EnKF相关论文
骤旱是一种快速发生的干旱,其对农业生产和经济发展能产生重大威胁。作为一种新型的干旱,骤旱的时空特征和发展机制尚不完全清楚。......
不断加快的城市化进程和蓬勃发展的工业生产,也给我们带来了日益频繁的突发水污染。水污染事件发生后,其首要任务便是快速确定污染......
随着社会经济的进步,我国交通运输业更加发达。交通隧道作为铁路、公路系统的重要组成部分,对于缓解城市拥堵和改善山区交通条件具......
A two-stage inflation method in parameter estimation to com-pensate for constant parameter evolution
Parameter estimation is defined as the process to adjust or optimize the model parameter using observations. Along-term ......
在油藏管理中,利用所有的观测资料更新油藏模型是准确估计油藏参数变化和预测未来产量的关键。集合卡尔曼滤波(EnKF)为油藏模型的......
近年来,病毒学已成为生物学领域的研究重点,引起了许多科学家的关注。由于生物技术的创新,从了解生物细胞最初的形态学和基本特性,......
集合卡尔曼滤波(EnKF)是一种灵活有效的序贯数据同化方法,解决参数优化问题具有优势:一是可以显式地考虑多源不确定性,从而避免对......
地理位置处在我国高寒山区的尼洋河流域地面气象观测站点极少,是典型的缺资料地区,卫星降水数据产品是降水数据的重要补充.由于卫......
模型状态同化精度受多种方面因素的影响,针对状态同化中模型参数的不确定性问题,状态与参数同时估计为此提供了一种较好的解决方案......
Time-Expanded Sampling Approach for Ensemble Kalman Filter:Experiment Assimilation of Simulated Soun
为探究吕家坨井田地质构造格局,根据钻孔勘探资料,采用分形理论和趋势面分析方法,研究了井田7......
Time-Expanded Sampling Approach for Ensemble Kalman Filter:Experiment Assimilation of Simulated Soun
In the Ensemble Kalman Filter (EnKF) data assimilation-prediction system,most of the computation time is spent on the pr......
With the combination of three land surface models (LSMs) and the ensemble Kalman filter (EnKF), a multimodel EnKF is pro......
锂电池的SOC(荷电状态)准确估计是电池管理系统及其控制的基础。现有扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波等方法需计算高维雅克比矩阵......
以太湖作为研究区,把数据同化技术引入蓝藻水华预测研究,设计并实现了太湖叶绿素a质量浓度同化试验系统,该系统结合基于WASP原理的......
通过使用集合Kalman滤波,建立基于不同离散化方法的同化土壤湿度的理想试验。通过设置不同的初始状态,以集合预报的形式建立了open......
With the combination of three land surface models (LSMs) and the ensemble Kalman filter (EnKF), a multimodel EnKF is pro......
The Impact of Satellite Radiance Data Assimilation within a Frequently Updated Regional Forecast Sys
A regional ensemble Kalman filter (EnKF) data assimilation (DA) and forecast system was recently established based on th......
基于集合卡尔曼滤波（EnKF）方法同化模拟雷达径向风和回波,引入具有时空自适应理论优势的贝叶斯膨胀算法,通过与常数膨胀算法的对比,......
详细介绍了一个新的大样本集合预报系统.为了减小ENSO（厄尔尼诺-南方涛动）预报中的预报不确定性,该集合预报系统首先基于一个中等复......
集合卡尔曼滤波和粒子滤波是大气海洋领域两种先进的数据同化方法。理论上讲,粒子滤波克服了集合卡尔曼滤波中先验分布的高斯假定......
探索了基于WRF模式的集合卡尔曼滤波同化方法（WRF-EnKF,简称EnKF）在近海有可能达到更强台风连续循环同化中国大陆高时空分辨率多普勒......
陆地表面模型与模型物理经常是高度非线性的包含 parameterized 断绝。这些模型属性严重地限制先进变化数据吸收方法的应用程序进......
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PM2.5(fineparticulatematter)是目前我国最重要的大气污染物之一,对空气质量、人类健康和气候有严重危害,已成为政府部门和公众关......
传统手段获取的地表温度数据已经难以满足现代大尺度的研究需要,遥感数据以其多时相、全天候、大范围等特点已被广泛用于地表温度......
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土壤水分是农业、水文、气象学等研究中的一个关键变量,在水循环中扮演着重要的角色,对地表蒸发、径流、感热和潜热分配均有影响。......
为了提高河道洪水预报精度，研究了集合卡尔曼滤波法与神经网络模型的河道洪水预报技术。利用龙门、白马寺实测洪水资料预报黑石关洪......
采用两种四维同化方法:四维变分(4D-VAR)和集合卡尔曼滤波(EnKF),在云模式中同化多普勒雷达资料,并利用模拟雷达资料和实测雷达资......
An Ensemble Kalman Filter Approach Based on Level Set Parameterization for Acoustic Source Identific
In this paper,a reconstruction problem of the spatial dependent acoustic source from multiple frequency data is discusse......
在集合数据同化中,背景场误差的协方差估计特别重要。通常有限个成员的集合在估计背景误差协方差矩阵时会引入伪相关,从而造成协方......
区间入流误差是河道洪水演算不确定性来源之一。为此,一部分研究基于水动力模型和数据同化方法对区间总入流误差进行动态修正,但无......
当前油藏地质模型已经受到国内外各大石油公司、科研院校的广泛重视,紧紧围绕降低地质模型的不确定性、提高地质模型的精度开展了......
在当前全球经济快速发展的浪潮中,城市化发展作为社会经济发展的一种必然现象应运而生,为了寻求更好的人与自然的和谐发展道路,构......
集合数据同化方法具有简洁概念化的公式和应用起来相对容易等优点，因此，它们获得了普及性的应用；近10年来集合数据同化方法已经得到了......
