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几种顺序数据同化方法的比较研究: 近年来，数据同化的研究逐渐成为了当前地球科学研究领域的热点话题，在大气海洋等方面均扮演着举足轻重的角色。而作为数据同化中连接观测与模型模拟预测核心桥梁的数据同化算法也迅速发展起来，主要包括连续数据同化方法和顺序数据同化方...; 高海沙; 关键词：数据同化集合KALMAN滤波 MATLAB; 文献传递

基于Lorenz-96模型的顺序数据同化方法比较研究被引量：8: 2013年; 顺序数据同化方法在数据同化系统中得到了广泛的应用,其性能各有优缺。选择3种典型的顺序数据同化算法,即集合Kalman滤波、集合转换Kalman滤波和确定性Kalman滤波,使用经典的Lorenz-96模型进行敏感性实验,研究不同的关键参数变化,如集合数目变化、观测数变化、误差放大因子变化和定位半径变化时对同化效果的影响。实验表明:集合数目和观测数目的多少直接影响3种方法的同化效果;协方差放大因子和定位半径的选择会提高同化精度。综合比较,确定性集合Kalman滤波算法是一种具有较强鲁棒性的滤波算法,能够在集合数较小的情况下达到较好的同化效果。; 摆玉龙高海沙柴乾隆黄春林; 关键词：数据同化集合KALMAN滤波

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高海沙