Adaptive covariance inflation in the ensemble Kalman filter by Gaussian scale mixtures

集合卡尔曼滤波器 卡尔曼滤波器 膨胀(宇宙学) 协方差 计量经济学 参数化复杂度 高斯分布 计算机科学 数学 算法 统计 扩展卡尔曼滤波器 理论物理学 量子力学 物理
作者
Patrick N. Raanes,Marc Bocquet,Alberto Carrassi
出处
期刊:Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society [Wiley]
卷期号:145 (718): 53-75 被引量:23
标识
DOI:10.1002/qj.3386
摘要

This paper studies multiplicative inflation: the complementary scaling of the state covariance in the ensemble Kalman filter (EnKF). Firstly, error sources in the EnKF are catalogued and discussed in relation to inflation; nonlinearity is given particular attention as a source of sampling error. In response, the "finite-size" refinement known as the EnKF-N is re-derived via a Gaussian scale mixture, again demonstrating how it yields adaptive inflation. Existing methods for adaptive inflation estimation are reviewed, and several insights are gained from a comparative analysis. One such adaptive inflation method is selected to complement the EnKF-N to make a hybrid that is suitable for contexts where model error is present and imperfectly parameterized. Benchmarks are obtained from experiments with the two-scale Lorenz model and its slow-scale truncation. The proposed hybrid EnKF-N method of adaptive inflation is found to yield systematic accuracy improvements in comparison with the existing methods, albeit to a moderate degree.
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