Geri Dön

Estimating forecast error covariance matrices with ensembles

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 402863
  2. Yazar: EMİNE AKKUŞ
  3. Danışmanlar: DR. AMOS S. LAWLESS
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Matematik, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: The University of Reading
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 70

Özet

Özet yok.

Özet (Çeviri)

The problem of variational data assimilation for a nonlinear coupled atmosphere and ocean model is formulated as an optimization problem to nd the best initial condition. The input data includes errors of observations and background. Therefore, the optimal solution involves error. The modelling of the background error covariance matrix is important in any data assimilation methods in the sense that it determines the spread of the errors. Therefore, in this study we try to estimate the forecast (background) error covariance matrix calculated by the idea of ensemble Kalman Filter (EnKF). To do this, we use a method which is an ensemble of four dimensional variational (4DVar) methods. We generate ensemble members by perturbing the background and observations with di erent random numbers. Then, we set up di erent ensembles and investigate how many ensemble members can make the forecast error covariance matrix convergence. We look at the convergence of each component of the matrix with the ensemble size getting bigger, and want to nd a sucient ensemble size which makes all components convergence. Then, we look at the e ects of the error correlations of model variables and, the accuracy and frequency of observations on the convergence of forecast error covariance matrix.

Benzer Tezler

  1. Minimum varyans portföyleri için tahmin yöntemleri

    Forecast methods for minimum variance portfolios

    AYŞE NUR KÜÇÜKSEREN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    EkonometriGebze Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KEMAL DİNÇER DİNGEÇ

  2. Zaman serilerinde koşullu değişen varyanslılık yapısı: ARCH modelleri (Döviz ve sermaye piyasalarına bir uygulama)

    Başlık çevirisi yok

    ATİLLA GÖKÇE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    EkonometriGazi Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. BEDRİYE SARAÇOĞLU

  3. Makro ekonomik göstergelerin borsa endeksi volatilitesi üzerindeki etkileri

    The Effects to macro economics indicators on the volatility of stock exchange

    FATİH YÜZBAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    EkonometriGazi Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BEDRİYE SARAÇOĞLU

  4. Hidrolojik model yapısının ve kalibrasyon algoritmasının debi simülasyon performansına etkisi

    Hydrological model structure and calibration algorithm effect on discharge simulation performance

    HARUN ALP

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET CÜNEYD DEMİREL

    DOÇ. DR. ÖMER LEVEND AŞIKOĞLU

  5. Beta katsayılarının ekonometrik analizi

    Başlık çevirisi yok

    F.AHSEN MIK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. BURÇ ÜLENGİN