Выбор разностной дискретизации при ассимиляции данных измерений в модели переноса пассивной примеси

При численной реализации вариационных алгоритмов ассимиляции данных измерений важна согласованность информации с моделью, в том числе с ее разностным аналогом. Несогласованность может возникать как за счет неточности задания входных параметров модели, так и за счет используемой разностной дискрети...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Екологічна безпека прибережної та шельфової зон та комплексне використання ресурсів шельфу
Дата:2011
Автор: Кочергин, С.В.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Морський гідрофізичний інститут НАН України 2011
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/112805
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Выбор разностной дискретизации при ассимиляции данных измерений в модели переноса пассивной примеси / С.В. Кочергин // Екологічна безпека прибережної та шельфової зон та комплексне використання ресурсів шельфу: Зб. наук. пр. — Севастополь, 2011. — Вип. 25, т. 2. — С. 377-381. — Бібліогр.: 4 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Опис
Резюме:При численной реализации вариационных алгоритмов ассимиляции данных измерений важна согласованность информации с моделью, в том числе с ее разностным аналогом. Несогласованность может возникать как за счет неточности задания входных параметров модели, так и за счет используемой разностной дискретизации. Этот вопрос решается путем идентификации входных параметров модели, а так же за счет использования дополнительных членов в функционале качества прогноза, характеризующих гладкость получаемого решения. При чисельної реалізації варіаційних алгоритмів асиміляції даних вимірювань важлива узгодженість інформації з моделлю, в тому числі з її різницевим аналогом. Неузгодженість може виникати як за рахунок неточності завдання вхідних параметрів моделі, так і за рахунок використовуваної різницевої дискретизації. Це питання вирішується шляхом ідентифікації вхідних параметрів моделі, а так само за рахунок використання додаткових членів в функціоналі якості прогнозу, що характеризують гладкість отримуваного рішення. In the numerical realization of variational data assimilation algorithms, consistency of information with the model and it difference analogue is important. Inconsistencies can arise both due to inaccuracies in model input parameters, and by use of difference discretization. This question is answered by the identification of model input parameters, as well as through the use of additional terms in the cost function, which characterize the smoothness of the resulting solutions.
ISSN:1726-9903