文件名称：滞后校正MATLAB代码-optimal-interpolation:在MATLAB中实现的风数据的原始最佳插值
文件大小：66.84MB
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更新时间：2024-06-28 04:03:47
系统开源
真正的MATLAB代码使用集成最优插值的数据同化 这是已发表论文中使用的代码，并在 MATLAB 中实现。 一、简介 集合最优插值 (EnOI)是一种有效的、具有相对较低的计算成本但强大的方法，用于根据现场测量校正数值模拟模型。 基础 EnOI 用于地球科学的不同领域，包括气象学和海洋学。 目标是应用 EnOI 方法对数值模拟的风场进行后处理，使其最大程度地符合气象站的实际测量结果。 该技术背后的基本原理是根据建模风场的时空一致性来插入测量值和模拟值之间的差异。 然而，它的统计特性通常是非平稳的、空间不均匀的，并且测量质量因站而异。 因此，这种校正可能会在输出中引入不希望的伪影（异常值）。 我们通过将岭回归添加到基本的 EnOI 方案来解决这个问题。 该算法被应用于将观测结果同化到为极地北极地区模拟的风场中。 2. 数学模型 集成最优插值 由此产生的校正可以表示为观察到的和建模的时间序列之间差异的加权线性组合，然后添加到建模（背景）场的每个网格点： 在哪里： - 观察点的数量， - 背景模型的时间实例， - 取决于所研究过程的可变性的最大时滞。 传统的 OI 导致真实系统状态列向量的最