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集合变换卡尔曼滤波数据同化方法中的协方差局地化
引用本文:王际朝,王玥,臧绍东,杨俊钢,纪艳菊,阮宗利.集合变换卡尔曼滤波数据同化方法中的协方差局地化[J].海洋科学,2021,45(6):34-43.
作者姓名:王际朝  王玥  臧绍东  杨俊钢  纪艳菊  阮宗利
作者单位:中国石油大学(华东) 理学院, 山东 青岛 266580;自然资源部第一海洋研究所, 山东 青岛 266061
基金项目:国家重点研发计划项目(2018YFC1406200,2016YFC1401800);国家自然科学基金项目(41406007);中央高校基本科研业务费专项资金(19CX05003A-5);山东省自然科学基金面上项目(ZR2020MD060)
摘    要:在集合数据同化中,协方差局地化(covariance localization,CL)方法的使用存在限制。集合转换卡尔曼滤波(ensemble transform Kalman filter,ETKF)作为集合平方根滤波的变种方法,是一种应用较广、计算高效的数据同化方法。本文分析了CL方法应用于ETKF方法的困难,从而改进CL方法使其可以适用于ETKF方法。另外,结合浅水方程,利用Askey函数作为多元局地化函数,提出了一种适用于多元数值模型的CL方法。通过具体实验验证,得到了较好的分析结果。

关 键 词:协方差局地化  集合转换卡尔曼滤波  多元局地化函数
收稿时间:2020/3/21 0:00:00
修稿时间:2020/6/11 0:00:00

Covariance localization in the ensemble transform Kalman filter data assimilation method
WANG Ji-chao,WANG Yue,ZANG Shao-dong,YANG Jun-gang,JI Yan-ju,RUAN Zong-li.Covariance localization in the ensemble transform Kalman filter data assimilation method[J].Marine Sciences,2021,45(6):34-43.
Authors:WANG Ji-chao  WANG Yue  ZANG Shao-dong  YANG Jun-gang  JI Yan-ju  RUAN Zong-li
Institution:College of Science, China University of Petroleum(East China), Qingdao 266580, China;First Institute of Oceanography, Ministry of Natural Resources, Qingdao 266061, China
Abstract:In ensemble data assimilation, the use of covariance localization (CL) methods is limited. The ensemble transform Kalman filter (ETKF), a variant of ensemble square root filters, is a widely used and computationally efficient data assimilation method. This article theoretically analyzes the difficulties of applying CL to the ETKF method and improves CL to make it more applicable to the ETKF method. Moreover, combined with a shallow water equation, a CL method suitable for the multivariate numerical model is proposed using the Askey function as the multivariate local function. Through specific experimental verification, good analysis results are obtained.
Keywords:covariance localization  ensemble transform Kalman filter  multivariate localization function
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