卡尔曼滤波在天气预报中的应用与实例分析

该PPT主要探讨了卡尔曼滤波在天气预报中的应用，以1995年12月至1996年4月北京、福州和成都的侯平均温度实况与预报对照为例。首先，引言部分介绍了数值预报产品释用的传统方法，如定性的人工经验（如天气学方法）和客观定量方法（如MOS方法，但其依赖于较长历史数据且不易更新）。针对这一问题，卡尔曼滤波方法因其无需保存所有历史数据、实时状态估计和适应性强的特点，成为解决之道。 卡尔曼滤波方法由Rudolf E. Kalman于1960年提出，是在维纳滤波基础上发展出的一种递推式滤波算法。它特别适用于连续性变量的线性变化预测，且在许多领域，包括航天（如APOLLO登月任务）和军事导航中已取得显著成功。1987年开始引入气象业务预报，初期在北欧国家如芬兰、瑞士和丹麦取得良好应用效果，1992年日本气象厅更是将其扩展到了全国56个气象站的最高最低气温预报。 在气象学中，滤波的意义在于处理混杂噪音的信息，以获取更精确的预报。通过卡尔曼滤波，预报员能够利用带有误差的预报值序列，通过递推算法不断优化估计，从而减少干扰并提高天气预报的准确性。这种方法在天气预报中的应用，有助于提高预报的可靠性和时效性，尤其是在数值预报模式快速更新的背景下，卡尔曼滤波的实时性和适应性显得尤为重要。 该PPT详细介绍了卡尔曼滤波的原理、参数计算方法以及在实际预报业务流程中的应用步骤，同时也讨论了在气象领域应用过程中可能遇到的问题。这是一份深入研究卡尔曼滤波在天气预报中的实用性和理论价值的学术资料。