浅水方程式に対する流れ依存背景共分散による4D-Var法【JST・京大機械翻訳】

Paulin Daniel; Jasra Ajay; Beskos Alexandros; Crisan Dan

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202215848180948 整理番号：21P0005395

浅水方程式に対する流れ依存背景共分散による4D-Var法【JST・京大機械翻訳】

A 4D-Var Method with Flow-Dependent Background Covariances for the Shallow-Water Equations

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発行年： 2017年10月31日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年01月17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)

部分的に観測された非線形カオス力学系のフィルタリングのための4D-Var法は,時間窓上の観測を与えるシステムの初期条件の最大a-事後(MAP)推定子の発見と,モデル動力学による電流時間への前進を伝搬することから成る。この方法は,最も現在操作する気象予報システムの基礎を形成する。実際に,時間窓がコスト関数の非凸性,モデル誤差の影響,およびODEソルバの限られた精度のため,最適化は実行不可能になる。従って,窓は十分短く保持されなければならず,以前の窓の観測はGaussバックグラウンド(プリー)分布により考慮できる。バックグラウンド共分散行列の選択は,文献において多くの注目を受けた重要な質問である。本論文では,パラメータb≧1に対する以前のb同化窓における観測に基づいて,原理的に背景共分散を定義した。この方法は,固定背景共分散を使用するよりも,最も計算的に高価であり,ほとんど調整を必要とせず,4D-Varの精度を大きく改善する。コンクリート例として,浅水方程式に焦点を当てた。提案方法を,データ同化における最先端の手法と比較し,シミュレーションデータに対して良好に機能することを示した。また,日本の福島における2011年の最近の津波からのデータに関する著者らのアプローチを説明した。【JST・京大機械翻訳】

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