10 Un cas ADAO est défini par un jeu de données et de choix, rassemblés par
11 l'intermédiaire de l'interface utilisateur du module. Les données sont les
12 mesures physiques qui doivent être techniquement disponibles avant ou
13 pendant l'exécution du cas. Le (ou les) code(s) de simulation et la
14 méthode d'assimilation de données ou d'optimisation, ainsi que leurs
15 paramètres, doivent être choisis, ils définissent les propriétés
19 Une itération a lieu lorsque l'on utilise des méthodes d'optimisation
20 itératives (par exemple le 3DVAR), et c'est entièrement caché à
21 l'intérieur du noeud principal de type YACS OptimizerLoop nommé
22 "*compute_bloc*". Néanmoins, l'utilisateur peut observer le processus
23 itératif à l'aide de la fenêtre "*YACS Container Log*", qui est mise à
24 jour au fur et à mesure du déroulement du calcul, et en utilisant des
25 "*Observers*" attachés à des variables de calcul.
28 Mot-clé indiquant la matrice de covariance des erreurs *a posteriori*
31 BMA (Background minus Analysis)
32 Différence entre l'état d'ébauche et l'état optimal estimé, notée
33 :math:`\mathbf{x}^b - \mathbf{x}^a`.
35 OMA (Observation minus Analysis)
36 Différence entre les observations et le résultat de la simulation basée
37 sur l'état optimal estimé, l'analyse, filtré pour être compatible avec les
38 observations, notée :math:`\mathbf{y}^o - \mathbf{H}\mathbf{x}^a`.
40 OMB (Observation minus Background)
41 Différence entre les observations et le résultat de la simulation basée
42 sur l'état d'ébauche, filtré pour être compatible avec les observations,
43 notée :math:`\mathbf{y}^o - \mathbf{H}\mathbf{x}^b`.
46 Mot-clé indiquant le paramètre de Desroziers-Ivanov mesurant la
47 consistance de la partie due à l'ébauche dans l'estimation optimale d'état
48 par assimilation de données. Sa valeur peut être comparée à 1, une "bonne"
49 estimation conduisant à un paramètre "proche" de 1.
52 Mot-clé indiquant le paramètre de Desroziers-Ivanov mesurant la
53 consistance de la partie due à l'observation dans l'estimation optimale
54 d'état par assimilation de données. Sa valeur peut être comparée à 1, une
55 "bonne" estimation conduisant à un paramètre "proche" de 1.
57 MahalanobisConsistency
58 Mot-clé indiquant le paramètre de Mahalanobis mesurant la consistance de
59 l'estimation optimale d'état par assimilation de données. Sa valeur peut
60 être comparée à 1, une "bonne" estimation conduisant à un paramètre
64 L'état optimal estimé par une procédure d'assimilation de données ou
68 C'est le terme anglais pour désigner l'ébauche.
71 C'est l'état du système connu *a priori*, qui n'est pas optimal, et qui
72 est utilisé comme une estimation grossière, ou "la meilleure connue",
73 avant une estimation optimale.
76 Différence entre les observations et le résultat de la simulation basée
77 sur l'état d'ébauche, filtré pour être compatible avec les observations.
78 C'est similaire à OMB dans les cas statiques.
81 Mot-clé indiquant la fonction de minimisation, notée :math:`J`.
84 Mot-clé indiquant la partie due aux observations dans la fonction de
85 minimisation, notée :math:`J^o`.
88 Mot-clé indiquant la partie due à l'ébauche dans la fonction de
89 minimisation, notée :math:`J^b`.