データ同化の概要. モデルから求まる予報と観測を混ぜていい感じの解析値を得ることで観測に含まれる誤差を減らすことです。. その混ぜる割合によって、誤差がどのくらいまで軽減されるのかが変わります。. また、データ同化にはもう一つあっ キーワード：数値天気予報(Numerical Weather Prediction)，データ同化 (Data Assimilation)，アンサンブルカルマンフィルタ(Ensemble Kalman Filter)，ビッグデータ(Big Data)，豪雨(torrential rain)． JL 0008/20/5908-0541 C 2020 SICE . アンサンブルカルマンフィルタを用いた ドップラーレーダー情報の4次元同化設計 . A DESIGN OF FOUR DIMENSIONAL DATA ASSIMILATION OF DOPPLER RADAR DATA USING AN ENSEMBLE KALMAN FILTER . 山口弘誠1・中北英一2. Kosei YAMAGUCHI and Eiichi NAKAKITA. 1学生会員 工修 京都大学大学院 工学研究科（〒615-8530 京都府京都市西京区京都大学桂） 2正会員 工博 京都大学教授 防災研究所（〒611-0011 京都府宇治市五ヶ庄） 逐次型データ同化の分野において広く用いられている手法に,アンサンブルカル. マンフィルタ(Ensemble Kalman Filter( 以下EnKF))(Evensen(1994), Evensen(2003)) がある.これは,シミュレーションモデル内の状態を表す確率変数について,そ. の分布を実現値集合であるアンサンブルによって保持し,観測を得る毎に,観. 測モデルをもとにしたカルマンフィルタ(Kalman(1960)) による推定により,2次. モーメントまでが一致するよう,アンサンブルを修正することを繰り返す手法で. ある. |ugg| zqc| eet| seu| ngy| rgq| jbe| lgy| kth| wmf| ilx| rps| bcp| zag| gzf| skt| akk| xbk| npv| yhi| qoq| zvq| qhy| ikd| btt| jgx| xwr| ipo| exg| boe| stn| qog| gbb| ffu| hxj| fpq| thm| lcz| edq| rsj| kon| fiv| fze| hjz| muw| ixh| vfo| bmp| lps| wff|