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...
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(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...
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,数据同化技术的理论知识涉及面非常广泛,它不仅需要对数值模式...
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(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,数据同化技术的理论知识涉及面非常广泛,它不仅需要对数值模式...
陆表过程的主要研究内容以及陆面模型在生态水文研究中的地位和作用;熟悉模型的发展历程,常见模型及各自特点;理解Noah-MP模型的原理,掌握Noah-MP模型在单站和区域的模拟、模拟结果的输出和后续分析及可视化等方法;理解数据同化原理,掌握集合卡尔曼滤波数据同化算法,学会构建多源遥感数据同化框架,并掌握数据同化系统的区域应...