冰层状态与参数估计器 (ICESEE) 库 (v1.0.0)：面向冰层模型的Ensemble Kalman滤波
计算复杂性
2026-03-31 v1
摘要
ICESEE (ICE Sheet statE and parameter Estimator) 是一个基于Python的、开源的数据同化框架，旨在无缝集成到冰层和地球系统模型中。它实现了一个具有完整MPI支持的并行Ensemble Kalman Filter (EnKF)，以实现状态空间和参数空间的可扩展同化。ICESEE采用Evensen (2003) 提出的矩阵无更新方案，避免显式构建预报误差协方差，无需在高维非线性系统中进行局部化。ICESEE还支持四种EnKF变体，包括用于方法论测试的局部化版本。它通过混合同化-逆推策略实现对不可观测模型参数的间接推断。该框架具有模块化耦合接口、自适应状态索引和高效并行I/O功能，使其可扩展到各种建模环境。ICESEE已成功与ISSM、Icepack及其他模型耦合。本研究重点使用ISSM和Icepack进行应用，展示了ICESEE的互操作性、性能、可扩展性以及提高状态估计和推断不确定参数的能力。性能基准显示其在强和弱规模方面表现出色，凸显了ICESEE在大规模、受观测约束的冰层重分析中的潜力。
引用
@article{arxiv.2603.26947,
title = {The Ice Sheet State and Parameter Estimator (ICESEE) Library (v1.0.0): Ensemble Kalman Filtering for Ice Sheet Models},
author = {Brian Kyanjo and Talea L. Mayo and Alexander A. Robel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.26947},
year = {2026}
}
备注
39 pages, 10 figures, and 2 tables. It is a model description paper