發(fā)布時間：2018-05-10 13:12

  本文選題：數(shù)據(jù)同化 + 平流擴散模型　； 參考：《中國環(huán)境監(jiān)測》2016年06期

【摘要】：為提高環(huán)境數(shù)值預(yù)報水平,構(gòu)建了一個針對污染物擴散的模擬數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)。采用集合卡爾曼濾波方法對二維平流擴散模型的狀態(tài)變量進行了實時校正,實現(xiàn)污染物濃度的實時模擬預(yù)報,完成了敏感性實驗中集合數(shù)目變化、觀測方差變化和同化窗口長度變化研究。比較考察觀測點位置與污染源距離不同時的預(yù)報效果,探討了優(yōu)化條件下的同化策略,提出一種根據(jù)距離遠近動態(tài)調(diào)節(jié)卡爾曼增益權(quán)重的方法。在集合數(shù)目較小時,可降低計算代價,得到優(yōu)化的同化效果。
[Abstract]:In order to improve the environmental numerical prediction level, a simulated data assimilation system for pollutant diffusion was constructed. The state variables of two-dimensional advection diffusion model are corrected in real time by means of set Kalman filter, and the concentration of pollutants is predicted in real time, and the number of sets is changed in the sensitivity experiment. The variation of observation variance and the length of assimilation window are studied. In this paper, we compare the prediction results between the location of the observation point and the distance of the pollution source, discuss the assimilation strategy under the optimized conditions, and propose a method to adjust the Kalman gain weight dynamically according to the distance. When the number of sets is small, the computational cost can be reduced and the optimized assimilation effect can be obtained.
【作者單位】： 西北師范大學物理與電子工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(41461078) 蘭州市科技計劃項目(2015-3-34)
【分類號】：X51;X55;X830

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本文編號：1869445