【摘 要】
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数据同化能将观测数据和模型模拟有机结合,优势互补,成为全球环境变化研究的重要方法之一。在数据同化算法的发展过程中,粒子滤波算法不受模型线性和误差高斯分布假设的约束,
【机 构】
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中国科学院遥感与数字地球研究所,中国科学院大学,
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数据同化能将观测数据和模型模拟有机结合,优势互补,成为全球环境变化研究的重要方法之一。在数据同化算法的发展过程中,粒子滤波算法不受模型线性和误差高斯分布假设的约束,成为当前数据同化算法研究的重点。通过对粒子滤波算法在数据同化中应用研究进展的相关文献进行收集、整理和归纳,总结了粒子滤波算法的优势及在数据同化中的应用,并分析了粒子滤波算法应用于数据同化时所存在的主要问题和相应的解决方法,最后展望了未来的研究重点及发展趋势,为深入开展粒子滤波算法研究、使之更好地应用于数据同化领域提供理论依据。
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