Data assimilation using the Ensemble Adjustment Kalman filter with application to soil organic carbon modelling

Show full item record



Permalink

http://urn.fi/URN:NBN:fi:hulib-201905292226
Title: Data assimilation using the Ensemble Adjustment Kalman filter with application to soil organic carbon modelling
Author: Laine, Maisa
Contributor: University of Helsinki, Faculty of Science
Publisher: Helsingin yliopisto
Date: 2019
Language: eng
URI: http://urn.fi/URN:NBN:fi:hulib-201905292226
http://hdl.handle.net/10138/302303
Thesis level: master's thesis
Discipline: Matematiikka
Abstract: Data assimilaatio on estimointi menetelmä, jolla voidaan yhdistää informaatiota useista eri lähteistä. Data assimilaatio menetelmien hyödyllisyys näkyy erityisesti kun yhdistetään epäsuoria havaintoja mallin tilaan. Tässä tutkielmassa keskitytään sekventiaalisiin data assimilaatio menetelmiin, jotka pohjautuvat Kalman filter -menetelmään. Kalman filter -menetelmä johdetaan Bayesin kaavasta ja sen pohjalta esitellään ensemble-menetelmiä, jotka usein ovat laskennallisesti kevyempiä approksimaatiota Kalman filter -menetelmästä. Tutkielmassa sovelletaan Ensemble Adjustment Kalman filter -menetelmään orgaanisen maahiilen hajoamista kuvaavaan Yasso-malliin. Yasson avulla mallinnetaan pitkäaikaista maahiiltä kuudelta eri pellolta. Ennusteita parannetaan data assimilaation avulla yhdistämällä ennusteeseen mittauksista saatu informaatio.


Files in this item

Total number of downloads: Loading...

Files Size Format View
Laine_Maisa_Pro_gradu_2019.pdf 2.225Mb PDF View/Open

This item appears in the following Collection(s)

Show full item record