安定及び不安定な力学のための近似的なデータ同化スキーム

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  • Approximate Data Assimilation Schemes for Stable and Unstable Dynamics
  • Approximate Data Assimilation Schemes f

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抄録

安定及び不安定な力学に対する、2つの副次的な最適なデータ同化スキームが提出される。最初のスキームである「部分的特異値分解フィルター」は、接線形プロパゲーターの最も卓越する特異モードに基づいている。二番目のスキームである「部分的固有分解フィルター」は、解析誤差共分散行列の時間発展において最も卓越する固有モードに基づいている。2つのスキームは、それぞれのモードを計算するために、ランチョス・アルゴリズムに似た反復法を用いる。<br>これらのスキームの性能が、不安定なビックレイ・ジェットを基本場とする、線形浅水モデルに対して評価される。結果は「縮小分解能フィルター」の性能と対比される。このフィルターでは、状態ベクトルを更新するために用いられる利得が、系の状態それ自身を時間発展させる力学ではなく、低次元の力学から計算される。結果は、カルマン・フィルターによって与えられる正確な結果とも対比される。これらのスキームは、安定な力学の場合に対しても検証される。<br>2つの新しい近似的な同化スキームは、計算された比較的少数のモードを用いても、満足に振る舞うことが示される。これらの3つの低階数の近似スキームに対して、モデル化された誤差共分散の副次的部分に適合的チューニングを行うと、性能が向上し、用いられている近似による誤差が減少する。

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