll motion of ships sailing in the seaway is undesirable because it may lead to the seasickness of crew and unsafety of vessels and cargoes, thus it needs to be reduced. The aim of this study is to design a rudder roll stabilization system based on Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) control algorithm for ship advancing in the seaway only through rudder actions. In the proposed stabilization system, the course keeping controller and the roll damping controller were accomplished by utilizing modified Unscented Kalman Filter (UKF) training algorithm, and implemented in parallel to maintain the orientation and reduce roll motion simultaneously. The nonlinear mathematical model, which includes manoeuvring characteristics and wave disturbances, was adopted to analyse ship’s responses. Various sailing states and the external wave disturbances were considered to validate the performance and robustness of the proposed roll stabilizer. The results indicate that the designed control system performs better than the Back Propagation (BP) neural networks based control system and conventional Proportional-Derivative (PD) based control system in terms of reducing roll motion for ship in waves.  相似文献   
86.
最近的观测表明赤道太平洋中部及东部的水温略低于拉尼娜事件的阈值,但大气与海洋的状态还不足以完全支持转为弱拉尼娜现象.本研究基于地球系统模式FIO-ESM和集合调整卡尔曼滤波同化方案建立的短期气候同化和预测系统,进行了1992-01-01-2016-10-31的模式同化,结果表明同化系统能够为预测提供较好的初始场.随后对2016-2017年拉尼娜事件的状态以及中国近海地区气温和降水异常进行了未来6个月的预测,结果表明赤道太平洋会在2016年年底继续降温,Ni(n)o3.4区海温异常将持续略低于拉尼娜事件的阈值-0.5 ℃,说明2016-2017年为弱拉尼娜事件,2017年春季东太平洋继续降温,表明此次拉尼娜事件可能会持续较长时间.预测结果同时也表明2016年冬季至2017年春季中国近海地区存在着北高南低的气温异常分布,中国南部地区降水存在负异常.拉尼娜带来的极端天气与气候异常会对中国沿岸地区带来巨大影响,但总体来说2016-2017年拉尼娜事件对中国的影响相对较弱.  相似文献   
87.
研究了应用SBR中试系统处理后的城市污水的深度处理工艺,并以地下回灌为目的,通过2个模拟土壤柱对比,分析了渗滤速度对地下回灌的影响,并讨论了土壤对氨氮的处理效果和在土壤中氮的迁移与转化。  相似文献   
88.
本文针对传统方法在强震动记录处理中确定滤波低频截止频率效率较低的问题,提出一种确定滤波低频截止频率的自动搜索模型,并利用统计学习方法中的损失函数确定自动搜索模型流程的结束条件。基于2008年汶川和2013年芦山两次地震主震和余震获得的强震动记录,将自动搜索算法得出的结果与传统方法确定的低频截止频率进行比较,分析自动搜索算法产生误差的原因,进而提出自动搜索算法应遵循的原则和适用条件。结果表明该算法计算效率比传统方法有很大提升,特别适合海量强震动记录的批量处理。  相似文献   
89.
中国东北的深源地震波形匹配检测及定位   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
中国东北珲春周边地区位于环太平洋地震带上,也是中国唯一存在的深源地震带.较大地震发生后常会有若干震级较小的余震发生,但在相同的地震震级情况下深源地震的余震一般比浅源地震的余震数量要少1~3个数量级,且在全球不同深震区的深震余震数量也存在显著差异.针对国际地震中心(ISC)2010年7月至2014年12月目录中给出的中国东北附近27次震源深度超过300 km的深源地震,我们首先利用区域固定地震台及NECsaids流动地震台阵的连续波形数据,选取已知地震事件作为模板,采用Match&Locate及Matched Filter方法进行波形互相关叠加分析来检测微小深震事件;然后对1966至2017年ISC目录中的东北地区深源地震进行双差重定位以提高震源位置的准确性,进一步分析深震活动与俯冲板片的关系.研究结果显示除ISC目录中给出的深震事件,我们未能检测出作为模板的深源地震的前震或余震活动,证明东北深源地震余震活动较少并不是由于台站分布有限而造成的漏检结果;重定位后震源延伸的角度与西太平洋板片在410~660 km地幔转换带内的俯冲角度较为一致,并且大部分深震震源位置位于俯冲板片中的亚稳态橄榄岩楔形区内部.结合双差定位结果、b值分析及前人研究成果,我们认为东北深源地震应不属于与俯冲非直接相关的"孤立地震",而是与西太平洋板块俯冲直接相关.  相似文献   
90.
针对单频GPS动态定位中常用模糊度求解方法存在的问题,提出一种整周模糊度快速解算方法。首先通过对双差观测方程中坐标参数的系数阵进行QR分解变换以消除坐标参数,从而仅对模糊度参数建立Kalman滤波方程进行估计,然后利用排序和双Cholesky分解对滤波得到的模糊度进行降相关处理,并结合收缩模糊度搜索空间的思想来搜索固定整周模糊度。以实测的动态数据为例对该方法进行测试。分析结果表明,该方法不但可以改善模糊度浮点解精度,而且具有良好的模糊度降相关效果,可正确有效地实现整周模糊度的快速解算。  相似文献   
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