doc/fr/scripts/simple_3DVAR3.rst

   1 Troisième exemple
   2 .................
   3
   4 A partir de l'exemple précédent, si l'on veut adapter la convergence temporelle
   5 du 3DVAR, on peut modifier par exemple les hypothèses de covariance *a priori*
   6 des erreurs d'ébauche au cours des itérations. Cette remise à jour est une
   7 **hypothèse** de l'utilisateur, et il y a de multiples possibilités qui vont
   8 dépendre de la physique du cas. On en illustre une ici.
   9
  10 On choisit, **arbitrairement**, de faire décroître la covariance *a priori* des
  11 erreurs d'ébauche d'un facteur constant :math:`0.9^2=0.81` tant qu'elle reste
  12 supérieure à une valeur limite de :math:`0.1^2=0.01` (qui est la valeur fixe de
  13 covariance *a priori* des erreurs d'ébauche de l'exemple précédent), sachant
  14 qu'elle commence à la valeur `1` (qui est la valeur fixe de covariance *a
  15 priori* des erreurs d'ébauche utilisée pour le premier pas du filtrage de
  16 Kalman). Cette valeur est remise à jour à chaque pas, en la réinjectant comme
  17 covariance *a priori* de l'état qui est utilisé comme ébauche lors du pas
  18 suivant d'analyse, dans une boucle explicite.
  19
  20 On constate dans ce cas que l'estimation d'état converge plus vite vers la
  21 valeur vraie, et que l'assimilation se comporte ensuite de manière similaire
  22 aux :ref:`section_ref_algorithm_KalmanFilter_examples` pour le Filtre de
  23 Kalman, ou à l'exemple précédent avec les covariances *a priori* manuellement
  24 adaptée. De plus, la covariance *a posteriori* décroît tant que l'on force la
  25 décroissance de la covariance *a priori*.
  26
  27 .. note::
  28
  29     On insiste sur le fait que les variations de covariance *a priori*, qui
  30     conditionnent les variations de covariance *a posteriori*, relèvent d'une
  31     **hypothèse arbitraire de l'utilisateur** et non pas d'une obligation.
  32     Cette hypothèse doit donc être **adaptée en fonction du cas physique**.