Lagrangian prediction and correlation analysis with Eulerian data

Abstract

A velocity field obtained from the ocean surface by high-frequency radar is used to test Lagrangian prediction algorithms designed to evaluate the position of a particle given its initial position and observations of several other simultaneously released particles. The problem is motivated by oceanographic applications such as search and rescue operations and spreading pollutants, especially in coastal regions. The prediction skill is essentially determined by temporal and spatial covariances of the underlying velocity field. For this reason correlation analysis of both Lagrangian and Eulerian velocities was carried out. Space covariance functions and spectra of the velocity field are also presented to better illustrate statistical environments for the predictability studies. The results show that the regression prediction algorithm performs quite well on scales comparable with and higher than the velocity correlation scales. / Özet: Okyanus yüzeyinden yüksek çözünürlükte radarla elde edilen hız alanı verileri, başlangıç noktası ve aynı anda salıverilen başka parçacıkların gözlemleri verildiğinde bir parçacığın konumunu bulmak için tasarlanmış olan Lagrange tahmin algoritmalarını incelemek için kullanılmıştır. Bu problem, özellikle kıyıda arama ve kurtarma çalışmaları, kirli atıkların saçınımı gibi uygulama alanlarından doğmuştur. Tahmin başarısını özünde hız alanının zamansal ve uzaysal kovaryansları belirler. Bu nedenle, hem Euler hem de Lagrange hız alanının ilintileri incelenmiştir. Tahmin edilebilirlik çalışmaları için var olan istatistiksel ortamı belirlemek üzere, uzay kovaryans fonksiyonları ve hız alanı spektrumu da bulunmuştur. Sonuçlar, regresyon tahmin algoritmasının hız alanı ilinti ölçekleri ve daha üstü ölçeklerde oldukça iyi başarıma sahip olduğunu göstermektedir.