opérateur d'observation
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Assimilation de données météorologiques 1 ) L'assimilation de données météorologiques : Généralités 2 ) Méthode des moindres carrés La prévision météorologique numérique présente sous forme de modelés météorologiques dépend en grande partie des conditions initiales qui lui sont fournies . Or, les modèles numériques contiennent 10^7 valeurs correspondant à tous les champs physiques .
analyse de Cressman
spécial eigenvalue
Le block4 (figure 2.9 ) est constitué essentiellement de l'unité ``H_lin_2'' qui est l'opérateur d'observation linéarisé. En premier lieux, le block récupère le pas de temps initial et final. Il exécute ensuite l'unité ``init_namelist_2'' qui lit les différentes namelists et initialise les paramètres.
Block4 : opérateur d'observation linéarisé
Cette unité ``inv_R_2'' (figure 2.10 ) permet d'inverser la matrice de covariance d'erreur des observations. Elle reçoit les structures contenant les informations relatives à la grille du modèle provenant de l'unité ``init_M'' (figure 2.4 ). Elle récupère aussi les structures relatives aux observations mises à jour par l'unité ``H_lin_2'' (figure 2.9 ) et la structure contenant les paramètres généraux d'observations provenant de l'unité ``load_data'' (figure 2.19 ). Elle renvoie les structures contenant les paramètres généraux d'observations et celles relatives aux observations mis à jour. Ces données seront utilisées par l'unité ``H_lin_T_2'' (figure 2.11 ). <p style="text-align:right;color:#A8A8A8"></p>
Unité ``inv_R_2'' : inversion de la matrice de covariance d'erreur des observations