Modélisation des structures locales de covariance des erreurs de prévision à l'aide des ondelettes
Pannekoucke, Olivier
Local structure modeling of forecast error covariances using wavelets
La représentation des variations spatio-temporelles des fonctions de covariance d'erreur d'ébauche reste un problème majeur dans les algorithmes d'assimilation. Dans cette thèse le diagnostic des variations géographiques des corrélations locales est introduit via le diagnostic de la portée locale. L'estimation de cette portée ainsi que les propriétés de l'estimation sont étudiés en détail. Ce travail utilise des ondelettes sphériques, suivant la formulation introduite par Mike Fisher (ECMWF), pour modéliser les fonctions de corrélation locale "du jour". Il est montré que cette formulation moyenne spatialement les corrélations locales, permettant de réduire le bruit d'échantillonnage. D'autre part, cette formulation ondelette fournit une estimation robuste même pour un petit ensemble. Elle est aussi capable de capturer la dynamique spatio-temporelle des corrélations, ceci est illustré à l'aide de la dynamique des portées locales du jour.
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