精品文档---下载后可任意编辑集合卡尔曼滤波中模式偏差的线性订正及其在有限区域地面观测资料同化中的应用的开题报告摘要：本文讨论了集合卡尔曼滤波（Ensemble Kalman Filter，EnKF）中的模式偏差问题及其线性订正方法，同时探讨了其在有限区域地面观测资料同化中的应用。本讨论旨在提高 EnKF 方法在大气环境预测中的精度和可靠性。首先，本文将回顾目前 EnKF 方法在大气科学中的应用及其模型偏差问题所带来的影响，然后提出集合模型偏差平均（Ensemble Model Output Statistics，EMOS）方法的概念，通过线性回归的方法猎取模型偏差的统计特征，并且根据偏差的大小对每一个集合成员进行修正，从而达到更准确的结果。最后，通过数值试验验证了本文提出的方法在有限区域地面观测资料同化中的有效性。本文的讨论旨在为大气科学中的 EnKF 方法提供一种新的解决方案，尤其是在处理集合预报中的模型偏差问题时，提供了一种更加准确的订正方法。同时，本文的讨论结果对提高大气环境预测的精度和可靠性也有一定的参考价值。关键词：集合卡尔曼滤波；模型偏差；线性订正；Ensemble Model Output Statistics；有限区域地面观测资料同化。
