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我々は、特に利用可能なデータフィールド間の時間間隔に依存した三つの等エントロピー軌道手法の精度を調査した。最初の軌道手法は動力学的で、風の情報のみを使用する運動学的方法であり、残りの二つはPetersenとUccelliniの明示法およびDanielsenの暗黙の手法の自動化バージョンであり、動的で(質量場と速度場の両方を使用する)。基本的な流れ場を生成するために、圧力座標での初歩的方程式チャネルモデルを使用した。我々は12分から12時間までのデータ間隔で手法を比較した。12時間のデータ間隔においても全体的な一致レベルは非常に良好であり、特に動的手法において顕著である。この結果は、空間的かつ時間的に整合したデータセットが与えられれば、定期的な気象観測のようにデータが1日2回しか利用できない場合でも、自由大気における正確な軌道計算がこれらの手法を使用して実行できることを示唆している。一方、12時間のデータ間隔を持つ運動学的手法では重要な不一致の例がより多く見つかり、そうしたケースは全体の15%に過ぎなかった。ここで研究された比較的ゆっくり成長するシステムでは、速度変形場が一致レベルを決定し、重大な不一致は高変形領域で発生する。暗黙の手法は、ジェットストリーク近くで誤った結果を生成する可能性がある。我々は、より急速に進化する流れ場の精度を調査し、より深刻な劣化を見いだした。また、日変動温度が地衡場に与える影響をシミュレーションすることにより、両方の動的手法において、あまり深刻ではないが目に見える劣化が見つかった。
Merrill et al. (Sat,) はこの問題を研究した。