Quantification of Optimal Choices of Parameters in Lognormal Variational Data Assimilation and Their Chaotic Behavior
Quantification of Optimal Choices of Parameters in Lognormal Variational Data Assimilation and Their Chaotic Behavior
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对数正态变分数据同化中参数最优选择的量化及其混沌行为
DOI：
10.1007/s11004-018-9765-7
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发表时间：
2019
影响因子：
2.6
通讯作者：
Jones, Andrew S.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Fletcher, Steven J.;Kliewer, Anton J.;Jones, Andrew S.
基于变分的数据同化的一个重要特性是能够定义一个函数公式，使得该函数的最小值可以是所需的任何状态。因此，可以定义成本函数，使得背景误差分量的最小值是多元对数正态分布的均值、中值或众数，其中，与多元高斯分布不同，这些统计量是不等价的。因此，对于对数正态分布，它在这里示出，有区域，这三个统计量中的每一个是最佳的误差最小化，给定的先验状态的估计。此外，作为这项工作的一部分，混沌信号被检测到相对于第一猜测的牛顿-拉夫森求解器，影响精度的解决方案，以几个小数位。
An important property of variational-based data assimilation is the ability to define a functional formulation such that the minimum of that functional can be any state that is desired. Thus, it is possible to define cost functions such that the minimum of the background error component is the mean, median or the mode of a multivariate lognormal distribution, where, unlike the multivariate Gaussian distributions, these statistics are not equivalent. Therefore, for lognormal distributions it is shown here that there are regions where each one of these three statistics are optimal at minimizing the errors, given estimates of an a priori state. Also, as part of this work, a chaotic signal was detected with respect to the first guess to the Newton–Raphson solver that affect the accuracy of the solution to several decimal places.
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LORENC, AC
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