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陆面数据同化研究近几年成为地球科学研究的新兴领域,其中以非线性滤波为代表的数据同化方法发展迅速并得到了广泛应用。在贝叶斯理论框架内,从递推贝叶斯估计理论的角度系统地分析了扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、集合卡尔曼滤波、SIR粒子滤波等非线性滤波方法的异同;针对应用比较广泛的集合卡尔曼滤波和SIR粒子滤波应用中存在的问题,论述了几种提高滤波性能的实用方法,如协方差矩阵的Localization方法、协方差矩阵的Inflation方法、双集合卡尔曼滤波方法、扰动集合、扰动大气驱动和模型参数、平方根集合卡