Variational assimilation of surface wave data for bathymetry reconstruction. Part I: algorithm and test cases
Notice bibliographique
Résumé
Accurate mapping of ocean bathymetry is needed for effective modelling of ocean dynamics, such as tsunami prediction. Available bathymetry data does not always provide the resolution to model such nonlinear waves accurately, and collection of accurate data is logistically challenging. As an alternative, in this study we develop and evaluate a variational data assimilation scheme for the one-dimensional nonlinear shallow water equations that estimates bathymetry using a finite set of observations of surface wave height. We demonstrate that convergence to exact bathymetry is improved by including more observation locations and by implementing a low-pass filter in the data assimilation algorithm to remove small-scale noise. A necessary condition for convergence of the bathymetry reconstruction is that the amplitude of the initial conditions is less than 1% of the bathymetry height. We use density-based global sensitivity analysis (GSA) to assess the sensitivity of the surface wave and reconstruction error to model parameters. By demonstrating low sensitivity of the surface wave to the reconstruction error, we show that reconstructing the bathymetry with a relative error of about 10% is sufficiently accurate for surface wave modelling in most cases. These results can be used to guide the development of similar assimilation schemes in higher dimensions and more realistic geometries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».