地下水位预测:集合卡尔曼滤波(EnKF)应用概述 被引量：8

1

作者 沈晔 李海涛 +1 位作者 黎涛 李文鹏 《水文地质工程地质》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期21-24,共4页

以地下水数值模型为例,分析了集合卡尔曼滤波在进行数据融合时的基本原理和步骤。根据集合卡尔曼滤波的实际功能,并结合中国地下水监测的实际状况,分析了集合卡尔曼滤波在地下水位预测中的应用前景:认为在未来地下水位预报预警工作中,... 以地下水数值模型为例,分析了集合卡尔曼滤波在进行数据融合时的基本原理和步骤。根据集合卡尔曼滤波的实际功能,并结合中国地下水监测的实际状况,分析了集合卡尔曼滤波在地下水位预测中的应用前景:认为在未来地下水位预报预警工作中,利用集合卡尔曼滤波技术提高地下水位预测的准确性,具有良好的应用前景。 展开更多

关键词 集合卡尔曼滤波(enkf) 地下水位 预测 数值模拟

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基于集合卡尔曼滤波的帽儿山森林多源LAI产品重建及融合校正方法

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作者 包塔娜 范文义 《浙江农林大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期841-849,共9页

【目的】现有叶面积指数(LAI)产品大多存在分辨率低、数据异常和精度低等问题,难以满足某些应用需求。因此,本研究提出一种多源LAI数据的融合方法,以减少不同来源数据的差异并提高产品精度。【方法】以帽儿山实验林场的阔叶林和针叶林... 【目的】现有叶面积指数(LAI)产品大多存在分辨率低、数据异常和精度低等问题,难以满足某些应用需求。因此,本研究提出一种多源LAI数据的融合方法,以减少不同来源数据的差异并提高产品精度。【方法】以帽儿山实验林场的阔叶林和针叶林区域为研究区,基于2017年的MODIS、VIIRS和PROBA-V的LAI产品,利用多年LAI数据作为先验知识建立LAI背景库修正低质量数据,对3种LAI数据集进行混合像元分解的降尺度处理,基于Sentinel-2反射率产品耦合集合卡尔曼滤波(EnKF)算法、LAI动态模型和辐射传输模型进行数据同化,最后对同化后的3种LAI数据进行赋权融合,使用实测数据进行精度评价。【结果】在阔叶林,同化后的MODIS、VIIRS和PROBA-V LAI与实测数据的相关系数分别为0.59、0.56和0.62,比原始数据提升了0.57、0.52和0.57;均方根误差分别为0.37、0.31和0.14,比原始数据减小了1.23、1.69和1.06。在针叶林,同化后的MODIS、VIIRS和PROBA-V LAI与实测数据的相关系数分别为0.59、0.49和0.56,比原始数据提升了0.52、0.30和0.40;均方根误差分别为0.24、0.28和0.19,比原始数据减小了1.22、0.67和1.35。通过融合方法,阔叶林LAI和针叶林LAI的相关系数分别为0.83和0.76,比同化后数据的相关性更高;均方根误差分别为0.15和0.13,比同化后数据的误差更小。【结论】通过数据同化提升了3种LAI产品精度,融合后LAI较同化后单一LAI具有更高的精度和可靠性。 展开更多

关键词 叶面积指数(LAI) MODIS VIIRS PROBA-V 重建 集合卡尔曼滤波(enkf) 数据融合

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集合卡尔曼滤波同化探空资料的数值试验 被引量：8

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作者 朱琳 寿绍文 +1 位作者 彭加毅 张红华 《南京气象学院学报》 CSCD 北大核心 2008年第2期264-271,共8页

应用集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter;EnKF)方法,同化了2005年7月一次暴雨过程的探空观测资料,并用非静力中尺度模式MM5进行数值模拟试验。结果表明:在理想模式的假设下,即假设真实模拟和所产生的集合用的是同一个模式并有相同... 应用集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter;EnKF)方法,同化了2005年7月一次暴雨过程的探空观测资料,并用非静力中尺度模式MM5进行数值模拟试验。结果表明:在理想模式的假设下,即假设真实模拟和所产生的集合用的是同一个模式并有相同的初始误差,EnKF方法同化的分析结果较好。如果不运用EnKF方法同化探空观测资料,则集合预报结果和不加扰动的单个数值预报结果都没有EnKF方法同化过的好。 展开更多

关键词 集合卡尔曼滤波(enkf) 探空资料同化 数值模拟

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基于地球系统模式的局地化粒子滤波器与集合卡尔曼滤波器同化实验

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作者 张钰婷 沈浙奇 伍艳玲 《海洋学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第10期137-148,共12页

