EnKFにより有効に同化できる観測数の限界【JST・京大機械翻訳】

Hotta Daisuke; Ota Yoichiro

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209118039808 整理番号：21P0033744

EnKFにより有効に同化できる観測数の限界【JST・京大機械翻訳】

What limits the number of observations that can be effectively assimilated by EnKF?

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発行年： 2020年05月31日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年05月31日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

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観測から情報を抽出するためのアンサンブルKalmanフィルタ(EnKF)アルゴリズムの能力を,信号(DFS)の自由度の概念の助けを借りて解析した。簡単な数学的議論は,EnKFのためのDFSがアンサンブルサイズによって上記から有界であり,アンサンブルサイズよりも多くの観測を同化するのはDFS過小評価に自動的に導くことを示した。DFSは正規化された観測空間に写像された事後誤差共分散の痕跡であるので,過小評価されたDFSは解析スプレッドにおける過剰(分散)を意味し,それはサイクル文脈において,共分散インフレーションを必要とする。次に,この理論を共分散局在化スキーム(B-局在化またはR-局在化のいずれか)を適用してDFS過小評価問題を軽減する方法を示した。数学的議論からのこれらの知見を単純な一次元共分散モデルで実証した。最後に,DFS概念を用いて,最適局所化スケールが生起する傾向があるような文献において以前に報告されたLETKFのいくつかの ling特徴をいかに解釈するかについて,また,観測が不均一に分布しているとき,事前情報アプローチに対する緩和に基づく共分散インフレーション法が特に成功する理由について,文献において以前報告されたLETKFの幾つかのプズリング特徴をいかに解釈するかについての推測的議論を形成する。Appendixにおいて,準手術グローバルEnKFシステムへのDFS診断の最初の応用を示した。【JST・京大機械翻訳】

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