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LE13: Tecniche di assimilazione dati per le previsioni

Docente:
Srdjan Dobricic

Affiliazione:
CMCC

Descrizione del corso:
Il corso sarà suddiviso nelle seguenti lezioni:

  • L’introduzione: i modelli, le osservazioni, gli errori e il bias
  • La teoria matematica
  • L’approccio variazionale
  • 4D-VAR
  • 3D-VAR
  • Filtro di Kalman
  • Optimal Interpolation (OI)
  • Problemi non-lineari
  • Assimilazione dei dati in oceanografia operativa

Prerequisiti:
Per partecipare al corso sono necessarie le conoscenze di base di analisi matematica, di algebra e di statistica.

Libri di testo di riferimento:

  • Lewis, J., S. Lakshmivarahan, and S. Dhall, 2006: Dynamic Data Assimilation, Cambridge Univ. Press, 654 pp.
  • Boutier, F., and P. Courtier, 1999. Data assimilation concepts and methods, ECMWF report. (disponibile gratis su Internet)
  • Le fotocopie di alcuni articoli scientifici saranno distribuiti agli studenti durante il corso.

Regole del corso:
La presenza alle lezioni è obbligatoria. Per l’esame finale ogni studente scriverà un riassunto e farà una presentazione orale di un articolo scientifico che studia un problema dell’assimilazione dei dati.