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Apparatus and methods

机译：仪器和方法

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This study presents an optimal analysis method for estimating the large- and small-scale components of a field from observations. This technique relies on an iterative generalized least squares procedure to determine the statistics of the small-scale fluctuations directly from the data and is thus especially valuable when such information is not known a priori. The use of spherical radial basis functions in fitting the large-scale signal is suggested, particularly when the domain is sufficiently large. Two test cases illustrate several of the properties of this procedure, demonstrate its utility, and provide practical guidelines for its use. This method is then applied to observations collected by the Argo array of profiling floats to produce global gridded absolute geostrophic velocity estimates. Key Points: Data statistics computed objectively with iterative process Large-scale signal fit with spherical radial basis functions Application to Argo data to estimate global absolute geostrophic velocities.
机译：这项研究提出了一种最佳的分析方法，用于根据观测值估计一个油田的大尺度和小尺度成分。该技术依赖于迭代广义最小二乘程序来直接从数据中确定小规模波动的统计量，因此在先验未知此类信息时特别有价值。建议使用球形径向基函数拟合大型信号，尤其是在域足够大的情况下。两个测试用例说明了此过程的一些属性，演示了其实用性，并提供了使用方法的实用指南。然后将该方法应用于由剖面浮标的Argo阵列收集的观测值，以生成整体网格化绝对地转速度估算值。要点：通过迭代过程客观地计算数据统计量，具有球形径向基函数的大规模信号拟合在Argo数据中的应用，以估计整体绝对地转速度。

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  • 来源
    《Oceanographic Literature Review》 |2015年第9期|2057-2057|共1页
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