Sammanfattning Exakt kortsiktig förutsägelse av ytströmmar kan förbättra effektiviteten i sök-och-räddningsverksamhet, oljespill och marin verksamhet. Vi utvecklade en linjär statistisk modell för att förutsäga ytströmmar (upp till 48 timmar i framtiden) baserat på en kort tidshistorik av tidigare HFradar observationer (tidigare 48 timmar) och en valfri prognos av ytvindar. Vår modell använde empiriska ortogonala funktioner (EOF) för att fånga rumsliga korrelationer i HF-radardata och använde en linjär autoregressionsmodell för att förutsäga EOF-koefficienternas temporaldynamik. Vi testade den utvecklade statistiska modellen med hjälp av historiska observationer av ytströmmar i Monterey Bay i Kalifornien. De förutsagda partikelbanorna separerade från partiklar advekerade med HF-radardata med en hastighet av 4,4 km/dag. Den utvecklade modellen var mer exakt än en befintlig statistisk modell (driftsseparation på 5,5 km/dag) och en cirkulationsmodell (driftsseparation på 8,9 km/dag). När vindprognosen inte var tillgänglig försämrades exaktheten i vår modell något (driftsseparation på 4,9 km/dag), men var ändå bättre än befintliga modeller. Vi fann att den minsta längden på de HF-radardata som krävs för att träna en exakt statistisk modell var mellan 1 och 2 år, beroende på önskad noggrannhet. Vår utvärdering visade att den utvecklade modellen är korrekt, är lättare att implementera och underhålla än befintliga statistiska och cirkulationsmodeller, och kan flyttas till andra kustsystem av liknande komplexitet som har en tillräcklig historia av HF-radar observationer.
REF undersökte kortsiktiga förutsägelser av ytströmmar med hjälp av HF-radarobservationer för att utveckla en linjär autoregressionsmodell, där klimatologin för villkorade medelflödesfält för uppblåsning, nedsvälling och avslappning i Monterey Bay presenteras.
Improved statistical prediction of surface currents based on historic HF-radar observations
{'venue': 'Ocean Dynamics', 'journal': 'Ocean Dynamics', 'mag_field_of_study': ['Geology']}