有参数误差时估算土壤湿度的集合平方根滤波同化方法

当陆面模式存在参数误差时,借助在NOAH陆面模式中同化表层土壤湿度的观测系统模拟试验,探讨同时估算土壤湿度廓线和校正土壤参数的集合平方根滤波方案的可行性.结果表明:准确校正参数对估算土壤湿度廓线非常重要,错误参数值会严重影响对模式状态量的更新.但是模式状态和参数同时更新的同化方案对参数的初估值较为敏感,只有选取合适的初估值才能保证参数校正和状态估计成功.     

集合卡尔曼滤波同化理论及其在一次暴雨过程中的应用

集合Kalman滤波用于数值试验有着雄厚的理论基础。本文介绍了集合Kalman滤波理论及其技术实现,在此基础上搭建了集合Kalman滤波同化系统,并用MM5模式做同化实际探空资料48小时的试验。试验结果表明:集合Kalman滤波同化探空资料可以改善MM5模式的预报效果。     

非线性观测算子的集合卡尔曼滤波的改进

在带有线性观测算子的集合卡尔曼滤波中,对预报误差方差阵比较客观的调整是用与时间相依的因子对其进行膨胀调整,然后用极大似然方法去估计膨胀因子.若观测算子是非线性的,新息的似然函数不易表示,从而膨胀方法不能直接套用.我们通过对非线性观测算子的线性逼近,得到似然函数的近似表达式,进而实现对预报误差方差阵的膨胀调整.数据模拟表明这种方法预报精度更高,更加稳健,效果远好于传统的非线性集合卡尔曼滤波方法.     

集合Kalman滤波同化方法在福建沿岸潮汐数值模拟和预报中的应用研究

为了提高潮汐数值模拟和预报的准确度,利用《2009潮汐表》,建立了含集合Kalman滤波同化模块的潮汐数值预报模型,对集合Kalman滤波同化模块中的参数进行确定,并对同化效果进行了检验.为了确定集合Kalman滤波同化模块中的参数(主要是集合数和截断半径),考虑了42种参数组合,在这些组合中,以模拟准确度和计算相同时段的潮汐值所需时间为标准,存在最优的参数组合:其中,东山、厦门、娘宫、崇武4个站最优的截断半径为35 km,三沙站最优截断半径为30 km,5个站的最优集合数均为20.实验结果表明:将集合Kalman滤波同化方法用于潮汐数值预报模拟中是可行的,同化验潮站的潮汐表上的潮位数据对验潮站本身及其邻近网格点的潮汐模拟改进最大;当5个站不同化调和数据进去的时候,东山、厦门、娘宫、崇武4个站的模拟准确度,在未来12 h仍然有所提高.     

集合卡尔曼滤波在浅水模式数据同化中的应用

为了研究集合Kalman滤波同化技术应用于非线性动力学模式的同化效果,通过利用集合Kalman滤波技术对浅水理论中均质不可压流体运动的动力学模式进行理想的数据同化试验.分析集合Kalman滤波同化方法应用于动力学系统的计算方法和步骤.比较三维变分和集合Kalman滤波的同化效果,讨论了集合Kalman滤波数据同化方法的基本性质和同化观测的频率对集合Kalman滤波同化效果的影响.通过试验证明,集合Kalman滤波数据同化方法能够成功地应用于浅水均质不可压流体的动力学系统,可有效地抑制估计误差的增长,为模式预报提供更加理想的初值,改善预报效果.     

集合转换卡尔曼滤波同化的一种分析方案

集合转换卡尔曼滤波在处理非线性观测资料的同化时,通常对非线性观测算子做简单的线性化处理,这会带来较大的舍入误差,降低同化效果。通过对状态变量和观测变量的转换,将观测算子视为预报算子的一部分,对传统的同化算法进行改进,减小了同化中的误差。以典型的Lorenz-96预报模型来验证算法,对于较大模型误差或较强非线性观测算子的情形,结果好于传统的方法。     

基于观测误差调整的集合预报同化方法?

