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Erschienen in: Mathematical Models and Computer Simulations 5/2023

01.10.2023

Numerical Experiments with the Nemo Ocean Circulation Model and the Assimilation of Observational Data from Argo Drifters

verfasst von: K. P. Belyaev, A. A. Kuleshov, Yu. D. Resnyanskii, I. N. Smirnov, R. Yu. Fadeev

Erschienen in: Mathematical Models and Computer Simulations | Ausgabe 5/2023

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Abstract

In this paper the spatiotemporal variability of the characteristics of the ocean circulation model, the Nucleus for European Modeling of the Ocean (NEMO), is studied with data assimilation in conjunction with the generalized Kalman filtering (GKF) method, previously developed by the authors. In this study, the numerical experiments were carried out with the global version of the NEMO model on the ORCA1 grid using a principally new approach for determining the key parameters of the GKF method. Simulation was carried out on a selected time interval of 1 month of the spatiotemporal variability of the ocean characteristics created by the NEMO model, both using the proposed data assimilation method with the archive of observational data from Argo drifters at different horizons, and without assimilation. The results of the numerical experiments are analyzed.

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Literatur
1.
Zurück zum Zitat K. P. Belyaev and V. N. Solovev, “The numerical calculations of the thermohydrodynamic eguations for the ocean current model in the subpolar frontal zone of North Atlantic,” Mat. Model. 8, 87–95 (1996). K. P. Belyaev and V. N. Solovev, “The numerical calculations of the thermohydrodynamic eguations for the ocean current model in the subpolar frontal zone of North Atlantic,” Mat. Model. 8, 87–95 (1996).
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Zurück zum Zitat K. Belyaev, A. Kuleshov, and I. Smirnov, “Spatial–temporal variability of the calculated characteristics of the ocean in the Arctic Zone of Russia by using the NEMO model with altimetry data assimilation,” J. Mar. Sci. Eng. 8, 753 (2020). https://doi.org/10.3390/jmse8100753CrossRef K. Belyaev, A. Kuleshov, and I. Smirnov, “Spatial–temporal variability of the calculated characteristics of the ocean in the Arctic Zone of Russia by using the NEMO model with altimetry data assimilation,” J. Mar. Sci. Eng. 8, 753 (2020). https://​doi.​org/​10.​3390/​jmse8100753CrossRef
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Zurück zum Zitat G. Madec and the NEMO team, “NEMO ocean engine,” Note du Pole de modélisation de l’Institut Pierre-Simon Laplace, No. 27 (2016). G. Madec and the NEMO team, “NEMO ocean engine,” Note du Pole de modélisation de l’Institut Pierre-Simon Laplace, No. 27 (2016).
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Zurück zum Zitat R. Dussin, B. Barnier, L. Brodeau, and J.-M. Molines, “The Making of the DRAKKAR Forcing Set DFS5,” DRAKKAR / MyOcean Report 01-04-16 (2016). https://www.drakkar-ocean.eu/publications/reports/report_DFS5v3_April2016.pdf R. Dussin, B. Barnier, L. Brodeau, and J.-M. Molines, “The Making of the DRAKKAR Forcing Set DFS5,” DRAKKAR / MyOcean Report 01-04-16 (2016). https://​www.​drakkar-ocean.​eu/​publications/​reports/​report_​DFS5v3_​April2016.​pdf
Metadaten
Titel
Numerical Experiments with the Nemo Ocean Circulation Model and the Assimilation of Observational Data from Argo Drifters
verfasst von
K. P. Belyaev
A. A. Kuleshov
Yu. D. Resnyanskii
I. N. Smirnov
R. Yu. Fadeev
Publikationsdatum
01.10.2023
Verlag
Pleiades Publishing
Erschienen in
Mathematical Models and Computer Simulations / Ausgabe 5/2023
Print ISSN: 2070-0482
Elektronische ISSN: 2070-0490
DOI
https://doi.org/10.1134/S2070048223050022

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