EduDA — データ同化シミュレータ

カオス力学系 Lorenz '96 の上で 7 つのデータ同化アルゴリズムを動かし、条件を変えて結果を比べられます。計算はすべてブラウザ内で行います。

EKF — 拡張カルマンフィルタ: 線形近似により共分散を陽に更新する基本手法。高次元では計算コストが急増する。
POEnKF — 確率的アンサンブルカルマンフィルタ (観測摂動型): 観測値にランダムな摂動を加える確率的手法。流れ依存の背景誤差共分散を効率的に表現。
EnSRF — アンサンブル平方根フィルタ: 観測摂動を伴わない決定論的手法。摂動によるサンプリング誤差を回避。
LETKF — 局所アンサンブル変換カルマンフィルタ: 局所化と流れ依存共分散を両立した現業気象予報の標準手法。
3DVar — 3次元変分法: 時間変化しない固定共分散行列を用いる。計算が軽いが流れ依存性は表現できない。
4DVar — 4次元変分法 (L-BFGS): 同化ウィンドウ内の時系列観測を時間一貫性を保ちL-BFGS準ニュートン法で最適化。
PF — 粒子フィルタ: 非線形・非ガウス分布を表現可能。標準SIR型と、高次元の次元の呪いを克服する局所型(LPF)を選択可能。