Sammanfattning Vetenskapliga beräkningar för kvantifiering, uppskattning och förutsägelse av osäkerheter för oceandynamiken utvecklas och exemplifieras. Primära egenskaper hos oceandata, modeller och osäkerheter ses över och kvantitativa data 11 assimileringsbegrepp definieras. Utmaningar som är involverade i realistiska datadrivna simuleringar av osäkerheter för fyradimensionella tvärvetenskapliga havsprocesser betonas. Ekvationer som styr osäkerheten i Bayesian probabilistic 13 sinne sammanfattas. Stochastic forcering formuleringar introduceras och en ny stokastisk-deterministiska havet modell 14 presenteras. En beräkningsmetod och ett numeriskt system, Error Subspace Statistical Estimation, för effektiv 15 uppskattning och förutsägelse av oceaniska osäkerheter baserade på dessa ekvationer beskrivs sedan. Kapaciteten hos ESSE system-16 tem illustreras i tre data-assimilativa tillämpningar: uppskattning av osäkerheter för fysiska-biogeokemiska fält, 17 överföringar av oceanfysik osäkerheter till akustik, och realtid stokastiska ensemble förutsägelser med assimilering av 18 ett brett spektrum av datatyper. Förhållanden till andra moderna osäkerhet kvantifieringssystem och lovande forskning 19 riktningar diskuteras. Den ska tillämpas från och med den 1 januari 2018.
I REF beskrivs en noggrann beräkningsmetod för kvantifiering, förutsägelse och uppskattning av osäkerheter som kallas Error Subspace Statistical Estimation (ESSE).
Uncertainty estimation and prediction for interdisciplinary ocean dynamics
{'venue': 'J. Comput. Phys.', 'journal': 'J. Comput. Phys.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}