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Erreurs de prévision d'un modèle océanique barotrope du Golfe de Gascogne en réponse aux incertitudes sur les forçages atmosphériques : caractérisation et utilisation dans un schéma d'assimilation de données à ordre réduit

机译：响应大气强迫的不确定性，比斯开湾正压海洋模型的预测误差：表征和在降阶数据同化方案中的使用

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In this study we characterized and estimated the forecast errors of the oceanic free-surface barotropic model MOG2D of the Bay of Biscay and the English Channel in presence of uncertainties in high-frequency atmospheric forcings (pressure and wind from ARPEGE). Error covariances are obtained via an ensemble method, namely in the form of multivariate ensemble EOFs. In the English Channel, oceanic errors appear to be highly controlled by wind uncertainties; in the Bay of Biscay, they are mainly linked to pressure errors. Then, in the framework of twin experiments, these error statistics are used in the reduced-order data assimilation system SEQUOIA/MOG2d in order to evaluate how the model is controlled, in several configurations of the system and various scenarii of in situ and altimetry observational network. Provided that the surface atmospheric variables are corrected, tide-gauge networks provide an efficient control of the model error and are complementary with HF radars.

机译：在这项研究中，我们表征和估计了比斯开湾和英吉利海峡海洋自由表面正压模型MOG2D的预测误差，该误差存在高频大气强迫（ARPEGE产生的压力和风）存在不确定性的情况。误差协方差是通过集成方法获得的，即以多元集成EOF的形式获得。在英吉利海峡，海洋误差似乎受到风的不确定性的高度控制。在比斯开湾，它们主要与压力误差有关。然后，在双实验的框架中，将这些错误统计信息用于降序数据同化系统SEQUOIA / MOG2d中，以便在系统的几种配置以及现场和高空观测的各种场景中评估如何控制模型网络。假设对地面大气变量进行了校正，则潮汐表网络可以有效控制模型误差，并与HF雷达互补。

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作者
Lamouroux Julien;
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年度 2006
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