系集調整卡爾曼濾波 (Ensemble Adjustment Kalman Filter；EAKF) 為美國國家大氣研究中心 (National Center for Atmospheric Research ; NCAR) 資料同化研究平台 (Data Assimilation Research Testbed ; DART) 近年來發展的最新資料同化系統。它是一種系集同化分析方法，與傳統變分資料同化最大差異在於模式的背景場誤差 (Background Error) 會隨時間變動，不是一固定值，係利用同化新的觀測資料後，先進行短時系集預報，將所得的系集預報場當作下一時步之系集模式背景場，而後依各系集成員背景場之間的相關特性，計算出新的背景場誤差，使背景場誤差特徵架構與實際大氣狀態有關聯，以提升同化觀測資料能力，降低預報誤差。本次赴美實習，主要學習EAFK系集同化系統對觀測資料之處理，如觀測資料型態與宣告之設定、觀測資料之品質控制 (Quality Control；QC) 和觀測運算因子流程等，並將歐洲中期氣象預報中心 (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts；ECMWF) 全球模式之預報場作為觀測資料，稱為EC BOGUS資料，植入於EAKF系集同化系統中作同化，改善部分地區無觀測資料更新模式背景場之問題，以提高模式預報表現與準確度。