卡尔曼-数据同化与外部模型

Question

我使用一个分布式雪模型模拟积雪深度和积雪区。需要输入一些氛围变量:温度/沉淀/风速……我想吸收输出:积雪深度获取遥感数据(我有积雪指数每10天),利用卡尔曼滤波器。但一些模棱两可,阻止我去做:

• 我实现了方程(2)和(2 b),但是我不知道如何实现模型算子米在方程(3)…如果你有任何想法或文档,仔细描述了这个操作符请提供它给我。

  

Answer 1

M是美元远期模式使用。它是动态模型用于解决任何离散方程的发展领域($ d ? / dt = $)。

最好的开始方式与数据同化和理解它的命名是阅读Ide et al。(1997)。在他们的工作,他们解释是:

离散模型的进化的大气,海洋,或者耦合系统不时t_i对美元t_ {i + 1}识别美元是由一个方程

$ x ^ f (t_ {i + 1})识别= M_i [x ^ f (t_{我})识别],美元(1)

x美元和M美元模型的状态向量及其相应的动态算子,分别。状态向量维度$ n x美元美元。进化模型的动力学M美元(1)计算机模拟或预测通常是非线性和确定性,而真正geofluid可能不同于(1)通过随机或系统错误。

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• Ide, K。朝臣,P。Ghil, M。,,交流,1997年。统一的符号数据同化:操作、顺序和变分。j .满足。Soc。日本。75年,181 - 189。