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Forecast Error Correction using Dynamic Data Assimilation

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This book introduces the reader to a new method of data assimilation with deterministic constraints (exact satisfaction of dynamic constraints)—an optimal assimilation strategy called Forecast Sensitivity Method (FSM), as an alternative to the well-known four-dimensional variational (4D-Var)... > mehr
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Autor: John M. Lewis, Sivaramakrishnan Lakshmivarahan, Rafal Jabrzemski
Anbieter: Springer
Sprache: Englisch
EAN: 9783319399973
Veröffentlicht: 21.10.2016
Format: PDF
Schutz: DRM Dieses eBook ist durch "Digital Rights Management" kurz DRM geschützt. Das bedeutet, dass Sie nach dem Kauf eines PDF-eBooks eine ACSM-Datei als Download erhalten. Sie benötigen für die Anzeige auf Ihrem Gerät die Software „Adobe Digital Editions“.
This book introduces the reader to a new method of data assimilation with deterministic constraints (exact satisfaction of dynamic constraints)—an optimal assimilation strategy called Forecast Sensitivity Method (FSM), as an alternative to the well-known four-dimensional variational (4D-Var) data assimilation method. 4D-Var works with a forward in time prediction model and a backward in time tangent linear model (TLM). The equivalence of data assimilation via 4D-Var and FSM is proven and problems using low-order dynamics clarify the process of data assimilation by the two methods. The problem of return flow over the Gulf of Mexico that includes upper-air observations and realistic dynamical constraints gives the reader a good idea of how the FSM can be implemented in a real-world situation.        
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