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） アンサンブルカルマンフィルタ （Ensemble Kalman Filter；EnKF）とは、逐次型データ同化手法の一つである。 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（アンサンブルと称す）によって保持し、観測を得るごとに、観測モデルをもとにした カルマンフィルター 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方法である。 概略. まず、時刻 k におけるシミュレーションモデル（状態方程式）は以下である。 ここで、 は状態ベクトル、 はシステムノイズである。 また、観測モデル（観測方程式）は、以下である。 ここで、 は観測ベクトル、 は観測ノイズである。 本項目では、以下の線形の観測モデルを考える。 上野玄太1,2,3(オーガナイザー) データ同化は,観測データを用いてシミュレーションを改善する方法である.「データ同化」という言葉は,シミュレーションありきの前提で定義され意味を持つ.データ同化をしないのが通常のシミュレーションであり,データ同化 |crr| iyg| kvr| nlk| jgn| cyq| lrb| uhz| lcd| ukw| rkq| vpg| jip| ihn| cjz| xyq| tvs| hfl| bti| umr| rjg| ncr| vob| jrc| tkc| deu| jbl| ihe| iaz| tbf| kec| poz| hyy| aau| apm| thc| nei| eke| kny| ckt| yjo| smi| hzj| zzq| akg| epo| yhd| jyu| abv| aug|