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基于粒子滤波和三维变分混合数据同化方法的构建与理想实验验证
1
作者
姚长坤
魏琨
《热带海洋学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期56-63,共8页
本文基于粒子滤波和三维变分设计了一种新的混合数据同化方法。新方法通过粒子滤波的最优估计生成具有背景误差信息的集合扰动,从而为三维变分提供流依赖的背景误差协方差。粒子退化一直是粒子滤波应用于数据同化领域的主要阻碍。为了...
本文基于粒子滤波和三维变分设计了一种新的混合数据同化方法。新方法通过粒子滤波的最优估计生成具有背景误差信息的集合扰动,从而为三维变分提供流依赖的背景误差协方差。粒子退化一直是粒子滤波应用于数据同化领域的主要阻碍。为了让混合方法更好地发挥作用,针对粒子退化问题,本文提出了一种改进的残差重采样方法,通过在正态分布中采样粒子,解决了退化导致的粒子缺乏多样性。在理想lorenz-63模型上进行数据同化实验,结果表明,新方法在模型误差较大的情况下效果优于集合变换三维变分方法(ensemble transform Kalman filter-three-dimensional variational method,ETKF-3Dvar),并且随着模型误差不断增大,新方法也同样优于传统数据同化方法。改进的残差重采样在与分层重采样和一般残差重采样的对比实验中,在给定时间窗口内可以保证同化结果稳定,而其他两种方法的同化结果都出现了较大偏差。
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关键词
混合数据同化
粒子滤波
三维变分
残差重采样
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职称材料
集合滤波和三维变分混合数据同化方法研究
被引量：
10
2
作者
吴新荣
韩桂军
+1 位作者
李冬
李威
《热带海洋学报》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第6期24-30,共7页
发展了一种新的混合数据同化方法——基于集合滤波和三维变分的混合数据同化方法。该方法将集合调整卡尔曼滤波(ensemble adjustment Kalman filter,EAKF)得到的集合样本扰动通过一个转换矩阵的形式直接作用到背景场上,利用顺序滤波的...
发展了一种新的混合数据同化方法——基于集合滤波和三维变分的混合数据同化方法。该方法将集合调整卡尔曼滤波(ensemble adjustment Kalman filter,EAKF)得到的集合样本扰动通过一个转换矩阵的形式直接作用到背景场上,利用顺序滤波的思想得到分析场的一个扰动;然后在三维变分(three dimensional variational analysis,3D-Var)的框架下与观测数据进行拟合,从而给出分析场的最优估计。文中以Lorenz63模型为例,开展了理想数据同化试验,结果表明,相比于集合调整卡尔曼滤波,这种新的混合同化方法可以给出更好的同化结果。
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关键词
混合数据同化
方法
集合调整卡尔曼滤波
三维变分
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职称材料
题名
基于粒子滤波和三维变分混合数据同化方法的构建与理想实验验证
1
作者
姚长坤
魏琨
机构
哈尔滨工程大学数学科学学院
出处
《热带海洋学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期56-63,共8页
文摘
本文基于粒子滤波和三维变分设计了一种新的混合数据同化方法。新方法通过粒子滤波的最优估计生成具有背景误差信息的集合扰动,从而为三维变分提供流依赖的背景误差协方差。粒子退化一直是粒子滤波应用于数据同化领域的主要阻碍。为了让混合方法更好地发挥作用,针对粒子退化问题,本文提出了一种改进的残差重采样方法,通过在正态分布中采样粒子,解决了退化导致的粒子缺乏多样性。在理想lorenz-63模型上进行数据同化实验,结果表明,新方法在模型误差较大的情况下效果优于集合变换三维变分方法(ensemble transform Kalman filter-three-dimensional variational method,ETKF-3Dvar),并且随着模型误差不断增大,新方法也同样优于传统数据同化方法。改进的残差重采样在与分层重采样和一般残差重采样的对比实验中,在给定时间窗口内可以保证同化结果稳定,而其他两种方法的同化结果都出现了较大偏差。
关键词
混合数据同化
粒子滤波
三维变分
残差重采样
Keywords
hybrid data assimilation
particle filter
3Dvar
residual resampling
分类号
O232 [理学—运筹学与控制论]
P731.2 [天文地球—海洋科学]
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职称材料
题名
集合滤波和三维变分混合数据同化方法研究
被引量：
10
2
作者
吴新荣
韩桂军
李冬
李威
机构
中国科学院南海海洋研究所
国家海洋信息中心
中国科学院研究生院
出处
《热带海洋学报》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第6期24-30,共7页
基金
国家重点基础研究发展计划项目(2007CB816001)
国家自然科学基金项目(40776016)
文摘
发展了一种新的混合数据同化方法——基于集合滤波和三维变分的混合数据同化方法。该方法将集合调整卡尔曼滤波(ensemble adjustment Kalman filter,EAKF)得到的集合样本扰动通过一个转换矩阵的形式直接作用到背景场上,利用顺序滤波的思想得到分析场的一个扰动;然后在三维变分(three dimensional variational analysis,3D-Var)的框架下与观测数据进行拟合,从而给出分析场的最优估计。文中以Lorenz63模型为例,开展了理想数据同化试验,结果表明,相比于集合调整卡尔曼滤波,这种新的混合同化方法可以给出更好的同化结果。
关键词
混合数据同化
方法
集合调整卡尔曼滤波
三维变分
Keywords
hybrid data assimilation scheme
ensemble adjustment Kalman filter
3D-Var
分类号
P731 [天文地球—海洋科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于粒子滤波和三维变分混合数据同化方法的构建与理想实验验证
姚长坤
魏琨
《热带海洋学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
2
集合滤波和三维变分混合数据同化方法研究
吴新荣
韩桂军
李冬
李威
《热带海洋学报》
CAS
CSCD
北大核心
2011
10
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