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【24h】

The all-source Green's function (ASGF) and its applications to storm surge modeling, part II: from the ASGF convolution to forcing data compression and a regression model

机译：全源格林函数（ASGF）及其在风暴潮建模中的应用，第二部分：从ASGF卷积到强制数据压缩和回归模型

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This study first validates the ASGS algorithm developed in part I with an analytical solution in a simplified dynamical system and with a real storm surge event. It then assesses the computational efficiency by the ASGF method compared to the traditional method. By analyzing a realistic case, the ASGF method is shown to be three orders of magnitude more computationally efficient than the traditional method. Using the singular value decomposition (SVD) and the fast Fourier transform and its inverse (FFT/IFFT), this study further demonstrates how to compress atmospheric forcing data and how to cast the ASGF convolution as a simple and efficient regression model for data assimilation. When tested with the real storm surge event, the output from the regression model can account for 98 % of the observed variance.
机译：这项研究首先使用简化的动力学系统中的解析解决方案和真实的风暴潮事件来验证第一部分中开发的ASGS算法。然后，与传统方法相比，它通过ASGF方法评估了计算效率。通过分析实际情况，表明ASGF方法比传统方法具有更高的计算效率三个数量级。使用奇异值分解（SVD）和快速傅里叶变换及其逆（FFT / IFFT），本研究进一步证明了如何压缩大气强迫数据以及如何将ASGF卷积转换为简单有效的数据同化回归模型。当使用实际风暴潮事件进行测试时，回归模型的输出可占观察到的方差的98％。

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