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한국기상학회 한국기상학회 학술대회 논문집 2007년도 한국기상학회 가을 학술대회 논문집
발행연도
2007.10
수록면
68 - 69 (2page)

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수치 모형에서의 정확한 초기조건, 즉 주어진 시간에서의 최적의 분석장을 만드는 것은 예측성 향상을 위한 필수적인 요소이다. Evensen (1994)이 앙상블 칼만 필터 (EnKF; Ensemble Kalman Filtering) 방법을 제시한 이후 앙상블 기반의 자료동화에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. EnKF 방법은 앙상블 멤버를 이용하여 오차공분산을 얻음으로써 기존의 칼만 필터(KF; Kalman Filtering) 방법이 가지고 있던 막대한 계산 비용, 선형적인 역학과정 등에 대한 문제점을 해결하고 있다 (Tippett et al., 2003).
이러한 EnKF 방법은 4차원 변분법과 같이 대기의 흐름에 적응하는 오차공분산을 사용하기 때문에 현업적으로 운영되고 있는 ... 전체 초록 보기

목차

1. 개요
2. 방법 및 실험 설계
3. 결과 및 토의
4. 결론
감사의 글
참고문헌

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