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格雷戈里·卡迈克尔。;阿德里安·桑杜;柴天峰;Dacian N.戴斯库。;Emil M.康斯坦丁斯库。;唐友华

预测空气质量：通过先进的方法来集成模型和测量来改进。 （英语） Zbl 1133.62373号

J.计算。物理学。 227，第7号，3540-3571（2008）.
摘要：空气质量预测在环境管理中发挥着重要作用。计算能力和效率已经提高到这样一个程度，即化学运输模型可以预测空间分辨率小于1公里的城市空气棚中的污染，并以小于50公里的水平分辨率覆盖全球。由于治理过程的复杂性和跨尺度的强耦合性，预测空气质量仍然是一项挑战。虽然空气质量预测与天气预测密切相关，但两者之间存在重要差异，包括污染排放的作用及其相关的巨大不确定性。改善空气质量预测需要密切结合观测结果。随着越来越多的大气化学观测可用，化学数据同化有望在空气质量预测中发挥重要作用。本文讨论了空气质量预报的进展，重点是数据同化。介绍了四维变分法（4D-Var）和集合卡尔曼滤波（EnKF）方法的应用，并讨论了计算挑战。

引用于4文件

MSC公司：

第62页第12页 统计在环境和相关主题中的应用
92D40型 生态学
62M20型 随机过程推断和预测

关键词：

空气质量预报;数据同化;臭氧污染

软件：

合卡尔曼滤波;L-BFGS-B型;LBFGS-B型;关键性能参数;L-BFGS公司
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\textit{G.R.Carmichael}等人，《计算杂志》。物理学。227，第7号，3540-3571（2008；Zbl 1133.62373）
全文： 内政部

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