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J-GLOBAL ID：201602240669652516   整理番号：16A0817960

適応観測誤差とT-S制約によるアンサンブルKalmanフィルタの使用による同化した温度と塩分のプロファイル【Powered by NICT】

Assimilating temperature and salinity profiles using Ensemble Kalman Filter with an adaptive observation error and T-S constraint

著者 (6件)： Liu Danian (South China Sea Institute of Oceanology, Chinese Academy of Sciences) ,  Shi Ping (South China Sea Institute of Oceanology, Chinese Academy of Sciences) ,  Shu Yeqiang (South China Sea Institute of Oceanology, Chinese Academy of Sciences) ,  Yao Jinglong (South China Sea Institute of Oceanology, Chinese Academy of Sciences) ,  Wang Dongxiao (South China Sea Institute of Oceanology, Chinese Academy of Sciences) ,  Sun Lu (South China Sea Monitoring Center, South China Sea Branch, State Oceanic Administration)
資料名： Haiyang Xuebao(Yingwenban)  (Haiyang Xuebao(Yingwenban))
巻： 35  号： 1  ページ： 30-37  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2617A  ISSN： 0253-505X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 8月16日から2008年9月13日に南シナ海北部オープン航海中に収集されたCTDデータから温度(T)と塩分(S)プロファイルは,アンサンブルKalmanフィルタ(EnKF)を用いて同化した。発散からフィルタを防ぐために利用される適応観測誤差戦略。一方,モデルにおけるTおよびSバイアスに起因するいくつかの場所における限られた改善を目指し,採用した同化性能を改善することであるT-S制約方式,T及びSは,これらの場所で更新別々にした。検証は独立したin situデータ(衛星リモートセンシング海面高度異常(SLA),OSCAR速度製品と船上ADCP)と共の同化出力を比較して行った。結果は,新しいEnKF同化スキームは,コントロールランと伝統的なEnKFと比較した海洋TとSの二乗平均平方根誤差(RMSE)を大幅に低減できることを示した。システムも循環とSLAのシミュレーションを改善することができる。Data from the ScienceChina, LCAS.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 海洋 ,  南シナ海 ,  海面 ,  *制約条件 ,  航海 ,  *フィルタ ,  *塩分 ,  バイアス
準シソーラス用語： 衛星リモートセンシング ,  *EnKF ,  *観測誤差 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： アンサンブルKalmanフィルタ ,  適応観測誤差 ,  T-S制約

分類 (1件)： 天気予報  (DC05020O)

タイトルに関連する用語 (7件)： 適応 ,  観測誤差 ,  制約 ,  アンサンブルKalmanフィルタ ,  同化 ,  塩分 ,  プロファイル