【摘 要】
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本文采用Lorenz(1960)系统,在只考虑初始误差及观测误差而不考虑模式误差的情况下,利用扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter)数据同化方法进行了数值模拟试验.数值试验的
【基金项目】
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国家自然科学基金，军队、重点项目
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本文采用Lorenz(1960)系统,在只考虑初始误差及观测误差而不考虑模式误差的情况下,利用扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter)数据同化方法进行了数值模拟试验.数值试验的结果表明:扩展卡尔曼滤波数据同化方法对系统状态的估计有较好的改善作用,能有效的抑制估计误差的增长;加大观测频率,可以进一步改善数据同化的效果,使估计误差进一步减小;由于模式误差的存在,系统的不稳定能量会不断的累积,出现了估计误差的异常增长和计算的不连续现象,在模式预报方程中的均值演变方程加入二阶偏差纠错项,对控
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