粒子滤波器(PF)是一种非常具有应用前景的非线性资料同化方法。但由于其算法本身存在的粒子退化问题,目前尚未被广泛地应用于大型地球物理模式。目前主流的集合同化系统仍然倾向于使用集合卡尔曼滤波器(EnKF)及其衍生方法。一种新近被... 粒子滤波器(PF)是一种非常具有应用前景的非线性资料同化方法。但由于其算法本身存在的粒子退化问题,目前尚未被广泛地应用于大型地球物理模式。目前主流的集合同化系统仍然倾向于使用集合卡尔曼滤波器(EnKF)及其衍生方法。一种新近被提出的局地化粒子滤波器(LPF)在经典的粒子滤波器算法中引入局地化技术,可以使用较小的计算成本有效地避免退化问题,具有非常大的业务应用潜力。本文在全耦合的通用地球系统模式中开展了LPF和EnKF的同化实验,同化资料为模拟的卫星海表温度资料。着重考察了不同局地化参数对两种方法的不同影响,对比了局地化粒子滤波器与集合卡尔曼滤波器的同化效果差异。比较的结果表明,LPF的同化效果对于局地化参数的选择非常敏感,在使用最优局地化参数的条件下,LPF能达到与EnKF相当甚至优于后者的同化效果,并具有较大的改进空间。 展开更多

关键词 资料同化 局地化粒子滤波器 集合卡尔曼滤波器 通用地球系统模式 局地化

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集合资料同化方法的理论框架及其在海洋资料同化的研究展望 被引量：10

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作者 沈浙奇 唐佑民 高艳秋 《海洋学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第3期1-14,共14页

在海洋动力系统的数值模拟中,海洋资料同化是一种能够有效融合多源海洋观测资料和数值模式的方法。它不仅可以显著地提高数值模拟的效果,构造海洋再分析资料场,还能有效减少海洋和气候预报时模式初始条件的不确定性。因此,海洋资料同化... 在海洋动力系统的数值模拟中,海洋资料同化是一种能够有效融合多源海洋观测资料和数值模式的方法。它不仅可以显著地提高数值模拟的效果,构造海洋再分析资料场,还能有效减少海洋和气候预报时模式初始条件的不确定性。因此,海洋资料同化对于海洋研究和业务化应用具有非常重要的意义。资料同化方法的研究一直是大气、海洋科学的热门课题之一。其中,集合卡尔曼滤波器(EnKF)是一种有效的资料同化方法,自提出以来经过了20多年的发展和改进,已经在海洋资料同化中得到了广泛的研究和应用。近年来,随着动力模式的不断发展和计算能力的提高,粒子滤波器由于不受模型线性和误差高斯分布假设的约束,也逐渐成为了当前资料同化方法研究的热点。本文分析和总结了目前关于集合卡尔曼滤波器和粒子滤波器的一些最新理论研究结果,在贝叶斯滤波理论的框架下讨论了这两类算法的关联和区别,以及各自在资料同化实践中的优势和不足。在此基础上,我们探讨了粒子滤波器应用于海洋模式资料同化的主要困难和目前可行的一些解决方法,展望了集合资料同化方法研究的新趋势,为集合资料同化方法的进一步发展和应用提供理论基础。 展开更多

关键词 资料同化 集合卡尔曼滤波器 粒子滤波器 非高斯噪声 贝叶斯滤波

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基于EnKF排放清单反演方法的关键影响参数评估与优化 被引量：1

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作者 郑传增 贾光林 +6 位作者 余宇帆 陆梦华 王自发 唐晓 吴煌坚 黄志炯 郑君瑜 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第9期4043-4051,共9页

以中国一氧化碳(CO)排放反演为例,利用敏感性分析手段评估了集合数目、局地化半径､膨胀因子、观测站点密度和观测数据时间分辨率对排放清单反演的影响.结果表明:站点密度是影响排放反演的最重要参数.在不同站点密度下,反演的中国CO排放... 以中国一氧化碳(CO)排放反演为例,利用敏感性分析手段评估了集合数目、局地化半径､膨胀因子、观测站点密度和观测数据时间分辨率对排放清单反演的影响.结果表明:站点密度是影响排放反演的最重要参数.在不同站点密度下,反演的中国CO排放总量差异可达34%.同时,站点密度还会影响排放反演对其他参数的敏感性.随着站点密度的降低,排放反演对局地化半径、集合数目和膨胀因子参数变得更为敏感,但对观测数据时间分辨率的敏感性则有所下降.因此在站点稀疏地区,局地化半径是排放反演的主要影响参数,集合数目和膨胀因子次之;但在观测站点密集地区,局地化半径和观测数据时间分辨率是主要的影响参数,而膨胀因子和集合数目的影响相对较小.该研究能够为不同尺度的排放反演开展参数优化提供借鉴.在中国CO排放反演案例(站点密度为1.55个/104km2)中,建议反演参数设置为:集合数目为50、局地化半径为100km、最大似然估计膨胀方案(MLE)、日均或小时观测数据. 展开更多

