ПРОБЛЕМА С БЕРЕГАМИ ПРИ АССИМИЛЯЦИИ ОКЕАНОГРАФИЧЕСКИХ ДАННЫХ

  • Д. М. Сонечкин Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН
DOI: 10.29006/1564-2291.JOR-2018.46(3).4
Ключевые слова: ассимиляция океанографических наблюдений, пространственная неоднородность океана, оптимальная интерполяция, калмановская фильтрация

Аннотация

Рассматривается вопрос об усвоении данных наблюдений, необходимых для задания начальных условий при интегрировании моделей общей циркуляции океана. Указывается принципиальное отличие такого усвоения по сравнению с аналогичным усвоением данных о состоянии атмосферы. Оно проистекает из существенной пространственной неоднородности океанических процессов в прибрежных зонах и окрестностях основных океанических течений по сравнению с открытым океаном.

Литература


  1. Агошков В.И.. Ипатова В.М., Залесный В.Б., Пармузин Е.И., Шутяев В.П. Задачи вариационной ассимиляции данных наблюдений для моделей общей циркуляции океана и методы их решения // Известия РАН, физика атмосферы и океана. 2010. Т 46. № 6. С. 734–770.

  2. Аоки М. Оптимизация стохастических систем: М.: Наука, 1971. 424 с.

  3. Багров А.Н. Оперативная схема объективного анализа аэрологической информации для северного полушария // Труды Гидрометцентра СССР. 1978. Вып. 196. С. 3–11.

  4. Багров А.Н., Белоусов С.Л., Артанова А.К., Локтионова Е.А. Оперативная схема объективного анализа приземных метеорологических полей на северном полушарии для прямоугольной сетки с переменным шагом // Труды Гидрометцентра СССР. 1974. Вып. 123. С. 37–47.

  5. Вейль И.Г., Кордзахия Г.И., Машкович С.А., Сонечкин Д.М. Численные эксперименты по четырехмерному анализу на основе динамико-стохастического подхода // Метеорология и Гидрология. 1975. № 7. С. 11–20.

  6. Гандин Л.С. Объективный анализ метеорологических полей: Л.: Гидрометеоиздат, 1963. 286 с.

  7. Гандин Л.С. Проблемы четырехмерного усвоения данных метеорологических наблюдений // Метеорология и Гидрология. 1971. № 3. С. 15–21.

  8. Заде Л., Дезоэр И. Теория систем. М.: Наука, 1970. 703 с.

  9. Казанджан Г.П., Сонечкин Д.М. Спектральный подход к объективному анализу метеорологических полей // Труды Гидрометцентра СССР. 1978. Вып. 210. С. 72–85.

  10. Казанджан Г.П., Сонечкин Д.М. Схема спектрального объективного анализа аэрологических наблюдений // Труды Гидрометцентра СССР. 1982. Вып. 243. С. 85–101.

  11. Кныш В.В., Коротаев Г.К., Мизюк А.И., Саркисян А.С. Усвоение гидрологических полей Мирового океана // Известия РАН, физика атмосферы и океана. 2012. Т. 48. № 1. С. 57–66.

  12. Кордзахия Г.И. Численное исследование устойчивости процедур четырехмерного анализа при динамико-стохастическом подходе // Труды Гидрометцентра СССР. 1976. Вып. 181. С. 77–89.

  13. Лебедев К.В. АРГО-модель исследования глобального океана (АМИГО) // Океанология. 2016. Т. 56. № 2. С. 186–196.

  14. Липцер Р.Ш., Ширяев А.Н. Статистика случайных процессов (нелинейная фильтрация и смежные вопросы). М.: Наука, 1974. 696 с.

  15. Невелъсон М.Б., Хасьминский Р.З. Стохастическая аппроксимация и рекуррентное оценивание. М.: Наука, 1972. 304 с.

  16. Прохоров М.Б., Саулъев В.К. Метод оптимальной фильтрации Калмена-Бьюси и его обощения: ВИНИТИ. Итоги науки и техники, сер. Мат. Анал. 1977. Т. 14. С. 167–207.

  17. Роббинс Г. Эмпирический байесовский подход к статистике // Математика. 1964. № 2. С. 133–140.

  18. Сонечкин Д.М. Обоснование четырехмерного (непрерывного) усвоения данных метеорологических наблюдений на основе динамико-статистического подхода // Метеорология и Гидрология. 1973. № 4. С. 13–20.

  19. Сонечкин Д.М. Эмпирическая байесовская регуляризация в задаче термического зондирования атмосферы // Известия РАН, сер. физика атмосферы и океана // 1974. Т 10. № 2. С. 146–155.

  20. Сонечкин Д.М. Динамико-стохастический подход к задаче объективного анализа данных разнородных метеорологических наблюдений // Труды Гидрометцентра СССР. 1976. Вып. 181. С. 54–76.

