Тезисы докладов

Доклады новосибирских участников

Задача восстановления пространственно-временного распределения метеорологических полей по данным наблюдений с привлечением прогностических моделей атмосферы называется задачей усвоения данных. Одним из наиболее перспективных подходов к задаче усвоения данных метеорологических наблюдений является применение теории фильтрации Калмана. Алгоритм фильтра Калмана позволяет по ряду данных наблюдений за различные моменты времени и прогностической модели, которая рассматривается как динамико- стохастическая система, получить оптимальную оценку состояния атмосферы в смысле минимума среднеквадратической ошибки оценивания. Серьезной проблемой при применении алгоритма фильтра Калмана к современным прогностическим моделям является высокий порядок матриц ковариаций ошибок прогноза, используемых в этом алгоритме. Один из подходов к решению этой проблемы - применение упрощенных моделей для расчета матриц ковариаций ошибок прогноза. Такой алгоритм называется субоптимальным фильтром Калмана.

В докладе рассматриваются различные упрощенные модели, которые могут быть применены в субоптимальном алгоритме фильтра Калмана. Приводятся результаты численных экспериментов, основанных на методе Монте-Карло, по расчету матриц ковариаций ошибок прогноза с помощью упрощенных моделей.

Примечание. Тезисы докладов публикуются в авторской редакции

Ваши комментарии Обратная связь

[Головная страница] [Конференции]

© 1996-2001, Институт вычислительных технологий СО РАН, Новосибирск
© 1996-2001, Сибирское отделение Российской академии наук, Новосибирск