해양재분석
Ocean reanalysis해양재분석은 해양 상태의 역사적 변화를 재구성하기 위해 데이터 동화 알고리즘을 통해 지표풍, 열, 담수의 역사적 추정치에 의해 구동되는 일반적인 해양 모델(일반적으로 계산 모델)과 역사적 해양 관찰을 결합하는 방법이다.
역사적 관찰은 희박하고 바다의 역사와 그 순환을 이해하는 데 불충분하다. 데이터 동화 기법을 세계 해양의 고급 연산 모델과 결합하여, 연구자들은 역사적 관찰을 바다의 모든 지점에 보간할 수 있다. 이 과정은 대기 재분석의 구성에서 아날로그를 가지고 있으며 해양 상태 추정과 밀접한 관련이 있다.
현재 프로젝트
최근 몇 년 동안 온도, 염도, 조류, 해수면 등 해양의 물리적 상태를 추정하기 위해 데이터 동화를 적용하기 위한 많은 노력이 시작되었다.[1] 세 가지 대안적인 국가 추정 접근법이 있다. 첫 번째 접근방식은 '모형 없음' 분석에서 사용되며, 온도 또는 염도 관측치는 기후학적 월간 추정치에 의해 제공된 첫 번째 추측을 업데이트한다.
두 번째 접근방식은 순차적 데이터 동화 분석으로, 해양 일반 순환 모델에서 생성된 진화하는 온도 및 기타 변수의 수치 시뮬레이션을 사용하여 이전 분석에서 시간 내에 진전된다. 시뮬레이션은 다음 분석 시 해양 상태에 대한 첫 번째 추측을 제공하는 한편, 온도, 염도, 해수면 등의 변수의 관찰을 바탕으로 이 첫 번째 추측을 수정한다.
세 번째 접근방식은 4D-Var로, 이 구현에서는 거대 최적화 문제의 반복적 솔루션을 통한 움직임 방정식의 수치적 표현뿐만 아니라 관측치와 일관성을 유지하기 위해 수정해야 할 제어 변수로 초기 조건과 표면 강제력을 사용한다.
방법론
비모델 접근법
IISI와 LEVIITUS는 NOAA 국립 해양학 데이터 센터에서 생성된 기후학을 기반으로 한 기후학 월 상층 오션 온도의 첫 번째 추측으로 시작한다. 그 혁신들은 분석 수준에 맞춰져 있다. IISI는 3DVAR 접근방식을 사용하여 적도 위도에서 지역 방향으로 3배 연장되는 중위도(300km)에서 보다 작은 장식 척도로 객관적인 매핑을 수행한다. LEBITUS는 ISII와 비슷하게 시작하지만, 555km의 균일한 스케일의 크레스만과 반스의 기술을 사용하여 온도 혁신을 균일한 그리드에 객관적으로 매핑한다.
순차적 접근 방식
순차적 접근방식은 최적 보간법을 사용하는 접근방식과 Kalman Filter를 사용하는 접근방식과 3D-Var를 사용하는 접근방식으로 더 세분화할 수 있다. 위에 언급된 것들 중에서 INGV와 SODA는 Optimal Interpolation의 버전을 사용한다. CERFACS, GODAS, GFDL은 모두 3DVar를 사용한다. "현재까지 우리는 칼만 필터를 여러 십분지 해양 재분석용으로 사용하려는 어떤 시도도 알지 못하고 있다."[1] 4차원 로컬 앙상블 변환 칼만 필터(4D-LETKF)[2]는 1997년 1월부터 2004년까지 7년간 해양 재분석을 위해 지구물리학적 유체역학연구소(GFDL) 모듈러오션 모델(MOM2)에 적용됐다.
변동(4D-Var) 접근 방식
GECCO의 혁신적인 시도 중 하나가 퇴폐적 해양 추정 문제에 4D-Var를 적용하려는 시도였다. 이 접근방식은 어려운 계산적 어려움에 직면하지만, 일부 보존법 및 해양 모델 부설 등 몇 가지 흥미로운 이점을 제공한다.