集合卡尔曼滤波对预报方差阵的估计不准,导致了滤波发散.为解决此问题,我们从状态与观测的关系出发,提出一种判断预报误差方差阵估计是否准确的准则.在此基础上,我们构建了基于观测误差控制的一种膨胀集合预报同化方法.数据模拟结果表明,与其他膨胀EnKF相比,这种方法能很好地克服滤波发散现象,其均方根误差更小,其长时间估计结果更为稳定,且构造更为简单,计算效率更高,是克服EnKF滤波发散现象的理想途径.     

观测资料同化与有限区模式初期降水预报

选取1991年7月3日至4日出现在我国江淮流域的梅雨暴雨天气过程,针对有限区模式降水预报中“旋转加强”问题,试验2种初值化方法即牛顿连续松弛逼近技术和降水-湿度场调整方案来改进模式的初期降水预报。试验结果表明：(1) 用湿度场调整方案同化观测降水资料,使同化时段降水区的中低层低压系统明显加强,所形成的初值具有较好的中尺度信息;但该方案会出现观测值与模式不协调引起的虚假小扰动。(2) 用牛顿连续松弛逼近技术同化业务观测系统的速度场和温度场资料,所形成的初值场形成了大尺度特征,同时对应江淮雨带的中低层低压系统加强,所形成的初值能够具有一定的中尺度信息。(3) 因此两者结合得到了最好的预报效果。对于梅雨天气过程,牛顿连续松弛逼近技术更有效。     

一种结合各类同化算法的一般方法

提出了一个将不同滤波方法的估计结果相结合的一般框架,进而得到一个更加稳健的估计结果.首先,将不同方法的预报集合(粒子)结合,并通过相应的统计方法去掉集合中对状态估计贡献非常小的粒子.然后,我们使用处理过的集合样本,利用核密度估计(KDE)得到相应的试验密度(proposal distribution),并从该密度中重新抽样,最后利用贝叶斯滤波方法得到新的估计值.由于不同数据同化方法都有相应的适用范围,新方法的估计结果可以结合各类方法的优点,进而得到一个更加稳健的估计结果。在模拟试验中,我们用集合Kalman滤波(EnKF)与粒子滤波(PF)的集合样本来估计试验分布,从模拟结果可以看出,新方法可以较大的提高原有方法的估计精度,并有效的预防了滤波发散.     

改进的粒子滤波在含“开关”的资料同化中的应用

针对粒子滤波(PF)应用到含“开关”过程的资料同化时,在采样过程中次优的重要性函数,为了优化采样过程,将粒子群优化算法( PSO)融入PF中(称为PSOPF方法),并将其用于含“开关”过程的资料同化中.为了检验PSOPF的有效性,利用一个含“开关”的偏微分方程作为控制方程,分别从观测算子为线性和非线性、观测误差为高斯型的情形用PF方法和PSOPF方法进行了数值实验.结果显示,在观测误差为高斯噪声时,无论观测算子是线性的还是非线性的,基于PSOPF的同化方法质量明显好于基于PF方法的同化方法.     

Probabilistic data association algorithm based on ensemble Kalman filter with observation iterated update

Aiming at improving the observation uncertainty caused by limited accuracy of sensors,and the uncertainty of observation source in clutters,through the dynamic combination of ensemble Kalman filter(EnKF) and probabilistic data association(PDA),a novel probabilistic data association algorithm based on ensemble Kalman filter with observation iterated update is proposed.Firstly,combining with the advantages of data assimilation handling observation uncertainty in EnKF,an observation iterated update strategy is used to realize optimization of EnKF in structure.And the object is to further improve state estimation precision of nonlinear system.Secondly,the above algorithm is introduced to the framework of PDA,and the object is to increase reliability and stability of candidate echo acknowledgement.In addition,in order to decrease computation complexity in the combination of improved EnKF and PDA,the maximum observation iterated update mechanism is applied to the iteration of PDA.Finally,simulation results verify the feasibility and effectiveness of the proposed algorithm by a typical target tracking scene in clutters.     

