Data Assimilation with the Local Ensemble Transform Kalman Filter, Fachbücher von Eugenia Kalnay, Hong Li

Das Buch "Data Assimilation with the Local Ensemble Transform Kalman Filter" bietet eine umfassende Analyse der Herausforderungen, die mit der Anwendung des Ensemble Kalman Filters (EnKF) zur Assimilation realer Daten verbunden sind. Die Autoren, Eugenia Kalnay und Hong Li, untersuchen spezifische Probleme wie Modellfehler, die Schwierigkeiten bei der manuellen Anpassung des Inflationsfaktors sowie fehlerhaft spezifizierte Beobachtungsfehlerstatistiken. Durch den Einsatz des Local Ensemble Transform Kalman Filters (LETKF) als effiziente Repräsentation anderer EnKF-Systeme wird eine innovative Herangehensweise zur Lösung dieser Probleme präsentiert. Das Buch behandelt die Assimilation von Beobachtungen, die aus den NCEP/NCAR-Reanalysefeldern stammen, in das SPEEDY-Modell und untersucht verschiedene Methoden zur Handhabung von Modellfehlern, einschliesslich Modellverzerrungen und Systemrauschen. Die Forschungsergebnisse legen nahe, dass eine weiterentwickelte LETKF-Methodik erforderlich ist, die sowohl eine Verzerrungskorrektur als auch eine adaptive Schätzung des Inflationsfaktors innerhalb des Systems umfasst.