Аннотация:
Представлены результаты сравнения двух различных методов усвоения данных наблюдений, а именно предложенного ранее авторами метода обобщенной фильтрации Калмана (GKF) и стандартного метода объективной ансамблевой интерполяции (EnOI), который является частным случаем метода ансамблевой фильтрации Калмана (EnKF). Методы сравниваются по различным критериям, в частности, по критерию минимума ошибки прогнозирования и по критерию минимума апостериорной ошибки на заданном временном интервале. В качестве наблюдаемых данных используется массив спутниковых измерений уровня океана (альтиметрии) Archiving, Validating and Interpolating Satellite Oceanography Data (AVISO), а в качестве базовой численной модели циркуляции океана — модель Hybrid Circulation Ocean Model (HYCOM). Показывается, что метод GKF имеет ряд преимуществ перед методом EnOI. Также анализируются результаты численных экспериментов с усвоением данных AVISO по рассматриваемым методам, их результаты сопоставляются с контрольным расчетом (без усвоения данных наблюдений) по модели HYCOM. Результаты расчетов также сравниваются с данными наблюдений, и делается вывод о пригодности исследуемых методов усвоения для прикладных расчетов по прогнозированию состояния океана.
Ключевые слова:моделирование динамики океана, усвоение данных наблюдений, обобщенный фильтр Калмана, ансамблевая интерполяция, спутниковые данные альтиметрии.