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HBFNEnKF同化方法：设计、检验与应用探索.docx

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    HBFNEnKF同化方法：设计、检验与应用探索

    一、绪论

    1.1研究背景与意义

    在气象领域中，准确的大气状态描述对于数值天气预报（NWP）、气候研究以及环境监测等至关重要。大气资料同化作为一种关键技术，旨在将各种不同来源、不同误差信息、不同时空分辨率的观测资料与数值模式相结合，从而为数值预报提供高精度的初始场，以改进对大气状态的估计，提高气象预报的准确性和可靠性。随着观测技术的飞速发展，各类大气观测资料如卫星遥感数据、地面气象站观测数据、雷达探测数据等日益丰富，这为大气资料同化提供了更多的数据来源，但同时也带来了如何有效融合这些多源异构数据的挑战。

    卡尔曼滤波（KalmanFilter）作

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