Técnicas de A assimilação de Dados Sequenciais em Oceanografia

Resumo Revisamos os desenvolvimentos recentes de técnicas de assimilação de dados sequenciais utilizadas em oceanografia para integrar observações espaço-temporais em modelos numéricos que descrevem dinâmicas físicas e ecológicas. Aspectos teóricos desde o caso simples de dinâmicas lineares até o caso geral de dinâmicas não lineares são descritos do ponto de vista geoestatístico. Métodos atuais derivados do filtro de Kalman são apresentados do menos complexo ao mais geral e perspectivas para estimação não linear por filtros de reamostragem de importância sequencial são discutidas. Além disso, uma extensão do filtro de Kalman em conjunto para variáveis Gaussianas transformadas é apresentada e ilustrada usando um modelo ecológico simplificado. Os métodos descritos são projetados para previsões sobre regiões geográficas utilizando uma alta resolução espacial sob a restrição prática de manter o tempo de computação suficientemente baixo para obter a previsão antes do ocorrido. Portanto, o artigo se concentra em métodos amplamente utilizados e computacionalmente eficientes.