МЕТЕОРОЛОГИЯ И ГИДРОЛОГИЯ 2008 ¹9 УДК 551.509.313 Метод усвоения данных наблюдений, основанный на ансамблевом -алгоритме Е. Г. Климова* Практическая реализация алгоритма усвоения данных, основанного на фильтре Калмана, в полной постановке для современных прогностических моделей невозможна из-за высокой размерности возникающих при этом систем уравнений и нелинейности прогнозируемых процессов. <...> Основным направлением в реализации фильтра Калмана является ансамблевый подход. <...> Если случайные ошибки прогноза обладают свойством эргодичности, то можно рассмотреть алгоритм, альтернативный ансамблевому фильтру Калмана, при котором вероятностное осреднение заменено на осреднение по времени. <...> Алгоритм легко реализуется, однако вопросы его применимости в задачах усвоения данных, сходимости алгоритма и связи его с алгоритмом фильтра Калмана требуют своего изучения. <...> Исследована применимость в задаче усвоения данных ансамблевого -алгоритма на примере простого одномерного уравнения адвекции. <...> Использование уравнения позволяет сравнить классический алгоритм фильтра Калмана с разными практическими подходами к его реализации. <...> Введение Одним из основных подходов к решению проблемы усвоения данных наблюдений является алгоритм фильтра Калмана [15]. <...> В полном объеме алгоритм невозможно реализовать на современных ЭВМ из-за высокой размерности возникающих при этом систем уравнений и нелинейности прогнозируемых процессов [14, 17, 19, 21, 22]. <...> Главным направлением в работах, посвященных применению фильтра Калмана при усвоении данных, является ансамблевый подход [16, 18, 20]. <...> Следует отметить, что это применение метода Монте-Карло для вычисления ковариационных матриц ошибок оценивания. <...> Ансамблевый фильтр Калмана в настоящее время применяется для нелинейных моделей, при этом предполагается, что все рассматриваемые случайные поля гауссовы. <...> Другим подходом к практической реализации алгоритма фильтра Калмана является <...>