  21. Сонечкин Д.М. О детализации объективного анализа метеорологических полей // Труды Гидрометцентра России. 2000. Вып. 331. С. 97–105.

  22. Сонечкин Д.М., Казанджан Г.П. Итерационная схема спектрального объективного анализа синоптических и аэрологических наблюдений // Труды Гидрометцентра СССР. 1982. Вып. 251. С. 17–26.

  23. Четвериков И.А. Схема объективного анализа карт барической топографии методом оптимальной интерполяции // Труды ЦИП. 1962. Вып. 102. С. 3–12.

  24. Arte S.R., Lamba S.S. Derivation of an optimal estimator for distributed parameter systems via maximum principle // IEEE Trans. Automat Contr. 1972. Vol. 17. No. 3. P. 388–390.

  25. Bengtsson L. Four-dimensional assimilation of meteorological observations // GARP Publ. 1975. Ser. No. 15. 76 p.

  26. Chassignet E.P., Hurlburt H.E., Metzger E.J., Smedstad O.M., Cummings J.A., Halliwell G.R., Bleck R., Baraille R., Wallcraft A.J., Lozano C., Tolman H.L., Srinivasan A., Hankin S., Cornillon P., Weisberg R., Barth A., He R., Werner F, Wilkin J. US GODAE: Global ocean prediction with the hybrid coordinate ocean model (HYCOM) // Oceanography. 2009. Vol. 22. P. 64–75.

  27. Dee D.P. Simplification of the Kalmen filter for meteorological data assimilation // QJRMS. 1991. Vol. 117. P. 365–384.

  28. Dee D.P., Uppala S.M., SimmonsA.J, Berrisford P., Poli P., Kobayashib S., Andrae U., Balmaseda M.A., Balsamo G., Bauer P., Bechtold P., Beljaars A.C.M., van de Bergd L., Bidlot J., Bormann N., Delsol C., Dragani R., Fuentes M., Geer A.J., Haimbergere L., Healy S.B., Hersbach H., Holm E.V.H, Isaksen L., Kallberg P.K., Kohlera M., Matricardia M., McNally A.P., Monge-Sanz B.M., Morcrettea J.J., ParkB.K., Peubeya C., deRosnay P., Tavolato C., Thepautaand J.N. , Vitart F. The ERA-Interim reanalysis: configuration and performance of the data assimilation system // QJRMS. 2011. Vol. 137. P. 553–597.

  29. Evensen G. Sequential data assimilation with a nonlinear quasi-geostrophic model using Monte- Carlo methods to forecast error statistics // J. Geophys. Res. 1994. Vol. 99. No. C5. P. 10143–10162.

  30. Ghil M. Meteorological data assimilation for oceanographers 1. Description and theoretical framework // Dyn. Atmos. Oceans. 1989. Vol. 133. No. 4. P. 171–218.

  31. Ghil M., Cohn S.E., Tavantzis J., Bube K., Isaacson E. Applications of estimation theory to numerical weather prediction // in Dynamical Meteorology: Data assimilation methods, (Bengtsson L., Ghil M., Kaellen E. eds.), New York: Springer, 1981. P. 139–184.

  32. Kalman, R.E. A new approach to linear filtering and prediction problems // Journal of Basic Engineering. 1960. Vol. 82. No. 1. P. 35–45.

  33. Kalman R., Bucy R. New results in linear filtering and prediction theory // Trans. ASME. 1961. Ser. D83. P. 95–108.

  34. Lamont G.B., Kumar K.S.P. State estimation in distributed parameter systems via least squares and invariant embedding // J. Mathem. Anal. Appl. 1972. Vol. 38. No. 3. P. 588–606.

  35. Le Dimet F.X., Talagrand O. Variational algorithms for analysis and assimilation of meteorological observations: Theoretical aspects // Tellus. 1986. Vol. 38A. P. 97–110.

  36. Lorenc A.C. Analysis methods for numerical weather prediction // QJRMS. 1986. Vol. 112. P. 1177–1194.

  37. Mendel J.M. Multistage least-squares parameter estimation // IEEE Transactions on Automat. Control. 1975. Vol. 20. No. 6. P. 775–782.

  38. Sonechkin D.M. Observability of planetary waves and their predictability in the ECMWF H500 forecasts // Advances in Sciences and Researches. 2010. Vol. 4. P. 5–7.

Опубликован
2018-12-24
Выпуск
Том 46 № 3 (2018): Океанологические исследования
Раздел
Физика океана и климат

Передача авторских прав происходит на основании лицензионного договора между Автором и Федеральным государственным бюджетным учреждением науки Институт океанологии им. П.П. Ширшова Российской академии наук (ИО РАН)

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)