本文選題：資料同化 + 集合卡爾曼濾波器��； 參考：《海洋學(xué)報(bào)》2016年03期

【摘要】：在海洋動(dòng)力系統(tǒng)的數(shù)值模擬中,海洋資料同化是一種能夠有效融合多源海洋觀測(cè)資料和數(shù)值模式的方法。它不僅可以顯著地提高數(shù)值模擬的效果,構(gòu)造海洋再分析資料場(chǎng),還能有效減少海洋和氣候預(yù)報(bào)時(shí)模式初始條件的不確定性。因此,海洋資料同化對(duì)于海洋研究和業(yè)務(wù)化應(yīng)用具有非常重要的意義。資料同化方法的研究一直是大氣、海洋科學(xué)的熱門(mén)課題之一。其中,集合卡爾曼濾波器(EnKF)是一種有效的資料同化方法,自提出以來(lái)經(jīng)過(guò)了20多年的發(fā)展和改進(jìn),已經(jīng)在海洋資料同化中得到了廣泛的研究和應(yīng)用。近年來(lái),隨著動(dòng)力模式的不斷發(fā)展和計(jì)算能力的提高,粒子濾波器由于不受模型線(xiàn)性和誤差高斯分布假設(shè)的約束,也逐漸成為了當(dāng)前資料同化方法研究的熱點(diǎn)。本文分析和總結(jié)了目前關(guān)于集合卡爾曼濾波器和粒子濾波器的一些最新理論研究結(jié)果,在貝葉斯濾波理論的框架下討論了這兩類(lèi)算法的關(guān)聯(lián)和區(qū)別,以及各自在資料同化實(shí)踐中的優(yōu)勢(shì)和不足。在此基礎(chǔ)上,我們探討了粒子濾波器應(yīng)用于海洋模式資料同化的主要困難和目前可行的一些解決方法,展望了集合資料同化方法研究的新趨勢(shì),為集合資料同化方法的進(jìn)一步發(fā)展和應(yīng)用提供理論基礎(chǔ)。
[Abstract]:In the numerical simulation of marine dynamic system, ocean data assimilation is a method which can effectively fuse multi-source ocean observation data and numerical model. It can not only significantly improve the effect of numerical simulation and construct ocean reanalysis data field, but also can effectively reduce the uncertainty of the initial conditions of the model in ocean and climate prediction. Therefore, ocean data assimilation plays an important role in marine research and application. The study of data assimilation method has been one of the hot topics in atmospheric and marine science. The ensemble Kalman filter (EKF) is an effective method for data assimilation. It has been developed and improved for more than 20 years and has been widely studied and applied in ocean data assimilation. In recent years, with the continuous development of dynamic models and the improvement of computational power, particle filters have become a hot topic in the research of data assimilation methods because they are not constrained by the assumption of linear model and the distribution of error Gao Si. In this paper, we analyze and summarize some new theoretical research results about set Kalman filter and particle filter, and discuss the correlation and difference between these two algorithms under the framework of Bayesian filtering theory. And their advantages and disadvantages in the practice of data assimilation. On this basis, we discuss the main difficulties in the application of particle filter to ocean model data assimilation and some feasible solutions, and look forward to the new trends in the research of aggregate data assimilation methods. It provides a theoretical basis for the further development and application of ensemble data assimilation methods.
【作者單位】： 國(guó)家海洋局第二海洋研究所衛(wèi)星海洋環(huán)境動(dòng)力學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;北大不列顛哥倫比亞大學(xué)環(huán)境科學(xué)及工程系;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41276029;41321004) 科技部國(guó)家基礎(chǔ)科研項(xiàng)目(2013CB430302) 衛(wèi)星海洋環(huán)境動(dòng)力學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室自主課題(SOEDZZ1404;SOEDZZ1518)
【分類(lèi)號(hào)】：P717

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本文編號(hào)：1838959