Metode Asimilasi Data sebagai Estimasi Penyelesaian Masalah-masalah Lingkungan
Keywords:
sistem dinamik stokastik, interpolasi optimum, filter KalmanAbstract
Asimilasi Data merupakan metode estimasi sistem dinamik stokastik yang merupakan penggabungan model dinamik dengan data-data pengukuran. Metode Asimilasi data telah banyak digunakan dalam mengestimasi masalah-masalah meteorologi, hidrodinamika. Di sini akan dibahas tentang apa metode asimilasi data itu, bilamana dipergunakan, apa kelebih- annya dibandingkan dengan metode lainnya serta bagaimana penerapannya pada masalah lingkungan.
Downloads
References
Anderson, R., Optimal Filtering, Prentice Hall, 1979.
Handayani,A., Estimasi Filter Kalman terhadap Distribusi Konsentrasi Polusi Air Tanah, Tugas Akhir S1, ITS, 2003.
Apriliani, E., Perbandingan antara Ob-server Deterministik dan Filter Kalman",Majalah Ilmiah Himpunan Matematika Indonesia, Vol. 6, no. 1, 2000.
Apriliani, E., The Application of the ModiØed RRSQRT Filter on One Dimen-sional Shallow Water Problem", Proceed-ings ITB, Vol 34 no 1, ITB, 2001.
Apriliani, E., The Reduced Rank SRIF", Majalah Ilmiah Himpunan Matematika Indonesia, vol. 7 no. 2, 2001.
Apriliani, E., The Estimation Of The Water Level By The Reduced Rank Square Root Information Filter", Proceed-ings of the Asia - PasiØc Vibration Con-ference, vol. II, Jilin Science and Technol-ogy Press, China, 2001.
Endang S., Estimasi Penyebaran Limbah Cair di Laut dengan Filter Kalman dan ModiØkasi Filter RRSQR, Tugas Akhir S1, ITS, 2002.
Miller, R.N., Carter, E.F. and Blue, S.T, Data Assimilation into Nonlinear Stochas-tic Models, Tellus 51A, 1999
Schlatter, T.W., -,Four-Dimensional Data Assimilation, internet.
Seger, A., Data Assimilation in Atmo-spheric Chemestry Models Using Kalman Filtering, Desertation TU Delft, 2002.
Voorrips,A., Sequential Data Assimilation Methods for Ocean Wave Models, Diserta-tion, The Netherlands, 1998.
Zhang, Xue-Fen, Data Assimilation in Air Pollutin Modelling, Disertation, TU Delft, 1996.
