Monthly Weather Review PDF Download

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Category : Electronic journals
Languages : en
Pages : 1046

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Author: Ehouarn Simon (enseignat-chercheur en informatique).)
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Languages : fr
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Les modèles emboîtés sont largement utilisés en météorologie et en océanographie. Ils permettent un accroissement local de la résolution, dans les zones où cela semble nécessaire, via l'intégration d'un même modèle sur une hiérarchie de grilles. Dans le cas d'interaction one-way, les conditions aux frontières pour la grille fine proviennent d'une interpolation de la solution obtenue sur la grille à plus faible résolution. Dans le cas d'interaction two-way, une rétroaction de la grille fine vers la grille grossière est ajoutée. Toutefois, le problème de l'assimilation variationnelle de données dans de tels systèmes n'a pas, ou peu, été étudié à ce jour. Ces classes de méthodes, notamment l'algorithme 4D-Var, permettent d'améliorer la solution d'un modèle, jusqu'ici mono-grille, en minimisant une fonctionnelle mesurant l'écart de ce modèle aux observations présentes sur une fenêtre temporelle. Le travail présenté ici vise donc à formuler un algorithme d'assimilation 4D-Var localement multi-grille. Pour le cas général d'une grille haute résolution emboîtée localement dans une autre à plus faible résolution, nous posons les équations du système adjoint dans les deux cas d'interactions one-way et two-way. Nous montrons ainsi que la formulation adjointe fait naturellement apparaître de nouvelles interactions entre les grilles, dans le sens opposé de celles existant dans la formulation directe. De plus, nous proposons différentes variantes à ces algorithmes, réalisant un couplage faible entre les solutions des différents modèles via l'ajout d'un terme de contrôle au niveau des transferts inter-grilles. Nous présentons également l'application d'une méthode multi-grille, le Full Approximation Scheme, à l'assimilation variationnelle de données. Cette approche permet d'obtenir un algorithme d'assimilation multi-grille potentiellement très efficace. Enfin, ces méthodes sont testées sur le cas d'un modèle Saint Venant 2D. Nous constatons une réduction importante des erreurs des solutions multi-grilles, ainsi qu'une accélération de la convergence de ces algorithmes.

Author: Ehouarn Simon
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Languages : fr
Pages : 211

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Les modèles emboîtés sont largement utilisés en météorologie et en océanographie. Ils permettent un accroissement local de la résolution, dans les zones où cela semble nécessaire, via l’intégration d’un même modèle sur une hiérarchie de grilles. Dans le cas d’interaction one-way, les conditions aux frontières pour la grille fine proviennent d’une interpolation de la solution obtenue sur la grille à plus faible résolution. Dans le cas d’interaction two-way, une rétroaction de la grille fine vers la grille grossière est ajoutée. Toutefois, le problème de l’assimilation variationnelle de données dans de tels systèmes n’a pas, ou peu, été étudié à ce jour. Ces classes de méthodes, notamment l’algorithme 4D-Var, permettent d’améliorer la solution d’un modèle, jusqu’ici mono-grille, en minimisant une fonctionnelle mesurant l’écart de ce modèle aux observations présentes sur une fenêtre temporelle. Le travail présenté ici vise donc à formuler un algorithme d’assimilation 4D-Var localement multi-grille. Pour le cas général d’une grille haute résolution emboîtée localement dans une autre à plus faible résolution, nous posons les équations du système adjoint dans les deux cas d’interactions one-way et two-way. Nous montrons ainsi que la formulation adjointe fait naturellement apparaître de nouvelles interactions entre les grilles, dans le sens opposé de celles existant dans la formulation directe. De plus, nous proposons différentes variantes à ces algorithmes, réalisant un couplage faible entre les solutions des différents modèles via l’ajout d’un terme de contrôle au niveau des transferts inter-grilles. Nous présentons également l’application d’une méthode multi-grille, le Full Approximation Scheme, à l’assimilation variationnelle de données. Cette approche permet d’obtenir un algorithme d’assimilation multi-grille potentiellement très efficace. Enfin, ces méthodes sont testées sur le cas d’un modèle Saint Venant 2D. Nous constatons une réduction importante des erreurs des solutions multi-grilles, ainsi qu’une accélération de la convergence de ces algorithmes.

