15 de octubre – 1° de noviembre 2019
Dpto. Ciencias de la Atmósfera y los Océanos (DCAO),
FCEN – UBA
Organizado por
Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos
Facultad de Ciencias Exactas y Naturales – Universidad de Buenos Aires
Patrocinado por
Proyecto: Non-parametric data assimilation del programa ECOS-SUD
Proyecto MATH-GEO del programa Math-Amsud
UMI-IFAECI (CNRS-CONICET-UBA)
Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera (CIMA | CONICET-UBA)
El curso se dictará de manera intensiva y está orientado a estudiantes de grado avanzados, estudiantes de doctorado, posdoctorandos e investigadores jóvenes.
El contenido está pensado para una audiencia que no tenga experiencia previa en el uso de técnicas de asimilación de datos o bien que desee adquirir conocimientos acerca de las diferentes técnicas que se utilizan actualmente.
La modalidad del curso es teórico-práctica e incluye la realización de experimentos con diferentes técnicas de asimilación utilizando modelos numéricos simples.
Docentes
- Manuel Pulido U. Reading & UNNE & CONICET
- Pierre Tandeo IMT – Atlantique
- Guillermo Scheffler CONICET
- Axel Osses U. Chile & CONICYT
- Juan Ruiz U. Buenos Aires & CONICET
PROGRAMA
Semana 1
- Estadística multivariada y teorema de Bayes
- Leyes de probabilidad de procesos estocásticos.
- Métodos variacionales 3Dvar y 4Dvar.
- Filtro de Kalman para sistemas lineales.
- Filtro de Kalman extendido y filtro de Kalman por ensambles.
- Estimación de errores de modelo y de errores observacionales.
- Filtro de partículas.
- Métodos híbridos.
- Introducción a los modelos numéricos de la atmósfera y el océano.
- Localización e inflación en el filtro de Kalman por ensambles
- Errores de modelo sistemáticos y no sistemáticos
- Estimación de parámetros, selección de modelos.
- Estado del arte de los sistemas de asimilación operacionales, nuevas aplicaciones.