Analysis error via Hessian in variational data assimilation

Résumé : Le problème de l'assimilation variationnelle de données pour un modèle non linéaire d'évolution est formulé comme un problème de contrôle optimal par rapport à la condition initiale. En utilisant le Hessien de la fonction coût et l'adjoint au second ordre, on dérive une équation gouvernant la propagation des statistiques d'erreur des entrées du problème vers la condition initiale. La dépendance de l'opérateur de covariance de l'erreur d'analyse est exprimé en fonction de celui de la covariance des erreurs des entrées du modèle (erreur d'ébauche et erreur d'observation). Des algorithmes sont proposés pour la construction de la covariance de l'analyse à partir de la covariance des entrées.
Type de document :
Communication dans un congrès
CARI 2006 - Conférence Africaine sur la Recherche en Informatique et Mathématiques Appliquées, Nov 2006, Cotonou, Benin. 2007, ARIMA
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https://hal.inria.fr/inria-00391907
Contributeur : Arthur Vidard <>
Soumis le : vendredi 5 juin 2009 - 10:31:57
Dernière modification le : mercredi 11 avril 2018 - 01:59:45

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  • HAL Id : inria-00391907, version 1

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Citation

François-Xavier Le Dimet, Victor P. Shutyaev, Igor Yu Gejadze. Analysis error via Hessian in variational data assimilation. CARI 2006 - Conférence Africaine sur la Recherche en Informatique et Mathématiques Appliquées, Nov 2006, Cotonou, Benin. 2007, ARIMA. 〈inria-00391907〉

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