Assimilation de données Flashcards
Vrai ou Faux : La prévision du temps est un problème aux conditions initiales et des conditions frontières ?
Vrai
De quoi dépend la qualité des prévisions ?
qualité de l’initialisation
De quoi dépend la qualité de l’initialisation ?
la qualité, la quantité et l’indépendance des données observées
Comment sont produite les conditions initiales
En combinant les dernières observations avec une prévisions précédentes
Comment est définit la première estimation ?
C’est basé sur les prévisions précédentes
-des données des modèles disponibles dans un grille régulière et à des intervalles temporels
Les observations sont prises à quelle moment ?
Elles sont faites pendant une période centrée autour de la première estimation
Comment on initialise le modèle de prévision ?
Avec l’analyse puisqu’elle comprend toutes les échelles spatiales nécessaire pour initialiser le modèle
Est-ce que dans des régions contenant beaucoup d’observations l’analyse globale est dominé par les données d’observations ?
Vrai
Est-ce que dans les régions ayant peu de données d’observations, l’analyse est dominée par des données du modèle ?
Oui
Est-ce que certaines régions peuvent être affectés par des observations en amont ?
Oui
Quel serait un exemple d’une région pouvant être affecté par des observations en amont ?
Le nord de l’atlantique
Quels sont les 2 objectifs principaux de l’assimilation de données ?
- Faire la meilleure estimation de l’état initial du système atmosphère-terre-océan à partir de toutes les informations disponibles
- Quantifier l’incertitude de notre estimation de l’état initial pour pouvoir initialiser une prévision d’ensemble
Que faut-il combiner pour faire de l’assimilation de données ?
- Première estimation
- Observations
Comment est défini la première estimation ?
-Des données des modèles disponibles dans une grille régulière et à des intervalles temporels constants
Comment on définit les observations ?
des données disponibles à des endroits et à des intervalles temporels irrégulières
Vrai ou Faux : Des données d’observations contenant de grosses erreurs peuvent déteriorer l’analyse ?
Vrai
En combien de catégories sont séparées les erreurs ?
3 catégories :
- Systématique : Elle sont corrigés avec une calibration de l’instrument
- Aléatoire : Elles doivent avoir une distribution normale
- Représentativité : Il y a une inadéquation fondamentale entre les échelles spatiales et temporelles représentées par les modèles et les observations
Quels sont les tests et les contrôle qu’on peut faire pour contrôler la qualité des observations ?
4 :
- Test de limite
- Contrôle de cohérence temporelle
- Contrôle de cohérence spatiale
- Interpolation optimale QC
Vrai ou Faux : Une combianaison de ces différentes approches est souvent utilisée ?
Vrai
Qu’est-ce que le test de limite ?
-On compare les observations aux limites physiques, de capteurs et climatologiques
Ex: Pour l’humidité relative, la valeur doit être comprise entre 0 et 100%
La vitesse du vent ne peut être inférieure à 0 m/s
Qu’est-ce que le contrôle de cohérence temporelle ?
Les observations successives d’une variable définissent un taux de changement.
Ce taux de changement est comparé aux valeurs probables
Qu’est-ce que le contrôle de cohérence spatiale ?
Les observation sont comparées avec des points de données adjacents.
L’observation peut aussi être comparée à une moyenne pondérée calculée en utilisant un certain nombre d’observations proches
Qu’est-ce que l’interpolation optimale ?
On estime la valeur de l’observation devrait avoir en utilisant l’interpolation optimale
Vrai ou Faux : Est-ce que les erreurs sont biaisés ?
Faux, elles sont non biaisés
E(erreur)=0
