Veri Asimilasyonu
Veri asimilasyonu, bir tahmin modelinin bugünü nasıl öğrendiğidir: atmosferin mevcut durumunun en iyi tahminini üretmek için milyonlarca dağınık, kusurlu gözlemi kısa bir önceki tahminle harmanlar.
Tanım
Veri asimilasyonu, bir tahmini başlatmak için kullanılan atmosferik durumun optimal bir analizini üretmek amacıyla, gözlemleri model tabanlı önceki bir tahminle, ilgili belirsizliklerine göre ağırlıklandırarak birleştirme sürecidir.
Kapsam
Bu konu, tahmin için atmosferik başlangıç durumunu tahmin etmek amacıyla kullanılan yöntemleri kapsamaktadır; bunlar arasında optimal interpolasyon, üç ve dört boyutlu varyasyonel asimilasyon, Kalman filtresi ve topluluk Kalman filtresi, gözlem ve arka plan hatalarının ele alınışı ile uydu ve diğer dolaylı gözlemlerin asimilasyonu yer almaktadır.
Temel sorular
- Gözlemler ve önceki bir model tahmini en iyi tahmine nasıl birleştirilir?
- Gözlem hatası ve arka plan hatası hangi rolleri oynamaktadır?
- Varyasyonel ve topluluk Kalman filtresi yöntemleri nasıl farklılık göstermektedir?
- Uydu radyansları gibi dolaylı gözlemler nasıl asimile edilmektedir?
Temel kuramlar
- Bayesçi durum tahmini
- Veri asimilasyonu, analizi bir Bayesçi tahmin problemi olarak ele alır; önceki bir tahmini ve yeni gözlemleri hata kovaryanslarına göre ağırlıklandırarak birleştirir ve ortaya çıkan durum tahminindeki beklenen hatayı minimize etmeyi amaçlar.
- Topluluk Kalman filtrelemesi
- Akışa bağlı arka plan hata kovaryanslarını tahmin etmek için bir tahmin topluluğu kullanılır; bu, filtrenin analizi sabit bir istatistiksel model yerine günün belirsizliğini yansıtacak şekilde güncellemesine olanak tanır.
Mekanizmalar
Asimilasyon, analiz zamanında geçerli olan kısa bir tahmin olan bir arka plandan başlar ve gelen gözlemlere doğru onu düzeltir. Düzeltme, gözlemleri hata kovaryanslarına göre arka plana karşı ağırlıklandırır, böylece daha doğru veriler ve arka planın belirsiz bölgeleri daha fazla etki alır. Varyasyonel yöntemler, isteğe bağlı olarak bir zaman penceresi üzerinde, hem arka plandan hem de gözlemlerden sapmaları ölçen bir maliyet fonksiyonunu minimize ederken, topluluk yöntemleri, bir tahmin topluluğunun yayılımından arka plan hata istatistiklerini tahmin eder. Gözlem operatörleri, model değişkenlerini uydu radyansları gibi gözlemlenen niceliklere eşler.
Klinik önem
Tahmin kalitesi başlangıç koşullarına kritik derecede bağlı olduğundan, veri asimilasyonu operasyonel tahmin için merkezi bir öneme sahiptir; uydu gözlemlerinin asimilasyonundaki ilerlemeler, son yıllarda küresel tahmin becerisinde görülen istikrarlı iyileşmenin önde gelen bir itici gücü olarak geniş çapta kabul edilmektedir.
Tarihçe
Erken dönem objektif analiz, gözlemlerin ızgaralara elle ve istatistiksel interpolasyonunu kullanmıştır; optimal interpolasyon, 1960'lı ve 1970'li yıllarda hata istatistiklerinin kullanımını resmileştirmiştir. Kalman'ın filtreleme kuramına dayanan varyasyonel yöntemler, 1990'lı yıllarda operasyonel merkezlere hakim olmuştur ve Evensen ve diğerleri tarafından tanıtılan topluluk Kalman filtreleri, günümüzde birçok hibrit asimilasyon sisteminin temelini oluşturan akışa bağlı hata tahminleri eklemiştir.
Öne çıkan isimler
- Rudolf Kalman
- Geir Evensen
- Andrew Lorenc
- Eugenia Kalnay
İlgili konular
Temel eserler
- kalnay2003
- evensen1994
Sıkça sorulan sorular
- Neden bir tahmine doğrudan gözlemlerin kendisinden başlanmaz?
- Gözlemler dağınık, düzensiz aralıklı ve gürültülüdür ve her yerde her model değişkenini ölçmezler; asimilasyon, onları fiziksel olarak tutarlı önceki bir tahminle birleştirerek bilgilerini ızgara boyunca mantıklı bir şekilde yayar.
- Veri asimilasyonunda arka plan nedir?
- Arka plan veya ilk tahmin, analiz zamanında geçerli olan kısa menzilli bir tahmindir; asimilasyon onu yeni gözlemlere doğru ayarlar, böylece her analiz önceki analizlerden gelen bilgiyi ileriye taşır.