Author: Anthony Fillion
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Languages : fr
Pages : 0

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L'assimilation de données consiste à calculer une estimation de l'état d'un système physique. Cette estimation doit alors combiner de façon optimale des observations entachées d'erreurs de mesure et des modèles numériques imparfaits permettant de simuler le système physique. En pratique, l'assimilation de données sert à estimer l'état initial d'un système dynamique. Cet état analysé peut ensuite être utilisé pour prévoir le comportement de ce système, notamment dans les systèmes géophysiques où les jeux de données sont conséquents.Une première approche repose sur une estimation de l'état initial basée sur le principe du maximum a posteriori. Il s'agit alors de résoudre un problème d'optimisation, souvent par des techniques utilisant le gradient des opérateurs. Cette approche, appelée 4DVar, nécessite le calcul de l'adjoint du modèle et de l'opérateur d'observation, ce qui est une tâche consommatrice en temps de développement des systèmes de prévision. Une seconde approche permettant de résoudre séquentiellement le problème d'assimilation est basée sur les techniques dites « d'ensemble ». Ici, des perturbations a priori de l'état du système permettent d'estimer des statistiques. Ces moments sont alors utilisés dans les formules de Kalman pour obtenir des approximations de l'état du système a posteriori.Ces deux approches ont été récemment combinées avec succès dans les méthodes de type EnVar aujourd'hui utilisées dans les systèmes opérationnels de prévision. Elles bénéficient donc d'une gestion efficace de la non linéarité au travers des méthodes d'optimisation variationnelle et permettent l'estimation de statistiques et de dérivées à l'aide des ensembles. L'IEnKS est un archétype de ces méthodes EnVar. Pour combiner les deux approches précédentes, il utilise une fenêtre d'assimilation qui est translatée entre chaque cycle. Différents paramétrages de la fenêtre d'assimilation conduisent à différentes stratégies d'assimilation non équivalentes lorsque la dynamique du système est non linéaire.En particulier, les longues fenêtres d'assimilation réduisent la fréquence de l'approximation Gaussienne des densités a priori. Il en résulte une amélioration des performances jusqu'à un certain point. Au delà, la complexité structurelle de la fonction de coût met l'analyse variationnelle en défaut. Une solution nommée “quasi statique variational assimilation” (QSVA) permet d'atténuer ces problèmes en ajoutant graduellement les observations à la fonction de coût du 4DVar. Le second chapitre de thèse généralise cette technique aux méthodes EnVar et s'intéresse plus précisément aux aspects théoriques et numériques du QSVA appliqués à l'IEnKS.Cependant, l'intérêt du QSVA repose sur la perfection du modèle pour simuler l'évolution de l'état. En effet, la pertinence d'une observation temporellement éloignée pour estimer l'état peut être remise en cause en présence d'erreur modèle. Le troisième chapitre est consacré à l'introduction d'erreur modèle au sein de l'IEnKS. Il y sera donc construit l'IEnKS-Q, une méthode 4D variationnelle d'ensemble résolvant séquentiellement le problème de lissage en présence d'erreur modèle. Malheureusement, en présence d'erreur modèle, une trajectoire n'est plus déterminée par son état initial. Le nombre de paramètres nécessaires à la caractérisation de ses statistiques augmente alors avec la longueur de la fenêtre d'assimilation. Lorsque ce nombre va de pair avec le nombre d'évaluations du modèle, les conséquences pour le temps de calcul sont catastrophiques. La solution proposée est alors de découpler ces quantités avec une décomposition des matrices d'anomalies. Dans ce cas, l'IEnKS-Q n'est pas plus coûteux que l'IEnKS en nombre d'évaluations du modèle.

Author: Nicholas Ayache
Publisher: Springer
ISBN: 9783642334535
Category : Computers
Languages : en
Pages : 645

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The three-volume set LNCS 7510, 7511, and 7512 constitutes the refereed proceedings of the 15th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2012, held in Nice, France, in October 2012. Based on rigorous peer reviews, the program committee carefully selected 252 revised papers from 781 submissions for presentation in three volumes. The third volume includes 79 papers organized in topical sections on diffusion imaging: from acquisition to tractography; image acquisition, segmentation and recognition; image registration; neuroimage analysis; analysis of microscopic and optical images; image segmentation; diffusion weighted imaging; computer-aided diagnosis and planning; and microscopic image analysis.

