摘要：针对数据同化过程中集合数目有限情形下的虚假相关问题,通过模糊控制算法判断观测点与状态更新点之间的距离,构造观测位置等价权重,与集合转换卡尔曼滤波方法相结合,提出一种新的数据同化方法。利用经典的Lorenz-96混沌模型,比较分析集合转换卡尔曼滤波（ETKF）,局地化集合转换卡尔曼滤波（LETKF）和模糊控制数据同化算法（FETKF）在不同参数变化时的性能,由此探讨3种方法的优劣。研究结果表明：新方法能够使每一步状态更新获得更有效的观测信息,减小因观测数据难以得到有效利用而带来的误差,同时避免了同化过程中的虚假相关问题,从而提高滤波精度。
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 工程科技II> 工业通用技术及设备
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关键词：数据同化 模糊控制 观测误差 集合转换卡尔曼滤波
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