数据同化的通俗理解 数据同化听起来像是把不同的数据混在一起加工，实际上远不止如此。想象一下，你有一台预测明天的天气的计算机模型，模型根据物理规律模拟大气运动，但现实世界总会出现模型没考虑到的因素，比如某个地方突然刮起一阵风，或是云层移动速度比预期快。这时候就需要把卫星、雷达、气象站实时观测到的...
数据同化,顾名思义,是指将不同来源、不同时间、不同空间尺度的数据通过一定的算法和技术,进行整合、校准和融合的过程。其目的是将来自各种数据源的信息整合成一个一致、准确、可靠的数据集,以便于后续的数据分析和应用。 三、数据同化的过程 数据同化的过程通常包括以下几个步骤: 1. 数据采集:从各种数据源(如传...
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。 二、状态空间模型 数据同化使...
数据同化是一个将模型预测与观测数据结合的过程。其主要目的是通过整合时间分布的观测信息和动态模型，提高对物理系统状态的描述。数据同化过程包括以下几点：一是提供对物理系统真实状态的近似描述；二是对物理系统的综合诊断；三是用于检验观测质量的参考标准；四是作为其他任务，如预测模型初始状态的有效输入。
近年来，数据同化的理论和方法不断发展，《集合滤波数据同化方法及其应用》重点阐述的集合滤波就是重要的发展方向之一。需要指出的是，目前在海洋和大气领域方兴未艾的人工智能和数字孪生技术，也在很大程度上依赖数据同化。陈大可中国科学院院士 2024 年5 月26 日 在日常生活中，我们经常能够观察到不同元素或事物之间...
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,...
数据同化方法(data assimilation,DA)在各行各业得到广泛的应用(尤其是卡尔曼滤波),一方面这为查找相关资料带来了很大的方便,但另一方面意味着各行各业的从业人员所叙述的角度往往带有一定的行业属性。同时复杂的教程往往引用一大堆本不必要的数学概念,掩盖了方法最初的简单动机;简单的教程大多做科普之用,而缺… ...
**数据同化概念解析** 一、引言 在数据处理与分析领域,数据同化是一个至关重要的概念。它涉及将不同来源、格式和质量的数据进行集成和融合,以生成更加准确、全面且具有一致性的数据集。本文将对数据同化的基本概念进行详细阐述,并探讨其在实际应用中的重要性。 二、定义与内涵 1. 定义:数据同化是指通过一系列算法...
数据同化技术指标的6个参数详解 数据同化技术通过融合观测数据和模型模拟结果，提升预测精度。该技术依赖六个核心参数，每个参数调节直接影响同化效果。这里逐一拆解参数设置逻辑，结合实际应用场景说明操作要点。观测误差参数决定观测数据可信度。该参数用协方差矩阵形式呈现，反映观测设备精度、数据采集环境干扰等因素。设置时...
多年来，NLS-4DVar 系列方法一直处于国际数据同化方法与理论研究领域的领跑态势。向军研制的这些同化系统涉及众多领域，均领跑于国际同行，实属罕见、着实不易。最后，我甚是感慨。在科研体制破“四唯”的时代背景下，像向军这种潜心问道、成就斐然的学者尤为珍贵。我由衷地向大家推荐他这本呕心之作。——戴永久 中国...