| Инд. авторы: | Климова Е.Г. |
| Заглавие: | Методы оценки концентрации парниковых газовых составляющих в атмосфере по данным наблюдений и модели переноса и диффузии, основанные на ансамблевом фильтре калмана |
| Библ. ссылка: | Климова Е.Г. Методы оценки концентрации парниковых газовых составляющих в атмосфере по данным наблюдений и модели переноса и диффузии, основанные на ансамблевом фильтре калмана // Обработка пространственных данных в задачах мониторинга природных и антропогенных процессов: Труды Всероссийской конференции. - 2017. - Новосибирск: Институт вычислительных технологий Сибирского отделения РАН. - С.191-195. - ISBN: 978-5-905569-08-1. |
| Внешние системы: | РИНЦ: 30567552; |
| Реферат: | eng: Оценка состояния окружающей среды по данным наблюдений является одной из наиболее актуальных задач в настоящее время. Такая оценка производится с привлечением прогностических моделей на основе систем усвоения данных. В статье представлен обзор современных методов усвоения данных наблюдений о парниковых газах, в том числе спутниковых, основанных на применении ансамблевого фильтра Калмана. Основное внимание уделяется методам оценки потоков парниковых газов в процедуре усвоения данных. |
| Ключевые слова: | усвоение данных; оценка потоков; парниковые газы; спутниковые данные; |
| Издано: | 2017 |
| Физ. характеристика: | с.191-195 |
| Конференция: | Название: Всероссийская конференция «Обработка пространственных данных в задачах мониторинга природных и антропогенных процессов» Аббревиатура: SDM-2017 Город: Бердск, Новосибирская область Страна: Россия Даты проведения: 2017-08-29 - 2017-08-31 Ссылка: http://conf.nsc.ru/SDM-2017 |
| Цитирование: | 1. Справочник по теории автоматического управления под ред. А.А. Красовского. М.: Наука, 1987. 711 с. 2. Evensen, G. Sequential data assimilation with a nonlinear quasi-geostrophic model using Monte Carlo methods to forecast error statistics//Journal Geophysical Research. 1994. V. 99. P. 10143-10162. 3. Evensen, G. The ensemble Kalman filter: theoretical formulation and practical implementation//Ocean Dynamics. 2003. V. 53. P. 343-367. 4. Evensen, G. Data assimilation. The ensemble Kalman filter.Berlin Heideberg: Spriger-Verlag, 2009. 307 p. 5. Feng L., P.I.Palmer, H.Bosch, and S.Dance Estimating surface CO2 fluxes from space-borne CO2 dry air mole fraction observations using an ensemble Kalman filter//Atmospheric chemistry and physics. 2009. V. 9. P. 2619-2633. 195 6. Feng L. et al. Evaluating a 3-D transport model of atmospheric CO2 using ground-based, aircraft, and space-borne data//Atmospheric chemistry and physics. 2011. V. 11. P. 2789-2803. 7. Feng L. et al. Estimates of European uptake of CO2 inferred from GOSAT X co2 retrievals: sensitivity to measurement bias inside and outside Europe//Atmospheric chemistry and physics. 2016. V. 16. P.1289-1302. 8. Feng L. et al. Consistent regional fluxes of CH4 and CO2 inferred from GOSAT proxy XCH4:XCO2 retrievals, 2010-2014//Atmospheric chemistry and physics. 2017. V. 17. P. 4781-4797. 9. Fraser A. et al. Estimating regional fluxes of CO2 and CH4 using space-borne observations of XCH4:XCO2//Atmospheric chemistry and physics. 2014. V. 14. P. 12883-12895. 10. Houtekamer, H.L. Mitchell, Data assimilation using an ensemble Kalman Filter technique//Monthly Weather Review. 1998. V. 126. P. 796-811. 11. Houtekamer, P.L., Mitchell, H.L. Ensemble Kalman Filtering//Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. 2005. V. 131. P. 1-23. 12. Houtekamer, H.L. Zhang, F. Review of the ensemble Kalman filter for atmospheric data assimilation//Monthly Weather Review. 2016. V. 144. P. 4489-4532. 13. Hunt, B.R., Kostelich, E.J. Szunyogh, I. Efficient data assimilation for spatiotemporal chaos: A local ensemble transform Kalman filter//Physica D. 2007. V. 230. P. 112-126. 14. Jazwinski, A.H. Stochastic processes and filtering theory. New York: Academic Press, 1970. 376 p. 15. Kalnay, E. Atmospheric Modeling, Data Assimilation and Predictability. Cambridge Univ. Press, 2002. 328 p. 16. Kang J. et al. Estimating of surface carbon fluxes with an advanced data assimilation methodology//Journal of geophysical research. 2012. V.116. D24101, doi:10.1029/2012JD018259. 17. Klimova, E. G. A data assimilation technique based on the pi-algorithm//Russian Meteorology and Hydrology. 2008. V. 33. P. 143-150. 18. Klimova, E. A suboptimal data assimilation algorithm based on the ensemble Kalman filter//Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. 2012. V. 138, P. 2079-2085. 19. Tippett, M.K., J.L. Anderson, C.Y. Bishop, T.m. Hamill, and J.S. Whitaker. Ensemble square root filters//Monthly Weather Review. 2003. V. 131. P. 1485-1490. 20. Tsuruta A. et al. Global methane emission estimation for 2010-2012 from Carbon tracker Europe-CH4 v.10.//Geoscientific model development. 2017. V. 10. P. 1261-1287. |
