卡尔曼滤波：天气预报中的噪声消除利器

卡尔曼滤波在天气预报的实现讲解是一篇关于气象预测领域的重要文章，着重介绍了卡尔曼滤波在数值天气预报中的应用和其独特价值。文章首先从南京信息工程大学气象台的角度出发，提出了当前数值预报产品释用技术的传统方法，如定性的人的经验方法（如天气学方法）和客观定量方法（如统计学方法、动力释用方法和神经元网络，其中MOS方法尤为常见，但受限于数据年限问题，难以及时适应模式变化）。 为了解决这一问题，文章引入了卡尔曼滤波作为一种可能的解决方案。卡尔曼滤波由Rudolf E. Kalman在1960年创立，它是基于维纳滤波的递推式滤波方法，特别强调在处理连续性变量的线性变化时，无需保留全部历史数据，仅依赖于先前的滤波结果，显著降低了存储和计算需求。这种方法在军事领域的应用已经很成功，例如在飞行、潜艇导航和导弹弹道计算，尤其是在1969年APPOLO登月任务中发挥了关键作用。 然而，卡尔曼滤波真正引起气象界的广泛关注是在1987年以后，尤其是北欧国家如芬兰、瑞士和丹麦，它们在气象业务预报中取得了显著成果。日本气象厅甚至在1992年开始将该技术应用于全国范围内的最高最低气温预报，证明了其在实际气象预测中的实用性和有效性。 文章指出，滤波在气象中的意义在于处理包含噪声的真实信息，通过排除干扰，提供更准确的预报。预报员面临的预报误差问题，可以通过卡尔曼滤波的方法进行修正，以提升预报质量。卡尔曼滤波作为一种强大的数据处理工具，为现代天气预报提供了有力的支持，特别是在数值模式频繁更新的背景下，其适应性和实时性优势使其在气象行业中占据了重要的地位。