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Kalman滤波法在海温数据同化中的应用研究

张(弓同)  
【摘要】: 本文概括地介绍了Kalman滤波的发展,基本理论、性质及其在物理海洋中的实际应用等。在此基础上,利用Kalman滤波原理,以一维海温垂直分布的数值模式为例,通过对原模式进行分解,得到确定性模式和随机过程两部分,继而建立了一个可同化海温连续观测资料的数据同化模式。并通过在赤道太平洋,165°E,热带大气和海洋(Tropical Atmosphere and Ocean project),即TAO/TRITON锚系浮标阵列观测点,选取一段时间观测资料,进行Kalman滤波试验。数据同化试验结果表明本文建立的一维海温Kalman滤波数据同化模型,对改进海温数值计算结果是十分有效的。 通过本文的上述研究结果表明:Kalman滤波方法不仅提供一个系统最佳状态的顺序估计,而且提供系统误差的信息,适合于将实时观测资料同化到预报模式中。它的不足之处是对计算资源的需求昂贵。因此对于目前实际应用的海洋数值模型(三维,非线性),需要发展在最优性方面损失较少的简化方法,如SEEK滤波法(Singular Evolutive EKF),这样,以便应用到实际海洋的数据同化问题。


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