Климова Е.Г. Киланова Н.В.
Современные методы усвоения данных об окружающей среде, основанные на ансамблевом фильтре Калмана
Докладчик: Климова Е.Г.
Современное исследование окружающей среды включает в себя моделирование процессов с привлечением математических моделей прогноза погоды и климата а также моделей распространения в атмосфере пассивных газовых составляющих, химически активных веществ и аэрозолей. Для проведения математического моделирования состояния окружающей среды необходимо знание измеренных величин не только в точках наблюдений, но и в узлах некоторой регулярной сети. 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. Алгоритм фильтра Калмана является в настоящее время одним из самых популярных подходов к решению задачи усвоения данных наблюдений.
Лидирующим направлением в работах, посвященных применению фильтра Калмана при усвоении данных, является ансамблевый подход. В ансамблевом подходе матрицы ковариаций ошибок оценивания вычисляются для нелинейных прогностических моделей. Ансамблевый фильтр Калмана является вариантом обобщенного фильтра Калмана, в котором ковариации ошибок прогноза оцениваются с помощью ансамбля прогнозов. В докладе излагаются принятые в настоящее время подходы к решению проблемы усвоения данных об окружающей среде. Основной упор делается на подход, связанный с теорией оптимальной фильтрации Калмана.
В докладе рассматривается пример использования варианта ансамблевого фильтра Калмана для задачи распространения пассивной примеси в атмосфере. Наряду с приближенным описанием ковариаций ошибок оценивания с помощью ансамбля прогнозов, в отечественной литературе предлагается использовать субоптимальные алгоритмы, в которых теоретико-вероятностное осреднение заменяется на осреднение по времени. В докладе рассматривается алгоритм, основанный на этом подходе, для задачи усвоения данных о пассивных газовых составляющих в атмосфере.
Работа поддержана Проектом № 109 программы междисциплинарных интеграционных исследований СОРАН на 2012 - 2014 гг.
К списку докладов