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拉格朗日资料同化的研究进展
引用本文:赵德显,沈桐立,徐海明.拉格朗日资料同化的研究进展[J].海洋预报,2009,26(3):107-113.
作者姓名:赵德显  沈桐立  徐海明
作者单位:南京信息工程大学气象灾害省部共建教育部重点实验室,南京,210044
基金项目:中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室基金2006LASW01国家重点基础研究项目(973项目)2004CB418301 
摘    要:拉格朗日资料对了解海洋环流和大气环流的动力学过程起到很重要的作用,同化拉格朗日资料有很大的必要性.拉格朗日观测工具主要提供的是水团或空气微团的位置和速度等信息,因为拉格朗日资料提供的是移动框架的数据而不是欧拉格点上的模式变量,所以随着拉格朗日观测覆盖大部分海洋和全球海洋环流模式的实现,采用先进的同化方法充分利用这些资料来提高分析预报准确性势在必行.在同化方法不断的发展中最优插值、变分同化、卡尔曼滤波这几种方法都有很好的应用.

关 键 词:拉格朗日资料  卡尔曼滤波  资料同化

Review on lagrangian data assimilation
ZHAO De-xian,SHEN Tong-li,XU Hai-ming.Review on lagrangian data assimilation[J].Marine Forecasts,2009,26(3):107-113.
Authors:ZHAO De-xian  SHEN Tong-li  XU Hai-ming
Institution:Key Laboratory of Meteorological Disaster of Ministry of Education;Nanjing 210044 China
Abstract:Lagrangian measurements provide a significant portion of the data collected in the ocean. Difficulties arise in their assimilation, however, since Lagrangian data are described in a moving frame of reference that does not correspond to the fixed grid locations used to forecast the prognostic flow variables. In light of the increasing number of drifting buoys in the ocean, and recent advances in the realism of ocean general circulation models toward oceanic forecasting, the problem of assimilation of Lagrang...
Keywords:lagrangian data  data assimilation  kalman filter  
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