En ny sekventiell metod för assimilering av data diskuteras. Den bygger på att prognostisera felstatistiken med hjälp av Monte Carlo-metoder, ett bättre alternativ än att lösa den traditionella och beräkningsmässigt extremt krävande ungefärliga felkovariansekvationen som används i det utökade Kalman-filtret. Den obundna feltillväxten i det förlängda Kalman-filtret, som orsakas av en alltför förenklad stängning i felkovariansekvationen, elimineras helt. Öppna gränser kan hanteras så länge havsmodellen är väl poserad. Välkända numeriska osäkerheter i samband med felkovariansekvationen undviks eftersom lagring och utveckling av själva felkovariansmatrisen inte behövs. Resultaten är också bättre än vad som tillhandahålls av det utökade Kalman-filtret eftersom det inte finns några stängningsproblem och kvaliteten på den prognostiserade felstatistiken därför förbättras. Metoden bör vara möjlig även för mer sofistikerade primitiva ekvationsmodeller. Den beräknade belastningen för rimlig noggrannhet är endast en bråkdel av vad som krävs för det utökade Kalman-filtret och ges genom lagring av t.ex. 100 modelltillstånd för en ensemblestorlek på 100 och därmed CPU-krav i storleksordningen av kostnaden för 100 modellintegrationer. Den föreslagna metoden kan därför användas med realistiska ickelinjära oceanmodeller på stora domäner på befintliga datorer, och den är också väl lämpad för parallella datorer och kluster av arbetsstationer där varje processor integrerar några medlemmar i ensemblen.
Dessutom är det viktigt att lyfta fram de starka likheterna med ensemblen Kalman filter REF.
Sequential data assimilation with a nonlinear quasi-geostrophic model using Monte Carlo methods to forecast error statistics
{'venue': 'J. Geophys. Res', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Geology']}