恒定的PV f平面QG湍流（又称表面QG湍流）。 具有sin（2 * pi / L）射流基本状态的双周期几何。 参考： （第3节） 包括Ekman阻尼，回到平衡射流的线性热弛豫和超扩散。 光伏具有米/秒的单位。 按f * theta0 / g缩放以转换为温度。 具有四阶Runge Kutta时间步长的FFT频谱配置方法（使用2/3规则去混叠，对超扩散进行隐式处理）。 需要numpy（强烈建议使用pyfftw，netcdf4-python和matplotlib）。 在sqg_run.py运行模型并对解决方案进行动画处理的示例代码 要运行EnKF数据同化，请执行以下操作： 使用python setup.py install 。 首先运行sqg_run.py以生成自然运行。 然后运行sqg_enkf.py 。

恒虚警率检测matlab代码使用数据同化概念的基于卫星的火灾探测 该软件包包括用于基于卫星的火灾探测方法的MATLAB源代码。 使用数据同化方案和整体预测机制估算像素的背景温度。 在恒定虚警率（CFAR）框架下，得出了观察到的亮度温度与预期背景温度之间差异的阈值。 从Meteosat第二代（MSG）-SEVIRI传感器获取的数据用于此项目。 该软件包实现了三种数据同化方法： •合奏卡尔曼滤波器（EnKF） •采样重要性重采样（SIR） •弱约束的四维变分同化（4D-Var） 数据 可以从[EUMETSAT数据中心]（）获取MSG级别1.5图像数据集。 亮度温度是使用提取的。 以下文件包含IR 3.9亮度温度从（20 S，23 E）到（33 S，38 E）的结构化格式：FNDATAREGIONFILE.mat位于 运行测试 >> dtc_v_fire_dynamic_main_fireExample 参考 该方法在文章中进行了描述： Udahemuka，G .； 范·威克（Ban Van Wyk）； Hamam，Y.通过野火检测数据同化来表征多时相卫星场景的背景温度动态。 遥感，2020

大气示踪剂传输和化学模拟模型。 允许缩放。 基于传输代码（包括缩放）的伴随，可以进行4D可变数据同化。

北京师范大学地图学与地理信息系统专业王锦地定量遥感与数据同化考博专业课真题分数线报录比扫描.pdf

数据同化和EnKF简介 立即使用以下云计算提供商之一： （需要Google登录） （没有登录，但启动速度可能很慢） 总览 交互式（Jupyter笔记本） 包含理论，代码（Python）和练习。 建议：成对工作。 每个教程大约需要75分钟。 导师将分发以协助练习， 并对每个部分进行总结后再进行总结。 本地工作说明 您也可以在自己的（Linux / Windows / Mac）计算机上运行这些笔记本。 这比在线运行它们要快一些。 先决条件：Python> = 3.6。 如果您不是python专家： 1a。 通过安装Python。 1b。 使用运行以下命令。 1c。 （可选） 。 如果安装（以下）失败，请首先尝试执行步骤1c。 安装： 在终端中运行以下命令（不包括$符号）： $ git clone https://github.com/nansencenter/DA-tutori

快速 该存储库包含（LETKF）的实现，用于执行与SPEEDY中等复杂度大气总环流模型的数据同化。 它基本上是Takemasa Miyoshi的的副本，其中进行了一些修改，以降低预测模型的精度。 该存储库是一个标准的观测系统模拟实验（OSSE）。 该模型运行一次以生成“自然运行”，然后从中提取综合观测值。 然后，使用LETKF每6小时对这些观测值进行数据同化。 快速设置 1.产生自然奔跑 转到model/run存储库，然后运行bash run_first.sh旋转自然模型。 然后运行bash run_cycle.sh以运行实际的自然运行。 这将每6小时输出到DATA/nature目录中。 2.产生观察结果 转到obs目录并运行bash obsmake.sh进行观察。 这些将存储在DATA/obs 。 3.同化！ 转到letkf/run目录，然后首先运行bash init.sh 这将生

集合卡尔曼滤波算法-数据同化的经典算法，Matlab编写 数据同化的经典算法，集合卡尔曼滤波算法，用Matlab写的，里面附有一些参考文献，初学者适用亲测好用，挺不错的资源，大家快来下载吧！挺有用的！需要的话可以来下载哦！

NetCDF2LittleR 描述 一个FORTRAN应用程序，用于将NetCDF文件转换为Little-R格式。 Little-R格式是WRF数据同化系统（WRFDA）预处理器（obsproc）可接受的输入格式。 当前，此应用程序仅支持对天气气象站的转换。 安装 NetCDF2LittleR使用cmake构建系统。 NetCDF2LittleR需要构建外部源，例如，通过创建构建目录。 在构建过程中，将创建一个名为convert-littler的二进制文件。 用法 二进制convert-littler需要一个Fortran名称列表作为参数，例如： netcdf2littler --namelist netcdf2littler.namelist 如果未提供任何参数， netcdf2littler尝试使用当前工作目录中的文件netcdf2littler.namelist 。 输入名称列

最佳插值（OI），3D和4D变异数据同化。 文件资料 科学推导 同化技术的科学派生可以在我的理论气象学教科书中找到（德语）： 。 文献资料 该代码的文档可在子目录doc中找到。 建筑 依存关系 netcdf库（Ubuntu：sudo apt-get libnetcdf-dev） CMake（Ubuntu：sudo apt-get install cmake） MPICH（Ubuntu：sudo apt-get install mpich） bzip2（Ubuntu：sudo apt-get install bzip2） python3（Ubuntu：sudo apt-get安装python3） 为了发展 Valgrind（Ubuntu：sudo apt-get install valgrind，用于进行检查） 下载 git clone https://github.com/AUN

数据同化EnKF- 集成卡尔曼滤波器MATLAB代码 用MATLAB编写的ensemblekfilter.m函数可实现集合卡尔曼滤波器（EnKF）。 EnKF会同化一个状态的测量，噪声和一个或多个状态的模型，并在下一个表示k + 1的时间间隔内向前计算一个新状态。 请与我联系以获取更多信息或示例代码： 约瑟夫·斯奎奥