Kalman滤波技术在海表温度预测中的应用
  • 【DOI】

    10.3969/j.issn.1003-0239.2010.03.011

  • 【摘要】

    以EOF分解方法为基础,把AR模型和Kalman滤波方法相结合,建立了海表温度的预报模型.首先对历史时间序列资料进行EOF分解,在此基础上,利用时间权重系数建立AR(2)模型,并对此模型参数进行了改进,作为:Kalman滤波的状态方程.然后用Kalman滤波方法对时间权重系数进行了滤波预测,并引入集合预报的思想对SST预测结果进行了重构,并与实况资料进行了相关性分析.以太平洋、印度洋、大西洋三大洋... 展开>>以EOF分解方法为基础,把AR模型和Kalman滤波方法相结合,建立了海表温度的预报模型.首先对历史时间序列资料进行EOF分解,在此基础上,利用时间权重系数建立AR(2)模型,并对此模型参数进行了改进,作为:Kalman滤波的状态方程.然后用Kalman滤波方法对时间权重系数进行了滤波预测,并引入集合预报的思想对SST预测结果进行了重构,并与实况资料进行了相关性分析.以太平洋、印度洋、大西洋三大洋的热带海域为个例进行了预测试验.试验结果表明,预测效果较好,相关系数平均达到了98%以上,而残差方差在0.5以内. 收起<<

  • 【作者】

    吉进喜  张立凤  郭渊 

  • 【作者单位】

    解放军理工大学气象学院

  • 【刊期】

    海洋预报 ISTIC 2010年3期

  • 【关键词】

    EOF分解  AR模型  Kalman滤波  SST预测