关键词 集合卡尔曼滤波(enkf) 排放反演 参数评估 站点密度 局地化半径

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基于多源数据融合的土体空间参数不确定性缩减

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作者 贾唯龙 常鹏飞 +5 位作者 李亚军 钱铖 郭祺 李瑞杰 傅中志 张彬 《水资源与水工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期183-191,共9页

土体参数存在空间变异性,导致结构响应具有不确定性。忽视这种不确定性或采用偏差参数可能导致工程安全问题,甚至引发工程灾害。现场测量数据可用于改进对基坑开挖等岩土工程中结构响应的估计,通过SPT等直接测量方法得到的勘察数据与土... 土体参数存在空间变异性,导致结构响应具有不确定性。忽视这种不确定性或采用偏差参数可能导致工程安全问题,甚至引发工程灾害。现场测量数据可用于改进对基坑开挖等岩土工程中结构响应的估计,通过SPT等直接测量方法得到的勘察数据与土体刚度参数直接相关,在这些数据的基础上,基于Kriging法约束随机场的条件模拟可用于改进对参数空间分布的估计。此外,当监测数据与位移等土体结构性能或响应相关时,利用集合卡尔曼滤波器(EnKF)反分析也可降低土体参数的不确定性。本文采用多源数据融合的形式将直接和间接两种方法结合在一起进行土体开挖分析,结果表明:两种方法结合使用可以显著降低土体参数的不确定性,从而降低结构响应中的不确定性。 展开更多

关键词 空间变异性 多源数据融合 反演分析 集合卡尔曼滤波器(enkf) Kriging法 不确定性缩减 随机场

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平坦地形条件下改进RPF的TAN方法

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作者 丁鹏 程向红 +2 位作者 杨申申 王磊 沈丹 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期787-794,共8页

针对地形辅助导航系统中递归地形匹配方法在平坦地形条件下位置估计鲁棒性差的问题,提出了一种基于集合卡尔曼滤波和正则化粒子滤波(RPF)的地形匹配方法。首先分别以航行器的水平位置分量和多波束声纳的高程测量值作为地形匹配系统的状... 针对地形辅助导航系统中递归地形匹配方法在平坦地形条件下位置估计鲁棒性差的问题,提出了一种基于集合卡尔曼滤波和正则化粒子滤波(RPF)的地形匹配方法。首先分别以航行器的水平位置分量和多波束声纳的高程测量值作为地形匹配系统的状态量和观测量,然后采用基于投影的方案补偿航行器姿态变化导致的测深误差,最后利用集合卡尔曼滤波器更新RPF中的条件建议分布以实现递归地形匹配。通过船载湖试数据评估了改进RPF在不同初始匹配位置误差条件下的地形匹配跟踪性能,结果表明:所提地形匹配滤波器能始终保持有界的定位误差,位置跟踪精度和置信区间估计性能较高,在10 m分辨率的先验数字地形图中地形匹配误差均值小于2个网格。 展开更多

关键词 惯性导航 地形辅助导航 集合卡尔曼滤波 粒子滤波器

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基于InSAR与多源数据融合的堆石坝外观变形重构 被引量：8

9

作者 郭承乾 马刚 +3 位作者 梅江洲 张贵科 李宏璧 周伟 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期347-355,共9页

为了满足200~300 m级堆石坝变形监测的需求,弥补利用单轨道合成孔径雷达(SAR)数据只能测得地物视线向与方位向二维变形的不足,基于集合卡尔曼滤波将合成孔径雷达干涉(InSAR)观测与常规点式监测数据进行跨尺度融合,提高堆石坝外观变形的... 为了满足200~300 m级堆石坝变形监测的需求,弥补利用单轨道合成孔径雷达(SAR)数据只能测得地物视线向与方位向二维变形的不足,基于集合卡尔曼滤波将合成孔径雷达干涉(InSAR)观测与常规点式监测数据进行跨尺度融合,提高堆石坝外观变形的监测精度;利用多维度监测数据,重构堆石坝外观变形场.以水布垭面板堆石坝为例进行研究,结果表明,多源数据融合能够实现"大范围、低精度、高效率"的新型监测技术与"离散点、高精度、低效率"的常规监测技术的优势互补.基于多维度监测数据重构外观变形场能够全面地掌握堆石坝的整体变形性态,降低单维度监测结果对实际变形漏判或误判的可能性.该方法可以用于库岸边坡的变形监测和变形场重构. 展开更多

