Modelagem de correlações de erros de observação de altímetros de faixa ampla com um operador de difusão regularizado

Há muito se sabe que correlações não contabilizadas de erros de observação são prejudiciais à qualidade das análises atmosféricas e oceânicas produzidas por sistemas de assimilação de dados. Há muito se sabe que correlações de erros de observação não contabilizadas são prejudiciais à qualidade das análises atmosféricas e oceânicas produzidas por sistemas de assimilação de dados (DA).

Embora tenha havido progresso na última década na modelagem de correlações de erros entre canais, a modelagem de correlações de erros espaciais continua sendo um desafio para grandes conjuntos de dados. Estratégias comuns para mitigar os efeitos prejudiciais das correlações de erros espaciais, como a inflação da variância ou a redução dos dados, impedem a extração de informações valiosas em pequena escala das observações.

Com o surgimento de novas fontes de observações de alta resolução, como as do altímetro de faixa larga da Topografia de Águas Superficiais e Oceânicas (SWOT), a necessidade de resolver esta limitação dos sistemas DA tornou-se cada vez mais premente. Para fazer isso, consideramos um operador de correlação de erros de observação baseado em difusão, estendendo trabalhos anteriores sobre modelagem de erros correlacionados em dados convencionais de altímetros nadir.

Quando as escalas de comprimento de correlação de erro de observação são grandes, o método original pode sofrer de uma sensibilidade excessiva do operador de correlação inversa a perturbações de pequena escala. Uma vez que as estimativas reais das correlações de erro de observação da SWOT sugerem a presença de grandes escalas de comprimento, é necessária uma formulação mais robusta do método.

Apresentamos uma formulação regularizada do operador de correlação baseado em difusão que elimina essa sensibilidade excessiva enquanto preserva a eficiência computacional. Descrevemos a implementação do operador para uma malha construída a partir de locais de observação SWOT e demonstramos sua aplicação em um sistema global de DA oceânica.

Para validar a nova formulação, realizamos experimentos DA com observações SWOT simuladas.

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