Ottima

Descrizione del corso:

• Introduzione all'assimilazione dati: concetti di base
• Approccio statistico alla DA
• Metodi di interpolazione (Optimal Interpolation (OI), Kriging)
• Filtro di Kalman
• Introduzione ai metodi variazionali (3DVAR & 4DVAR)
• 4D-Var (Modelli Tangent linear ed adjoint)
• Formulazione Primaria e Doppia della tecnica 4D-Var
• Impatto delle osservazioni e sensibilità alle osservazioni
• Assimilazione dei dati in oceanografia operativa: esempi di applicazioni

Prerequisiti:
Conoscenze di analisi numerica, statistica, oceanografia fisica e modellistica oceanografica numerica.

Libri di testo di riferimento:

1. Lewis, J., S. Lakshmivarahan, and S. Dhall, 2006: Dynamic Data Assimilation, Cambridge Univ. Press, 654 pp.
2. Boutier, F., and P. Courtier, 1999. Data assimilation concepts and methods, ECMWF report. (disponibile gratis su Internet)
3. Wunsch, C., 2006. Discrete Inverse and State Estimation Problems: With Geophysical Fluid Applications. Cambridge University Press, Cambridge
4. Fotocopie di articoli scientifici 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.