关键词 堆石坝 数据融合 合成孔径雷达干涉(InSAR) 集合卡尔曼滤波(enkf) 变形重构

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数据同化在核事故辐射场评估中的应用研究 被引量：5

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作者 袁彪 王良瑜 +1 位作者 绪梅 耿小兵 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期31-36,共6页

为提高核事故辐射场评估的准确性和可靠度,建立一种基于数据同化理论的评价方法。以高斯烟团模式和核素沉降模式联合组成预测模型,以集合卡尔曼滤波(En KF)为同化算法,结合观测剂量率数据,构建核事故辐射场评估同化系统。在Matlab软件... 为提高核事故辐射场评估的准确性和可靠度,建立一种基于数据同化理论的评价方法。以高斯烟团模式和核素沉降模式联合组成预测模型,以集合卡尔曼滤波(En KF)为同化算法,结合观测剂量率数据,构建核事故辐射场评估同化系统。在Matlab软件平台上,研究不同气象条件和不同核事故释放情形时,同化结果与模型预测结果的异同。试验结果表明,当气象条件和放射性物质释放率恒定时,同化场的相对均方根误差比模型预测场约低25%;当气象条件和释放率都变化时,同化场的相对均方根误差比模型预测场约低20%。通过有效利用观测数据,数据同化方法能及时调整模型,从而减小模型预测误差。 展开更多

关键词 数据同化 核事故 集合卡尔曼滤波(enkf) 高斯烟团模式 源项

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基于SODA方法的HyMOD模型不确定性分析 被引量：1

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作者 李帅 文小浩 杜涛 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2017年第9期6-13,23,共9页

为了改进水文建模过程中的不确定性处理,采用一种融合全局优化和数据同化(Simultaneous Optimization and Data Assimilation,SODA)的混合框架,对Hy MOD模型进行了不确定性分析,并与经典SCEM-UA方法进行了比较。SODA方法具有如下特点:(1... 为了改进水文建模过程中的不确定性处理,采用一种融合全局优化和数据同化(Simultaneous Optimization and Data Assimilation,SODA)的混合框架,对Hy MOD模型进行了不确定性分析,并与经典SCEM-UA方法进行了比较。SODA方法具有如下特点:(1)具备较高的参数搜索效率和寻优能力;(2)明确考虑包括输入、输出、参数以及模型结构在内的重要不确定性来源。SODA方法在渭河流域的实例应用结果表明:与SCEM-UA方法相比,SODA方法不仅显著提高了预报精度,而且推求出了性质更为优良的预报区间。SODA方法的成功应用,有助于模型概念的改进及对水文系统功能的理解。 展开更多

关键词 SODA HyMOD模型 水文模型不确定性 SCEM-UA 集合卡尔曼滤波(enkf)

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一种新的模式倾向误差估计算法及其在ENSO模拟中的应用 被引量：1

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作者 何群 高艳秋 +1 位作者 唐佑民 张继才 《海洋与湖沼》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期1067-1078,共12页

气候模式是我们理解、模拟和预报气候演变的重要工具。然而即使是目前最先进的耦合模式,其模拟和预报与大气/海洋的真实状态相比,仍存在较大偏差,这是由于在模式的倾向方程中不可避免地存在系统性的误差(倾向误差)。因此,减小模式倾向... 气候模式是我们理解、模拟和预报气候演变的重要工具。然而即使是目前最先进的耦合模式,其模拟和预报与大气/海洋的真实状态相比,仍存在较大偏差,这是由于在模式的倾向方程中不可避免地存在系统性的误差(倾向误差)。因此,减小模式倾向误差对改进模式的模拟和预报效果具有重要意义。该研究首先发展了一种新的计算模式倾向误差的估计算法——基于局地集合变换卡尔曼滤波器(local ensemble transform kalman filter,LETKF)同化技术的倾向误差估计算法。在此基础上,将新发展的算法应用到Zebiak-Cane(ZC)模式,通过同化海表面温度异常(sea surface temperature anomaly,SSTA)数据,估计随时空变化的倾向误差,并使用计算得到的倾向误差订正模式,进行积分模拟。结果表明:(1)倾向误差和ZC模式的模拟偏差具有高度相关性;(2)订正后的模式改善了对厄尔尼诺-南方涛动(El Ni?o-Southern Oscillation,ENSO)的一些重要特征的模拟。这说明新发展的模式倾向误差估计算法十分有效且在ENSO模拟中具有较好的应用价值,此外,这种新的模式倾向误差估计算法,计算高效简便,可便捷地应用于各模式中,利于推广。 展开更多

关键词 模式倾向误差 参数估计 局地集合变换卡尔曼滤波器 Zebiak-Cane模式

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