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Using flow geometry for drifter deployment in Lagrangian data assimilation

机译：在拉格朗日数据同化中使用流动几何体进行漂流器部署

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Methods of Lagrangian data assimilation (LaDA) require carefully chosen sites for optimal drifter deployments. In this work, we investigate a directed drifter deployment strategy with a recently developed LaDA method employing an augmented state vector formulation for an Ensemble Kalman filter. We test our directed drifter deployment strategy by targeting Lagrangian coherent flow structures of an unsteady double gyre flow to analyse how different release sites influence the performance of the method. We consider four different launch methods; a uniform launch, a saddle launch in which hyperbolic trajectories are targeted, a vortex centre launch, and a mixed launch targeting both saddles and centres. We show that global errors in the flow field require good dispersion of the drifters which can be realized with the saddle launch. Local errors on the other hand are effectively reduced by targeting specific flow features. In general, we conclude that it is best to target the strongest hyperbolic trajectories for shorter forecasts although vortex centres can produce good drifter dispersion upon bifurcating on longer time-scales.
机译：拉格朗日数据同化（LaDA）方法需要精心选择的站点，以实现最佳的漂流器部署。在这项工作中，我们使用最近开发的LaDA方法（针对Ensemble Kalman滤波器）采用了增强状态矢量公式，研究了定向漂移器部署策略。我们通过针对不稳定双回转流的拉格朗日相干流结构来分析定向释放器部署策略，以分析不同的释放位置如何影响该方法的性能。我们考虑了四种不同的启动方法；均匀发射，以双曲线轨迹为目标的鞍形发射，涡旋中心发射以及以鞍形和中心为目标的混合发射。我们表明，在流场中的整体误差要求漂移器具有良好的分散性，这可以通过鞍式发射来实现。另一方面，通过针对特定的流特征，可以有效地减少局部错误。总的来说，我们得出结论，最好将最强的双曲线轨迹用于较短的预测，尽管在较长的时间尺度上分叉时，涡旋中心可以产生良好的漂移分散。

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