Data assimilation by conditioning of driving noise on future observations

Data assimilation by conditioning of driving noise on future observations

Conventional recursive filtering approaches, designed for quantifying the state of an evolving stochastic dynamical system with intermittent observations, use a sequence of i) an uncertainty propagation step followed by ii) a step where the associated data is assimilated using Bayes' rule. Alte...

Mô tả đầy đủ

Chi tiết về thư mục
Những tác giả chính:	Lee, W, Farmer, C
Định dạng:	Journal article
Được phát hành:	IEEE 2014

Những quyển sách tương tự

Data assimilation : making sense of observations /
Bằng: Lahoz, William Albert, et al.
Được phát hành: (2010)

Observation thinning in data assimilation computations
Bằng: Serge Gratton, et al.
Được phát hành: (2015-02-01)

New graphical models for sequential data and the improved state estimations by data-conditioned driving noises
Bằng: Wonjung Lee
Được phát hành: (2024-04-01)

Land surface observation, modeling and data assimilation /
Bằng: Liang, Shunlin.
Được phát hành: (2013)

Accounting for observation errors in image data assimilation
Bằng: Vincent Chabot, et al.
Được phát hành: (2015-02-01)

Data Assimilation: Making Sense of Earth Observation
Bằng: William Albert Lahoz, et al.
Được phát hành: (2014-05-01)

Application of observability Gramian to targeted observation in WRF data assimilation
Bằng: Ryoichi Yoshimura, et al.
Được phát hành: (2020-01-01)

Observation impact in data assimilation: the effect of non-Gaussian observation error
Bằng: Alison Fowler, et al.
Được phát hành: (2013-05-01)

Multiscale Representation of Observation Error Statistics in Data Assimilation
Bằng: Vincent Chabot, et al.
Được phát hành: (2020-03-01)

Non-local Observations and Information Transfer in Data Assimilation
Bằng: Peter Jan van Leeuwen, et al.
Được phát hành: (2019-09-01)

Measures of observation impact in non-Gaussian data assimilation
Bằng: Alison Fowler, et al.
Được phát hành: (2012-04-01)

Editorial: Data Assimilation of Nonlocal Observations in Complex Systems
Bằng: A. Hutt, et al.
Được phát hành: (2021-05-01)

Implicit particle filtering for models with partial noise, and an application to geomagnetic data assimilation
Bằng: M. Morzfeld, et al.
Được phát hành: (2012-06-01)

Representing Microphysical Uncertainty in Convective‐Scale Data Assimilation Using Additive Noise
Bằng: Yuxuan Feng, et al.
Được phát hành: (2021-10-01)

Data assimilation in integrated hydrological modelling in the presence of observation bias
Bằng: J. Rasmussen, et al.
Được phát hành: (2016-05-01)

An update on THORPEX-related research in data assimilation and observing strategies
Bằng: F. Rabier, et al.
Được phát hành: (2008-02-01)

Assimilation of SMAP Brightness Temperature Observations in the GEOS Land–Atmosphere Data Assimilation System
Bằng: Rolf H. Reichle, et al.
Được phát hành: (2021-01-01)

Data Assimilation using Bayesian Filters and B-spline Geological Models
Bằng: Duan, L, et al.
Được phát hành: (2011)

Data assimilation using Bayesian filters and B-spline geological models
Bằng: Duan, L, et al.
Được phát hành: (2011)

Data assimilation using bayesian filters and B-spline geological models
Bằng: Duan, L, et al.
Được phát hành: (2011)

The conditioning of least-squares problems in variational data assimilation
Bằng: Tabeart, J, et al.
Được phát hành: (2018)

Tsunami Data Assimilation Without a Dense Observation Network
Bằng: Y. Wang, et al.
Được phát hành: (2019-02-01)

Estimation of the Manning’s n coefficient in multi-constituent tidal models by assimilating satellite observations with the adjoint data assimilation
Bằng: Daosheng Wang, et al.
Được phát hành: (2023-03-01)

Technical note: Assessment of observation quality for data assimilation in flood models
Bằng: J. A. Waller, et al.
Được phát hành: (2018-07-01)

Assimilating en-route Lagrangian observations
Bằng: E. T. Spiller, et al.
Được phát hành: (2013-11-01)

Data assimilation of dust aerosol observations for the CUACE/dust forecasting system
Bằng: T. Niu, et al.
Được phát hành: (2008-07-01)

Data assimilation in a sparsely observed one-dimensional modeled MHD system
Bằng: Z. Sun, et al.
Được phát hành: (2007-01-01)

Deep Data Assimilation: Integrating Deep Learning with Data Assimilation
Bằng: Rossella Arcucci, et al.
Được phát hành: (2021-01-01)

Transport variability of the Brazil Current from observations and a data assimilation model
Bằng: C. Schmid, et al.
Được phát hành: (2018-06-01)

Seasonal Dependence of Aerosol Data Assimilation and Forecasting Using Satellite and Ground-Based Observations
Bằng: Seunghee Lee, et al.
Được phát hành: (2022-04-01)

Observing System Evaluation Based on Ocean Data Assimilation and Prediction Systems: On-Going Challenges and a Future Vision for Designing and Supporting Ocean Observational Networks
Bằng: Yosuke Fujii, et al.
Được phát hành: (2019-07-01)

Ocean data assimilation focusing on integral quantities characterizing observation profiles
Bằng: Nozomi Sugiura, et al.
Được phát hành: (2024-09-01)

Sensitivity analysis with respect to observations in variational data assimilation for parameter estimation
Bằng: V. Shutyaev, et al.
Được phát hành: (2018-06-01)

Data Assimilation to Extract Soil Moisture Information from SMAP Observations
Bằng: Jana Kolassa, et al.
Được phát hành: (2017-11-01)

Ensemble Methods for Dynamic Data Assimilation of Chemical Observations in Atmospheric Models
Bằng: Adrian Sandu, et al.
Được phát hành: (2011-12-01)

Data assimilation cycle length and observation impact in mesoscale ocean forecasting
Bằng: P. Sandery
Được phát hành: (2018-10-01)

Preface "Advances in land surface hydrological processes – field observations, modeling and data assimilation"
Bằng: Z. Su, et al.
Được phát hành: (2010-02-01)

Assimilating monthly precipitation data in a paleoclimate data assimilation framework
Bằng: V. Valler, et al.
Được phát hành: (2020-07-01)

Data fusion and data assimilation of ice thickness observations using a regularisation framework
Bằng: Nazanin Asadi, et al.
Được phát hành: (2019-01-01)

Assimilating AMSU-A Radiance Observations with an Ensemble Four-Dimensional Variational (En4DVar) Hybrid Data Assimilation System
Bằng: Shujun Zhu, et al.
Được phát hành: (2023-07-01)