密立根油滴实验的计算机仿真系统

阐述了密立根油滴实验计算机仿真系统的模块结构、人机界面、传真原理及一些核心思路,该系统采用了基于Windows的32位打骂视化面向对象的编程环境DELPHI,简单实用,对于其它的实验系统的实现也具有一定的参考价值。     

冬小麦根系生长的三维仿真模拟

根据冬小麦根系分布的试验测量参数与生长规律,综合考虑根系生长的生理生态模型和虚拟植物模型,构造了描述小麦根系生长的动态模型．在已建立的根系生长模型基础上,运用分形几何理论与计算机图形学技术,对耕作土壤环境下冬小麦根系构型进行了三维仿真模拟．根据根系实测参数,对冬小麦根系生长模拟进行宏观控制,可以真实再现冬小麦地下根系部分的动态生长过程．     

“通信原理”虚拟实验仿真系统研究

通信原理是通信类专业的核心主干课程,具有理论性强、直观性差、实验内容丰富等特点。虚拟技术辅助实验教学有利于激发学习兴趣,弥补硬件实验操作过程繁杂、中间过程可视性差等特点。利于MAT-LAB软件制作一个虚拟实验仿真平台,通过对相关参数的设置,成功地对通信系统进行仿真,便于知识理解,达到好的实验效果。     

基于PC机的数据通信模拟实验系统设计

介绍数据通信模拟实验系统开发的原理、算法与技术．实验系统采用Microsoft Visual C＋＋6．0开发，提供编译码、流量控制、差错控制、多路复用技术和频带传输与调制解调技术等实验的动态演示．     

WRF3.0参数化敏感性及集合预报试验

为了研究WRF模式中的参数化方案对暴雨数值模拟的影响及物理过程集合预报在WRF降水集合预报中的适用性,利用中尺度WRF3.0数值模式,将模式中的物理过程参数化方案进行组合,构造了20个集合预报成员,对2003年7月8、9日发生在江淮地区的一次降水过程进行了集合预报试验。得到:集合成员之间存在一定的不确定性,不确定性随降水量级增大而增大,最终维持在一个较高的水平;通过定量比较发现,对于0.1 mm量级降水和25 mm以上量级降水,积云对流参数化方案对降水的影响要大于行星边界层方案对降水的影响;而对于10 mm量级降水,行星边界层方案对降水的影响要大于积云参数化方案对降水的影响。对20个预报成员进行了集合平均及降水概率预报试验,结果表明,集合平均的结果要比各个成员的稳定、可靠;概率预报能够提供一些有利于降水预报的信息。     

探讨基于FPGA技术的微机组成原理实验系统

介绍了基于FPGA技术微机组成原理实验系统的组成和特点，给出了系统整体框架及功能模块示意图，并简介了基于FPGA的微机原理实验的安排与实例。     

汽车双离合器变速器系统模拟实验装置的研究与开发

以某典型双离合器变速器系统为研究对象,在应用原车配件的基础上设计开发了双离合器变速器系统模拟实验装置,通过本装置不仅能够清楚地了解双离合器变速器系统的结构组成,提取不同的传感器数据波形、动态数据流等,而且能够再现原车双离合器变速器系统的控制策略和控制过程,同时利用该模拟实验装置,能够方便学校教学和企业培训。     

全动力液压制动系统的动态模拟与实验

在对串联式液压制动阀结构与性能分析的基础上,建立了全动力液压制动系统动态数学模型,并就制动阀结构参数对系统动态性能的影响进行了仿真分析.通过系统动态响应特性台架实验,验证了仿真模型,得出了各种制动工况对系统响应特性的影响规律.经工业性应用,设计研制的工程车辆全动力制动系统性能满足ISO 3450标准要求.     

稳定温度分层流的数值模拟与实验研究

温度分层流是一种常见的自然现象,准确模拟海洋环境中的稳定温度分层流动具有重要的理论和实际应用价值。建立了描述温度分层流运动的质量、动量和能量守恒方程,采用改进型的k-ε湍流模型模拟分层流运动的流动与传热强耦合过程。运用有限体积法,使用滑移壁面、给定壁面温度函数与来流温度函数相结合的方法,对现有温度分层模拟方法进行了改进,实现了垂直方向上任意温度曲线的分层流温度场的稳定数值模拟。采用辐射加热灯加热水槽流体表面,形成了流体的温度分层。通过与分层流水槽模型试验的对比,证明了该方法的可行性与准确性。