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

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

Contents List of symbols . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xv 1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 2 Statistical definitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.1 Probability density function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.2 Statistical moments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.2.1 Expected value. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.2.2 Variance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.2.3 Covariance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.3 Working with samples from a distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.3.1 Sample mean . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.3.2 Sample variance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.3.3 Sample covariance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.4 Statistics of random fields . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.4.1 Sample mean . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.4.2 Sample variance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.4.3 Sample covariance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.4.4 Correlation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.5 Bias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.6 Central limit theorem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 3 Analysis scheme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 3.1 Sc