数据同化(data assimilation)是指在考虑数据时空分布以及观测场和背景场误差的基础上,在数值模型的动态运行过程中融合新的观测数据的方法。它是在过程模型的动态框架内,通过数据同化算法不断融合时空上离散分布的不同来源和不同分辨率的直接或间接观测信息来自动调整模型轨迹,以改善动态模型状态的估计精度,提高模型预测能力...
数据同化的基本思想是通过将观测数据与数值模型结合,从而校正模型的初始条件和参数,以提高模型的预测能力。观测数据包括来自不同观测源的多样性数据,如气象站、雷达、卫星等。数值模型是通过一系列的物理和数学方程描述大气、海洋或其他环境系统的变化过程。通过将观测数据与数值模型结合,数据同化可以有效地利用观测数据来...
数据同化技术是综合利用不同信息的一种数学方法。从纯算法的角度,现有的同化算法可以分为两类:序贯同化和变分同化。序贯同化(sequential)指动态模型仅着眼于求解单个观测数据前一时刻的最优分析值,不断地用新的观测数据更新模型的预报场,从而形成下一时刻模型预报的初始场(背景信息)。变分同化(variational)指动态模型...
从算法的角度,数据同化可以分为序贯数据同化(sequential data assimilation,SDA)和四维数据同化(four-dimensional data assimilation,FDDA)两类。序贯数据同化中,动态模型在有观测数据的时间段积分。当有新的观测数据时,由模型预测的系统状态就成为背景信息,被新的观测数据更新或纠正,然后从更新的状态重新对模型积分,这个...
数据同化(data assimilation)是提高数值模型对现实现象的再现性的一种手段[1]. 主要被运用于地球科学中,例如大气现象预测,海洋观测等等。天气预报就是数据同化的一个经典例子。 数据同化可以通过向数值模型输入观测数据,预测系统状态以及现象,与实际的现象比较,根据比较的结构更新数值模型。
NLS-4DVar方法的代码实现更简单、计算更高效、精度也更高,已跻身世界先进数据同化方法行列。 比如在我所熟悉的碳循环领域,基于NLS-4DVar 方法所构建的“贡嘎”系统成为首获“全球碳计划”认证的中国自主大气反演系统,使我国在全球碳收支评估中的角色从观测数据贡献者转变为大气反演领域引领者。
数据同化(Data Assimilation):在地球物理学领域,数据同化就是利用物理特性以及时间演变定律的一致性约束将观测信息加入到模式状态中的一种分析技术。简单的说:数据同化就是利用一系列约束条件将观测信息加到模式中,更改模式的初始状态和观测更为接近(即尽可能接近真实大气状态的真实状态),来达到更好的预报效果。
数据同化技术巧妙地融合了凝聚人类智慧的数值动力模式与投入巨大人力物力获取的实际观测数据,通过科学的方法将二者有机结合,逐步逼近客观实际。它已经成为地球系统模拟和预测研究不可或缺的部分,也是显著提升我们对地球系统认知和预测能力最重要的因素之一。然而,...
所谓数据同化,是指将不同来源的数据整合到一个模型或者系统中,以获得更加准确和可靠的结果和预测。在本文中,我们将详细介绍数据同化方法的步骤和实现方式。 步骤一:预处理数据 首先,我们需要对数据进行预处理,这些数据可以来自传感器、数据库、网站、日志等渠道。预处理过程中会进行数据的清洗、预处理,去除数据中的...