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介绍了一种新的数据同化算法（UKF，Unscented Kalman Filter），该算法不需要计算伴随矩阵，就能够解决模式的非线性问题。以Lorenz系统为例，进行了数据同化的数值试验。结果表明：基于UKF的同化方案与背景场的初始值无关，它能有效地抑制状态变量误差的增长，同化结果精度高。
UKF滤波算法在数据同化中的应用
【摘 要】
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介绍了一种新的数据同化算法（UKF，Unscented Kalman Filter），该算法不需要计算伴随矩阵，就能够解决模式的非线性问题。以Lorenz系统为例，进行了数据同化的数值试验。结果表明：基于UK
【机 构】
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中国科学院寒区旱区环境与工程研究所
【出 处】
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热带气象学报
【发表日期】
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2007年6期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（90202014）,国家重点基础研究发展项目（2001CB309404）,中国科学院寒区旱区环境与工程研究所创新课题（CACX2003102）,中国科学院西部行动计划（二期）项目（KZCX2-XB2-09）共同资助
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