МЕТЕОРОЛОГИЯ И ГИДРОЛОГИЯ 2005 ¹ 3 УДК 551.509.313 Алгоритм усвоения данных наблюдений на основе адаптивного субоптимального фильтра Калмана Е. Г. Климова* Для реализации алгоритма усвоения данных метеорологических наблюдений, основанного на теории фильтра Калмана, необходимо задание ковариационной матрицы “шумов модели”, которая заранее неизвестна. <...> Известно, что в случае, если матрица ковариаций шумов модели задается нулевой, происходит быстрое убывание теоретической ошибки оценивания алгоритма фильтра Калмана и, как следствие, данные наблюдений на этапе анализа входят со все меньшими коэффициентами. <...> Этот эффект называют расходимостью алгоритма фильтра Калмана. <...> В статье предлагается алгоритм оценки шумов модели по данным наблюдений с использованием вектора “невязок” (разности между наблюденными и спрогнозированными значениями) в процессе оценивания в процедуре фильтра Калмана. <...> Алгоритм основан на совместном использовании упрощенной модели для вычисления матрицы ковариаций ошибок прогноза (субоптимальный фильтр Калмана) и адаптивной оценки шумов модели по данным наблюдений. <...> Приводятся результаты численных экспериментов по усвоению моделируемых данных с региональной адиабатической моделью атмосферы. <...> При этом наиболее популярным методом анализа данных стал метод оптимальной интерполяции, предложенный Л. С. Гандиным. <...> Лучшей в мире признана система усвоения Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды [23]. <...> В последнее время такие системы усвоения совершенствуются с привлечением общей вариационной постановки задачи и использованием сопряженной модели для минимизации соответствующего функционала, основываясь на известных результатах теории оптимального управления [8, 16]. <...> Вторым популярным подходом к задаче усвоения данных метеорологических наблюдений является применение теории фильтра Калмана. <...> Алгоритм фильтра Калмана позволяет по ряду данных наблюдений за различные <...>