在數據同化中,觀測誤差是系統(tǒng)不確定性的主要來源之一。為了得到更準確的預報值就需要更準確的當前狀態(tài)值,而當前狀態(tài)值依賴于觀測值能否提供有效的觀測數據。所以觀測誤差的大小,直接影響最終的同化效果。在數據同化過程中,如何對地面觀測數據進行充分有效地利用,從觀測數據中提取到有價值的模式信息,并把該觀測數據和其他數據融合為數值天氣預報所需要的初始數據,從而改善數值模式預報水平,是許多國內外工作者正在努力去解決的問題。而在實際同化情形下,往往會出現觀測位置與狀態(tài)更新位置距離較遠,同時集合數目過少,在估計背景誤差協(xié)方差時將會出現虛假相關情形。針對如何減小觀測誤差,提高觀測數據的利用率,并在一定程度上消除虛假相關,本文的主要研究工作分為以下幾個方面:（1）本文從數據同化基礎理論入手,分析并探討了數據同化觀測誤差以及虛假相關的來源與機理,并提出了通過模糊控制算法,對觀測數據與狀態(tài)更新位置的距離進行判斷,并給定相應權重。（2）通過模糊控制算法與數據同化算法相耦合,能否得到更為準確的分析值,針對這一問題,在高維混沌Lorenz-96模型里,將耦合模糊控制算法與集合轉換卡爾曼濾波,局地化集合轉換卡爾曼濾波在集... 

【文章頁數】：46 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內外的研究進展
    1.3 本文主要研究內容及結構安排
第2章 數據同化算法的理論基礎
    2.1 數據同化算法發(fā)展與不足
    2.2 集合轉換卡爾曼濾波
    2.3 局地化集合轉換卡爾曼濾波
    2.4 協(xié)方差局地化
    2.5 本章小結
第3章 耦合模糊控制算法的研究
    3.1 模糊控制算法
        3.1.1 模糊控制理論提出及特點
        3.1.2 模糊控制理論應用
        3.1.3 模糊控制過程
        3.1.4 模糊條件與控制原則
        3.1.5 定義模變量的模糊子集
        3.1.6 知識庫
    3.2 耦合模糊控制算法
        3.2.1 觀測位置模糊控制原理介紹
        3.2.2 算法描述
    3.3 本章小結
第4章 模糊控制數據同化算法的對比研究
    4.1 高維混沌系統(tǒng)Lorenz-96 系統(tǒng)
    4.2 評價標準
    4.3 數值實驗
        4.3.1 集合數變化
        4.3.2 觀測數變化
        4.3.3 模型步長變化
        4.3.4 協(xié)方差放大因子變化
        4.3.5 強迫參數變化
        4.3.6 LETKF等效局地化系數和FETKF觀測權重空間分布對比
        4.3.7 CL方法與模糊控制方法的增益矩陣對比
        4.3.8 同化時間
    4.4 本章小結
第5章 總結與展望
    5.1 本文總結
    5.2 本文展望
參考文獻
攻讀學位期間的研究成果
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
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[3]基于粒子濾波的一種改進的資料同化方法[J]. 冷洪澤,宋君強,曹小群,楊錦輝.  物理學報. 2012(07)
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[5]順序數據同化的Bayes濾波框架[J]. 李新,擺玉龍.  地球科學進展. 2010(05)
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本文編號：3667125