一种新的顺序数据同化方法  

作　　者：韩月琪[1,2] 张耀存[1] 王云峰[2,3] 叶松[2] 方涵先[2] 

机构地区：[1]南京大学大气科学系,南京210093 [2]解放军理工大学气象学院,南京211101 [3]中国气象局武汉暴雨研究所,武汉430074

出　　处：《中国科学（E辑）》2009年第8期1472-1482,共11页Science in China(Series E)

基　　金：国家自然科学基金项目(批准号:40805046;40675041;10871099;40505005);公益性行业(气象)专项课题(批准号:GYHY(QX)2007-6-1;GYHY(QX)2007-6-15)资助

摘　　要：将Monte Carlo方法和H∞滤波技术结合起来,提出了一种适用于非线性系统在不知道观测资料误差统计特性情况下的Monte Carlo H∞滤波顺序数据同化新方法.分别利用Lorenz(1963)系统和浅水方程组对在实际应用中遇到的观测误差时间相关和空间相关问题与集合Kalman滤波同化方法进行了对比数值试验.在观测误差时间或者空间相关且不知道相关统计特性的情况下,新方法的同化结果比集合Kalman滤波方法的更好.结果表明Monte Carlo H∞滤波同化方法对非线性系统是有效和适用的,它不依赖于观测资料的误差估计,对观测误差统计特性的变化具有较好的鲁棒性.另外,新方法中用搜索法寻找到的最小水平因子是随流型演变的.

关 键 词：顺序数据同化 MONTE Carlo H∞滤波 观测误差相关性 鲁棒性 随流型演变 

分 类 号：P413[天文地球—大气科学及气象学]