Paramètres additionnels

Avec les méthodes variationnelles, il est possible d'inclure dans le vecteur de contrôle d'autres paramètres additionnels, tels que des paramètres de réglage du modèle ou des estimations du biais. Cette technique indirecte d'estimation des paramètres peut être très efficace à condition qu'il y ait une véritable relation entre ces paramètres et les observations. Cette relation passe, en général, au travers de l'opérateur d'observation ou du modèle dans le cas du 4D-Var. Il n'est généralement ni possible ni prudent de spécifier explicitement les corrélations avec les autres variables de l'état du modèle dans ${\mathbf B}$. De plus, les erreurs d'ébauche de tous les paramètres du vecteur de contrôle doivent être spécifiées prudemment, à moins d'être sûr que le problème est surdéterminé par les observations. Une variance d'erreur trop faible évitera, logiquement, de corriger les paramètres additionnels. Une variance d'erreur trop forte pourra, par contre, transformer les paramètres additionnels en source de bruit et créer des variations sans justification physique. D'importants problèmes peuvent alors apparaître car des couplages implicites dans l'analyse sont souvent créés par des dépendances dans l'opérateur d'observation ou dans le modèle en 4D-Var. Ainsi, la spécification des erreurs d'ébauche des paramètres additionnels peut avoir un impact sur les variables d'état du modèle analysées.