局地化相关论文
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......
集合平方根滤波(EnSRF)方法是由传统集合卡尔曼滤波(EnKF)方法衍生而来的,是无需扰动观测的一种确定性算法,从而避免扰动观测引起......
海洋是人类生产生活中不可或缺的重要资源,对于促进经济发展、维护国家主权、提升国防安全能力建设等方面具有至关重要的作用。对......
在中尺度WRF-EnSRF系统中最新引入的采样误差订正局地化方法不仅考虑了回归系数偏差,而且计算量较小。该方法基于状态变量和对应观......
大气边界层是直接受地表影响并在短时间内对地表强迫做出响应的对流层底层,与人类活动及整个生态系统密切相关。边界层高度作为表......
基于历史预报的四维变分同化方法在降维的样本空间最小化代价函数,避免切线性伴随模式,是一种比较经济的算法。但是因为选取的集合......
集合卡尔曼滤波(EnKF)是自动历史拟合领域应用较为广泛的智能算法。为了解决该算法应用过程中出现的滤波发散问题,文中运用协方差局......
为了把反映天气形势变化的背景误差协方差引入到变分分析系统中来提高分析质量,本文在GRAPES区域三维变分框架的基础上通过扩展控......
集合变换卡尔曼滤波(ETKF)是一种有效的集合预报初始扰动方案,得到广泛应用。但是,有限的集合样本、相同的集合成员设置以及预报模......
随着探测手段的发展,越来越多的探测资料可以提供给数值天气预报。为了更有效地将这些不同格式的探测资料融合同化为常规物理量,为......