Настоящая работа посвящена исследованию статистических свойств ошибок данных наблюдений и их использованию при решении задач вариационной ассимиляции данных. В работе рассматриваются данные наблюдений о температуре поверхности Балтийского моря, высчитываются статистические характеристики поля температур на основе реальных данных наблюдений. Исследование статистических свойств температуры ведется на основе использования первого и второго моментов случайной величины: математического ожидания, дисперсии и среднего квадратического отклонения. На основе среднесуточных данных за 1989 - 2015 гг. вычислены статистическое осреднение и среднеквадратическое отклонение температуры поверхности на каждый день года, позволяющие установить статистическую структуру поля температур и исследовать статистические свойства ошибок данных наблюдений.
Вычисленные статистические характеристики поля температур могут быть использованы при решении различных задач гидротермодинамики. В работе приведен метод, реализованный для верификации данных наблюдений [1], для которого вычислено среднее квадратическое отклонение температуры поверхности Балтийского моря.
Вычисленные статистические характеристики могут быть использованы также при решении задач вариационной ассимиляции данных наблюдений [2,3] как коэффициенты в ковариационных матрицах ошибок данных наблюдений. Один из методов построения ковариационных матриц ошибок данных наблюдений на основе статистических характеристик данных приведен в настоящей работе.
Работа выполнена при поддержке Российского научного фонда (проект №14-11-00609, в рамках которого проводился расчет статистических характеристик данных наблюдений) и Российского фонда фундаментальных исследований (проект №15-01-01583, в рамках которого проводилось исследование статистических свойств ошибок наблюдений).

Ключевые слова: ошибки данных наблюдений, вариационная ассимиляция, статистические свойства

Литература:

Zakharova N.B. Верификация данных наблюдений о температуре поверхности моря // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т. 13. № 3. С. 106–113.
Agoshkov V.I., Parmuzin E.I., Zakharova N.B., Zalesny V.B., Shutyaev V.P., Gusev A.V. Variational assimilation of observation data in the mathematical model of the Baltic Sea dynamics // Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling. 2015. V. 30. No. 4. P. 203–212.
Parmuzin E.I., Agoshkov V.I., Zakharova N.B., and Shutyaev V.P. Variational assimilation of mean daily observation data for the problem of sea hydrothermodynamics // Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling. 2017. V.32. No.3. P. 187-195.

Пятнадцатая Всероссийская открытая конференция "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса"

XV.A.119

Исследование статистических свойств ошибок данных спутниковых наблюдений и их использование в задачах вариационной ассимиляции данных

Методы и алгоритмы обработки спутниковых данных