| 数据同化在空间天气学中的应用 |
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| 引用本文： | 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, 42(3): 422-436. doi: 10.11728/cjss2022.03.210611069 |
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| 作者姓名： | 张晗可 沈芳 |
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| 作者单位： | 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 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（41774184,41974202）,中国科学院战略性先导科技专项（XDB 41000000）和中国科学院国家空间科学中心“攀登计划”项目共同资助 |
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| 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。
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| 关 键 词： | 数据同化 卡尔曼滤波 空间天气 太阳风 |
| 收稿时间： | 2021-06-08 |
| 修稿时间： | 2022-03-01 |
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