Инд. авторы:	Климова Е.Г.
Заглавие:	Применение ансамблевого фильтра Калмана в задаче усвоения данных об окружающей среде
Библ. ссылка:	Климова Е.Г. Применение ансамблевого фильтра Калмана в задаче усвоения данных об окружающей среде // Международная конференция и школа молодых ученых по измерениям, моделированию и информационным системам для изучения окружающей среды (ENVIROMIS-2018): Труды конференции. - 2018. - Томск: Изд-во Томского ЦНТИ. - С.286-290. - ISBN: 978-5-89702-441-4.
Внешние системы:	РИНЦ: 37091829;
Издано:	2018
Физ. характеристика:	с.286-290
Конференция:	Название: Международная конференция и школа молодых ученых по измерениям, моделированию и информационным системам для изучения окружающей среды Аббревиатура: ENVIROMIS-2018 Город: Томск Страна: Россия Даты проведения: 2018-07-05 - 2018-07-11
Цитирование:	1. Evensen, G. Data assimilation. The ensemble Kalmanfilter. Berlin Heideberg: Spriger-Verlag, 2009. 307 p. 2. Evensen, G., P.J. van Leeuwen An ensemble Kalman smoother for nonlinear dynamics // Monthly Weather Review. 2000. V. 128. P. 1852-1867. 3. Климова Е.Г., Платов Г.А., Киланова Н.В. Разработка системы усвоения данных об окружающей среде на основе ансамблевого фильтра Калмана //Вычислительные технологии. 2014. Том 19, №3. С.27-37. 4. Справочник по теории автоматического управления под ред. А.А. Красовского. Москва: Наука, 1987. 711 с. 5. Evensen, G. Data assimilation. The ensemble Kalmanfilter. Berlin Heideberg: Spriger-Verlag, 2009. 307p. 6. Evensen, G., P.J. van Leeuwen An ensemble Kalman smoother for nonlinear dynamics // Monthly Weather Review. 2000. V. 128. P. 1852-1867. 7. Feng L., P.I. Palmer, H. Bosch, and S. Dance Estimating surface CO2 fluxes from space-borne CO2 dry air mole fraction observations using an ensemble Kalman filter // Atmospheric chemistry and physics. 2009. V. 9. P. 2619-2633. 8. Feng L. et al. Consistent regionalfluxes of CH4 and CO2 inferredfrom GOSATproxy XCH4:XCO2 retrievals, 2010-2014 //Atmospheric chemistry andphysics. 2017. V. 17. P. 4781-4797. 9. Fraser A. et al. Estimating regionalfluxes of CO2 and CH4 using space-borne observations of XCH4:XCO2 //Atmospheric chemistry and physics. 2014. V. 14. P. 12883-12895. 10. Houtekamer, H.L. Zhang, F. Review of the ensemble Kalman filter for atmospheric data assimilation //Monthly Weather Review. 2016. V. 144. P. 4489-4532. 11. Jazwinski, A.H. Stochastic processes andfiltering theory. New York: Academic Press, 1970. 376p. 12. Kang J. et al. Estimating of surface carbon fluxes with an advanced data assimilation methodology // Journal of geophysical research. 2012. V.116. D24101, doi:10.1029/2012JD018259. 13. Klimova, E. A suboptimal data assimilation algorithm based on the ensemble Kalman filter // Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. 2012. V. 138, P. 2079-2085. 14. Tsuruta A. et al. Global methane emission estimation for 2010-2012from Carbon tracker Europe-CH4 v. 10. //Geoscientific model development. 2017. V. 10. P. 1261-1287.