Modèle de covariance d'erreur
Une spécification correcte et adaptée des covariances d'erreur d'observation
et d'ébauche est primordiale pour la qualité de l'analyse. En effet, ces covariances
déterminent comment et à quel point les observations corrigeront l'état d'ébauche.
Les variances d'erreur sont les paramètres essentiels. Pour autant, les corrélations
sont aussi très importantes car elles déterminent comment les informations
apportées par les observations seront lissées dans l'espace du modèle s'il y a
un décalage entre la résolution du modèle et la densité d'observations.
Dans le cadre des filtres de Kalman ou du 4D-Var à contrainte faible, les
covariances d'erreur modèle sont aussi à spécifier.
Subsections
Nicolas Daget
2007-11-16