含排放的大气反演模型观测网络的效率与敏感性分析

在给定稀疏且受误差影响的预后状态变量观测值的情况下，估算了受不确定初始值和排放率支配的对流 - 扩散系统的可控性。在预测性地球物理模型系统（如大气化学模拟）中，不同的参数族会影响系统的时间演化。这使得仅针对初始值的传统数据同化方法优化显得不足。本文介绍了一种定量评估方法，用于验证测量配置以优化初始值和排放率，并平衡二者。在这一理论方法中，卡尔曼滤波和平滑器及其基于集合的版本与奇异值分解相结合，以评估与特定观测网络配置相关的潜在改进。此外，利用相同的奇异向量分析观测效率，可以通过确定有限时间间隔内最大扰动的方向和强度来识别其对模型控制的敏感性。