集合卡爾曼濾波算法

集合卡爾曼濾波算法是一種克服了卡爾曼濾波僅限於處理線性問題的弱點，不在需要切線性模型和伴隨模式，而且解決了KF方法在計算預報誤差協方差時對計算資源需求量過大的問題。集合數據同化不僅給出最優估計的分析結果，還給出結果的置信估計區間。

通過模型向前積分，與新的觀測數據進行整合,得到一組分析場集合，通過卡爾曼濾波方程來更新集合;更新後的集合作為下一個時刻的背景場,繼續向前作短期預報，與下一個時刻的新觀測數據同化，以此類推，循環到最後。集合卡爾曼濾波算法(EnKF)不僅克服了卡爾曼濾波僅限於處理線性問題的弱點，而且解決了KF方法在計算預報誤差協方差時對計算資源需求量過大的問題。