3D‐Var data assimilation using a variational autoencoder

Data assimilation of atmospheric observations traditionally relies on variational and Kalman filter methods. Here, an alternative neural network data assimilation (NNDA) with variational autoencoder (VAE) is proposed. The three‐dimensional variational (3D‐Var) data assimilation cost function is util...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Quarterly journal of the Royal Meteorological Society Ročník 150; číslo 761; s. 2273 - 2295
Hlavní autoři:	Melinc, Boštjan, Zaplotnik, Žiga
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Chichester, UK John Wiley & Sons, Ltd 01.04.2024 Wiley Subscription Services, Inc
Témata:	3D‐Var analysis increments background errors Computation Data assimilation Data collection Kalman filters Lower troposphere machine learning neural network Neural networks Troposphere variational autoencoder
ISSN:	0035-9009, 1477-870X
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!