Author: Joseph G. Sela
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ISBN:
Category : Meteorology
Languages : en
Pages : 44

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Author: Nicholas Ayache
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Languages : en
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Author: Kok-Kwang Phoon
Publisher: CRC Press
ISBN: 1482227223
Category : Technology & Engineering
Languages : en
Pages : 624

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Establishes Geotechnical Reliability as Fundamentally Distinct from Structural Reliability Reliability-based design is relatively well established in structural design. Its use is less mature in geotechnical design, but there is a steady progression towards reliability-based design as seen in the inclusion of a new Annex D on "Reliability of Geotechnical Structures" in the third edition of ISO 2394. Reliability-based design can be viewed as a simplified form of risk-based design where different consequences of failure are implicitly covered by the adoption of different target reliability indices. Explicit risk management methodologies are required for large geotechnical systems where soil and loading conditions are too varied to be conveniently slotted into a few reliability classes (typically three) and an associated simple discrete tier of target reliability indices. Provides Realistic Practical Guidance Risk and Reliability in Geotechnical Engineering makes these reliability and risk methodologies more accessible to practitioners and researchers by presenting soil statistics which are necessary inputs, by explaining how calculations can be carried out using simple tools, and by presenting illustrative or actual examples showcasing the benefits and limitations of these methodologies. With contributions from a broad international group of authors, this text: Presents probabilistic models suited for soil parameters Provides easy-to-use Excel-based methods for reliability analysis Connects reliability analysis to design codes (including LRFD and Eurocode 7) Maximizes value of information using Bayesian updating Contains efficient reliability analysis methods Accessible To a Wide Audience Risk and Reliability in Geotechnical Engineering presents all the "need-to-know" information for a non-specialist to calculate and interpret the reliability index and risk of geotechnical structures in a realistic and robust way. It suits engineers, researchers, and students who are interested in the practical outcomes of reliability and risk analyses without going into the intricacies of the underlying mathematical theories.

Author: Sébastien Da Veiga
Publisher: SIAM
ISBN: 1611976693
Category : Mathematics
Languages : en
Pages : 307

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This book provides an overview of global sensitivity analysis methods and algorithms, including their theoretical basis and mathematical properties. The authors use a practical point of view and real case studies as well as numerous examples, and applications of the different approaches are illustrated throughout using R code to explain their usage and usefulness in practice. Basics and Trends in Sensitivity Analysis: Theory and Practice in R covers a lot of material, including theoretical aspects of Sobol’ indices as well as sampling-based formulas, spectral methods, and metamodel-based approaches for estimation purposes; screening techniques devoted to identifying influential and noninfluential inputs; variance-based measures when model inputs are statistically dependent (and several other approaches that go beyond variance-based sensitivity measures); and a case study in R related to a COVID-19 epidemic model where the full workflow of sensitivity analysis combining several techniques is presented. This book is intended for engineers, researchers, and undergraduate students who use complex numerical models and have an interest in sensitivity analysis techniques and is appropriate for anyone with a solid mathematical background in basic statistical and probability theories who develops and uses numerical models in all scientific and engineering domains.

Author: Ronald Cools
Publisher: Springer
ISBN: 3319335073
Category : Mathematics
Languages : en
Pages : 624

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This book presents the refereed proceedings of the Eleventh International Conference on Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Methods in Scientific Computing that was held at the University of Leuven (Belgium) in April 2014. These biennial conferences are major events for Monte Carlo and quasi-Monte Carlo researchers. The proceedings include articles based on invited lectures as well as carefully selected contributed papers on all theoretical aspects and applications of Monte Carlo and quasi-Monte Carlo methods. Offering information on the latest developments in these very active areas, this book is an excellent reference resource for theoreticians and practitioners interested in solving high-dimensional computational problems, arising, in particular, in finance, statistics and computer graphics.