An ensemble framework for time delay synchronization.
An ensemble framework for time delay synchronization.
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DOI：
10.1002/qj.3204
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发表时间：
2018-01
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Parlitz U
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Pinheiro FR;van Leeuwen PJ;Parlitz U
基于同步的状态估计试图通过观测使模型与系统的真实演化同步。在实践中，一个额外的条款被添加到模型方程，阻碍增长的不稳定性横向同步流形。因此，同步和资料同化之间有着非常密切的联系。最近，已经提出了与时间延迟观测的同步，其中使用未来时间的观测来帮助同步仅使用当前观测不同步的系统，取得了显着的成功。不幸的是，这些方案仅限于小维问题。在这篇文章中，我们通过提出一个基于系综的同步方案来解除这一限制。使用Lorenz'96模型对20维、100维和1000维系统进行测试。结果表明，全球同步误差稳定在至少一个数量级低于观测误差的值，这表明该计划是一个很有前途的工具，引导模型状态的真相。虽然这个框架不是一个完整的数据同化方法，我们开发这种方法作为一个更全面的数据同化方法，如完全非线性粒子滤波的建议密度的潜在选择。
Synchronization based state estimation tries to synchronize a model with the true evolution of a system via the observations. In practice, an extra term is added to the model equations which hampers growth of instabilities transversal to the synchronization manifold. Therefore, there is a very close connection between synchronization and data assimilation. Recently, synchronization with time‐delayed observations has been proposed, in which observations at future times are used to help synchronize a system that does not synchronize using only present observations, with remarkable successes. Unfortunately, these schemes are limited to small‐dimensional problems. In this article, we lift that restriction by proposing an ensemble‐based synchronization scheme. Tests were performed using the Lorenz'96 model for 20‐, 100‐ and 1000‐dimension systems. Results show global synchronization errors stabilizing at values of at least an order of magnitude lower than the observation errors, suggesting that the scheme is a promising tool to steer model states to the truth. While this framework is not a complete data assimilation method, we develop this methodology as a potential choice for a proposal density in a more comprehensive data assimilation method, like a fully nonlinear particle filter.
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