Sequential Data Assimilation Techniques in Oceanography
Laurent Bertino,
Geir Evensen and
Hans Wackernagel
International Statistical Review, 2003, vol. 71, issue 2, 223-241
Abstract:
We review recent developments of sequential data assimilation techniques used in oceanography to integrate spatio‐temporal observations into numerical models describing physical and ecological dynamics. Theoretical aspects from the simple case of linear dynamics to the general case of nonlinear dynamics are described from a geostatistical point‐of‐view. Current methods derived from the Kalman filter are presented from the least complex to the most general and perspectives for nonlinear estimation by sequential importance resampling filters are discussed. Furthermore an extension of the ensemble Kalman filter to transformed Gaussian variables is presented and illustrated using a simplified ecological model. The described methods are designed for predicting over geographical regions using a high spatial resolution under the practical constraint of keeping computing time sufficiently low to obtain the prediction before the fact. Therefore the paper focuses on widely used and computationally efficient methods. Nous recensons quelques développements récents de techniques d'assimilation séquentielle utilisées en océanographie, qui intègrent des observations spatio‐temporelles dans des modèles numériques décrivant des dynamiques physiques et écologiques. Les aspects théoriques allant du cas simple d'une dynamique linéaire au cas général d'une dynamique nonlinéaire sont examinées du point de vue géostatistique. Des méthodes usuelles dérivées du filtre de Kalman sont présentées en partant du cas le moins complexe au cas le plus général et des perspectives pour une estimation non‐linéaire sont discutées. Nous présentons en outre une extension du filtre de Kalman d'ensemble au cas de variables ayant subi une transformation gaussienne et nous l'illustrons en utilisant un modèle écologique simplifié. Les méthodes exposées sont conçues pour prédire dans une région géographique avec une haute résolution spatiale sous la contrainte pratique que les temps de calcul soient suffisamment courts pour obtenir une prédiction avant l'heure. Ainsi l'article se concentre sur des méthodes couramment utilisées et de grande efficacité calculatoire.
Date: 2003
References: View references in EconPapers View complete reference list from CitEc
Citations: View citations in EconPapers (2)
Downloads: (external link)
https://doi.org/10.1111/j.1751-5823.2003.tb00194.x
Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.
Export reference: BibTeX
RIS (EndNote, ProCite, RefMan)
HTML/Text
Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:bla:istatr:v:71:y:2003:i:2:p:223-241
Ordering information: This journal article can be ordered from
http://www.blackwell ... bs.asp?ref=0306-7734
Access Statistics for this article
International Statistical Review is currently edited by Eugene Seneta and Kees Zeelenberg
More articles in International Statistical Review from International Statistical Institute Contact information at EDIRC.
Bibliographic data for series maintained by Wiley Content Delivery ().