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数据同化在空间天气学中的应用
文献摘要：
由太阳活动引起的耀斑和日冕物质抛射等短时间尺度变化的空间天气事件会影响并危害地球磁层、电离层、中高层大气、卫星运行安全以及人类健康,因此对这些空间天气事件的预测显得尤为重要.数据同化在稀疏观测和异步采集的情况下能够增加模型的预测能力,对模型变量进行自洽分析.在数值预报中引入数据同化方法,能够提高预测可信度.本文从数据同化方法的角度出发,主要分析了数据同化目前在大气、电离层、磁层、太阳及其他行星科学研究中的应用,并初步讨论了数据同化未来在空间天气方面的应用.
文献关键词：
数据同化;卡尔曼滤波;空间天气;太阳风
中图分类号：
作者姓名：
张晗可;沈芳
作者机构：
中国科学院国家空间科学中心 北京 100190;中国科学院大学 北京 100049
文献出处：
引用格式：
[1]张晗可;沈芳-.数据同化在空间天气学中的应用)[J].空间科学学报,2022(03):422-436
A类：
异步采集
B类：
数据同化,空间天气,天气学,太阳活动,耀斑,日冕物质抛射,短时间尺度,尺度变化,危害地,地球磁层,电离层,中高层大气,星运,运行安全,稀疏观测,预测能力,自洽,数值预报,可信度,行星科学,卡尔曼滤波,太阳风
AB值：
0.356284
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