论文部分内容阅读
集合卡曼滤波由于易于使用而被广泛地应用到陆面数据同化研究中,它是建立在模型为线性、误差为正态分布的假设上,而实际土壤湿度方程是高度非线性的,并且当土壤过干或过湿时会发生样本偏斜。为了全面评估它在同化表层土壤湿度观测来反演土壤湿度廓线的性能,特引入不需要上述假设的采样重要性重采样粒子滤波,比较非线性和偏斜性对同化算法的影响。结果显示:不管是小样本还是大样本,集合卡曼滤波都能快速、准确地逼近样本均值,而粒子滤波只有在大样本时才能缓慢地趋近;此外,集合卡曼滤波的粒子边缘概率密度及其偏度和峰度与粒子滤波完全