Инд. авторы:	Климова Е.Г.
Заглавие:	Метод усвоения данных наблюдений, основанный на применении π-алгоритма
Библ. ссылка:	Климова Е.Г. Метод усвоения данных наблюдений, основанный на применении π-алгоритма // Метеорология и гидрология. - 2008. - № 3. - Ст.11. - ISSN 0130-2906.
Внешние системы:	РИНЦ: 16505898;
Реферат:	rus: Практическая реализация алгоритма усвоения данных, основанного на фильтре Калмана, в полной постановке для современных прогностических моделей невозможна из-за большой размерности возникающих при этом систем уравнений и нелинейности прогнозируемых процессов. Основным популярным направлением в реализации фильтра Калмана является ансамблевый подход. Если предположить, что случайные ошибки прогноза обладают свойством эргодичности, можно рассмотреть алгоритм, альтернативный ансамблевому фильтру Калмана, при котором вероятностное осреднение заменяется на осреднение по времени. На этом предположении основан алгоритм, рассматриваемый в данной работе. Алгоритм легко реализуется, однако требуют своего изучения вопросы его применимости в задачах усвоения данных, сходимости алгоритма и связи его с алгоритмом фильтра Калмана. В работе исследуется применимость в задаче усвоения данных pi-алгоритма на примере простого одномерного уравнения адвекции. Использование такого простого уравнения позволяет сравнить классический алгоритм фильтра Калмана с разными практическими подходами к его реализации.
Издано:	2008
Физ. характеристика:	11, с.16-26
Цитирование:	1. Балакришнан А. В. Теория фильтрации Калмана. - М., Мир, 1988, 168 с. 2. Климова Е. Г. Алгоритм усвоения данных наблюдений на основе адаптивного субоптимального фильтра Калмана.-Метеорология и гидрология, 2005, № 3, с. 24-35. 3. Климова Е . Г. Асимптотическое поведение схемы усвоения метеорологических данных, основанной на алгоритме фильтра Калмана. - Метеорология и гидрология, 1999, № 8, с. 55-65. 4. Климова Е. Г. Методика усвоения данных метеонаблюдений на основе обобщенного субоптимального фильтра Калмана. - Метеорология и гидрология, 1997, № 11, с. 55-65. 5. Климова Е. Г. Модель для расчета ковариаций однородных изотропных случайных полей ошибок прогноза. - Метеорология и гидрология, 2001,№10, с. 24-33. 6. Климова Е. Г. Модель для расчета ковариаций ошибок прогноза в алгоритме фильтра Калмана, основанная на полных уравнениях.-Метеорология и гидрология, 2001, № 11, с. 11-21. 7. Климова Е. Г. Упрощенные модели для расчета ковариационных матриц в алгоритме фильтра Калмана.-Метеорология и гидрология, 2000, № 6, с. 18-30. 8. Климова Е. Г. Численные эксперименты по усвоению метеорологических данных с помощью субоптимального фильтра Калмана. -Метеорология и гидрология, 2003,№10, с. 54-67. 9. Красовский А. А., Белоглазов И. Н., Чигин Г. П. Теoрия корреляционно-экстремальных навигационных систем. - М., Наука, 1979, 448 с. 10. Сонечкин Д. М. Динамико-стохастический подход к задаче объективного анализа данных разнородных метеорологических наблюдений. - Труды Гидрометцентра СССР, 1976, вып. 181, с. 54-76. 11. Справочник по теории автоматического управления. /Под ред. А. А. Красовского. - М., Наука, 1987, 711 с. 12. Яглом А. М. Корреляционная теория стационарных случайных функций. - Л., Гидрометеоиздат, 1981, 279 с. 13. Fisher M. and Andersson E. Development in 4D-Var and Kalman Filtering. - Technical Memorandum No. 357, ECMWF, Reading, England, 2001, 36 p. 14. Jazwinski A. H. Stochastic Processes and Filtering Theory.-New York, Academic Press, 1970, 377 p. 15. Houtekamer P. L. and Mitchell H. L. Data assimilation using an ensemble Kalman filter technique. - Mon. Wea. Rev., 1998, vol. 126, pp. 796-811. 16. Houtekamer P . L . and Mitchell H. L. Ensemble Kalman filtering. - Quart. J. Roy. Meteorol. Soc., 2005, vol. 131, pp. 1-23. 17. Ghil M. and Malanotte-Rizzolli P. Data assimilation in meteorology and oceanography. - Adv. Geophys., 1991, vol. 33, pp. 141-266. 18. Kalnay E., Hunt B. R., Kostelich E. J., et al . Four-dimensional ensemble Kalman filtering. - Tellus, 2004, vol. 56A, pp. 273-277. 19. Rabier F., Courtier P., Pailleux J., et al. Comparison of four-dimensional variational assimilation with simplified sequantial assimilation. /In: Proc. of ECMWF Workshop "Variational Assimilation, with Special Emphasis on Three-Dimensional Aspects," November 9-12, 1992, pp. 271-326. 20. Talagrand O. and Courtier P. Variational assimilation of meteorological observations with the adjoint vorticity equation. I: Theory. - Quart. J. Roy. Meteorol. Soc., 1987, vol. 113, pp. 1311-1328. 21. Todling R. and Cohn S. Suboptimal shemes for atmospheric data assimilation based on the Kalman filter. - Mon. Wea. Rev., 1996, vol. 124, pp. 2530-2557.