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dc.contributor.author
Pulido, Manuel Arturo
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dc.contributor.author
Scheffler, Guillermo Federico
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dc.contributor.author
Ruiz, Juan Jose
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dc.contributor.author
Lucini, Maria Magdalena
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dc.contributor.author
Tandeo, Pierre
dc.date.available
2017-08-22T15:02:54Z
dc.date.issued
2016-10-02
dc.identifier.citation
Pulido, Manuel Arturo; Scheffler, Guillermo Federico; Ruiz, Juan Jose; Lucini, Maria Magdalena; Tandeo, Pierre; Estimation of the functional form of subgrid-scale schemes using ensemble-based data assimilation: a simple model experiment; Wiley; Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society; 142; 701; 2-10-2016; 2974-2984
dc.identifier.issn
0035-9009
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/22761
dc.description.abstract
Oceanic and atmospheric global numerical models represent explicitly the large‐scale dynamics while the smaller‐scale processes are not resolved, so that their effects in the large‐scale dynamics are included through subgrid‐scale parametrizations. These parametrizations represent small‐scale effects as a function of the resolved variables. In this work, data assimilation principles are used not only to estimate the parameters of subgrid‐scale parametrizations but also to uncover the functional dependencies of subgrid‐scale processes as a function of large‐scale variables. Two data assimilation methods based on the ensemble transform Kalman filter (ETKF) are evaluated in the two‐scale Lorenz '96 system scenario. The first method is an online estimation which uses the ETKF with an augmented space state composed of the model large‐scale variables and a set of unknown global parameters from the parametrization. The second method is an offline estimation which uses the ETKF to estimate an augmented space state composed of the large‐scale variables and by a space‐dependent model error term. Then a polynomial regression is used to fit the estimated model error as a function of the large‐scale model variables in order to develop a parametrization of small‐scale dynamics. The online estimation shows a good performance when the parameter‐state relationship is assumed to be a quadratic polynomial function. The offline estimation captures better some of the highly nonlinear functional dependencies found in the subgrid‐scale processes. The nonlinear and non‐local dependence found in an experiment with shear‐generated small‐scale dynamics is also recovered by the offline estimation method. Therefore, the combination of these two methods could be a useful tool for the estimation of the functional form of subgrid‐scale parametrizations.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Wiley
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
Enkf
dc.subject
Parameter Estimation
dc.subject
Subgrid-Scale Schemes
dc.subject
Lorenz’96 System
dc.subject
Parametrization
dc.subject.classification
Oceanografía, Hidrología, Recursos Hídricos
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dc.subject.classification
Ciencias de la Tierra y relacionadas con el Medio Ambiente
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dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
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dc.title
Estimation of the functional form of subgrid-scale schemes using ensemble-based data assimilation: a simple model experiment
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2017-07-27T12:53:48Z
dc.identifier.eissn
1477-870X
dc.journal.volume
142
dc.journal.number
701
dc.journal.pagination
2974-2984
dc.journal.pais
Reino Unido
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dc.journal.ciudad
Londres
dc.description.fil
Fil: Pulido, Manuel Arturo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Modelado e Innovación Tecnológica. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Instituto de Modelado e Innovación Tecnológica; Argentina
dc.description.fil
Fil: Scheffler, Guillermo Federico. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste; Argentina. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura; Argentina
dc.description.fil
Fil: Ruiz, Juan Jose. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmosfera. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmosfera; Argentina. RIKEN Advanced Institute for Computational Science; Japón
dc.description.fil
Fil: Lucini, Maria Magdalena. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste; Argentina
dc.description.fil
Fil: Tandeo, Pierre. Lab-STICC- Pôle CID; Francia
dc.journal.title
Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society
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dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/qj.2879/abstract
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1002/qj.2879
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