Modèle de covariance d'erreur
Par jOas le vendredi, novembre 16 2007, 01:05 - Assimilation - Lien permanent
Une spécification correcte et adaptée des covariances d'erreur d'observation et d'ébauche est primordiale pour la qualité de l'analyse. En effet, ces covariances déterminent comment et à quel point les observations corrigeront l'état d'ébauche. Les variances d'erreur sont les paramètres essentiels. Pour autant, les corrélations sont aussi très importantes car elles déterminent comment les informations apportées par les observations seront lissées dans l'espace du modèle s'il y a un décalage entre la résolution du modèle et la densité d'observations. Dans le cadre des filtres de Kalman ou du 4D-Var à contrainte faible, les covariances d'erreur modèle sont aussi à spécifier.