Dynamic Basis Function Interpolation for Adaptive In Situ Data Integration in Ocean Modeling

要約

我々は、ブイの現場測定と地球システムモデル（ESM）を組み合わせて海洋温度予測の精度を向上させる新しい方法を提案します。
この技術では、ESM で識別されるダイナミクス \textit{and} モードとブイ測定を利用して、季節性などの特徴を維持しながら精度を向上させます。
私たちは、動的基底関数補間と呼ぶこの手法を使用して、Global Drifter Program の現場海洋ブイ データセットを使用して、スケールをまたいだ予測モデル海洋コンポーネント (MPAS-O) によって行われた局所的な温度予測の誤差を修正します。

要約(オリジナル)

We propose a new method for combining in situ buoy measurements with Earth system models (ESMs) to improve the accuracy of temperature predictions in the ocean. The technique utilizes the dynamics \textit{and} modes identified in ESMs alongside buoy measurements to improve accuracy while preserving features such as seasonality. We use this technique, which we call Dynamic Basis Function Interpolation, to correct errors in localized temperature predictions made by the Model for Prediction Across Scales Ocean component (MPAS-O) with the Global Drifter Program’s in situ ocean buoy dataset.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google