Trong bài báo này, một phương pháp xác định sai số mô hình trong bộ lọc đồng hóa Kalman sẽ được trình bày. Kiểm định phương pháp này trên mô hình Lorenz 40 biến chỉ ra rằng phương pháp mới có nhiều ưu điểm so với phương pháp tăng cấp nhân đơn thuần. Mở rộng của phương pháp này cho các hệ với bậc tự do lớn như trong các mô hình dự báo thời tiết nghiệp vụ cũng sẽ được thảo luận. . | Tạp chí Khoa học ĐHQGHN Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 26 Sô 3S 2010 310-316 Ước lượng sai số mô hình trong bộ lọc Kalman bằng phương pháp lực nhiễu động Kiều Quốc Chánh Khoa Khí tượng Thủy văn và Hải dương học Trường Đại học Khoa học Tự nhiên ĐHQGHN 334 Nguyễn Trãi Hà Nội Việt Nam Nhận ngày 11 tháng 8 năm 2010 Tóm tắt. Trong bài báo này một phương pháp xác định sai số mô hình trong bộ lọc đồng hóa Kalman sẽ được trình bày. Kiểm định phương pháp này trên mô hình Lorenz 40 biến chỉ ra rằng phương pháp mới có nhiều ưu điểm so với phương pháp tăng cấp nhân đơn thuần. Mở rộng của phương pháp này cho các hệ với bậc tự do lớn như trong các mô hình dự báo thời tiết nghiệp vụ cũng sẽ được thảo luận. Từ khóa Đồng hóa số liệu lọc Kalman mô hình Lorenz mô hình dự báo số 1. Mở đầu Đồng hoá số liệu về bản chất là một quá trình trong đó số liệu quan trắc và một trường phỏng đoán nền được kết hợp với nhau một cách thống kê để thu được điều kiện ban đầu tốí ưu cho mô hình số trong bài này thuật ngữ mô hình ngụ ý một phương trình biểu diễn dưới dạng sai phân dùng để giải một bài toán phương trình đạo hàm riêng một cách xấp xỉ với điều kiện biên và điều kiện ban đầu cho trước . Đặc trưng thống kê của bài toán đồng hóa số liệu chính là cốt lõi của tất các thuật toán đồng hoá hiện tại. Nếu mô hình và các dữ liệu quan sát là hoàn hảo bài toán đồng hóa số liệu khi đó sẽ đơn thuần chỉ là một bài toán nội suy hay ngoại suy tối ưu nhiều chiều. Nếu quan trắc là tuyệt đối nhưng mô hình ẩn chứa các sai số nội ĐT 84-4-38584943. E-mail kieucq@ tại bài toán đồng hóa sẽ không còn là một bài toán nội suy tối ưu đơn thuần vì khi đó điều kiện ban đầu chính xác sẽ không còn luôn được trông đợi thậm chí ngay cả khi phép nội suy là chính xác do các dữ liệu quan sát có thể tiềm ẩn các thành phần không cân bằng mà mô hình không cho phép tích phân. Ví dụ các sóng trọng trường có thể được kích thích và lan truyền rất nhanh dẫn đến sự phá huỷ tính ổn định của mô hình. Nếu cả mô hình và quan .
