OIInterpolation
Optimale
L'interpolation optimale (Gandin, 1963 ; Lorenc, 1981 ou Daley, 1991)
), notée OI,
est une simplification algébrique du BLUE présenté en section 4.4.
L'équation 4.4 est décomposée en un système d'équations résolvant cette
équation pour chaque variable du modèle.
L'hypothèse fondamentale de cette
méthode est que pour chaque variable du modèle en chaque point
de grille, un nombre réduit d'observations est pris prend en compte
pour effectuer l'analyse. L'approximation vient donc
de la technique de sélection d'une liste de données
utiles pour l'analyse de chaque variable
en chaque point de
grille. Le calcul de
se fait ligne par ligne en n'utilisant qu'un
nombre réduit d'observations voisines de chaque point de grille
(Fig. 5.1).
Figure:
Représentation schématique de la sélection des observations
au voisinage de deux points. Les analyses en ces deux points n'utilisent
pas les mêmes observations bien qu'ils soient proches. Les champs analysé
n'est donc généralement pas continu. De plus, le coût de l'analyse augmente
avec la taille du voisinage utilisé.
 |
La matrice de gain
est construite par bloc et sa formulation se fait à
un coût réduit :
 |
(5.1) |
où
représente les points au voisinage du point d'analyse variant de
à
et où :
 |
(5.2) |
La matrice
de l'Eq. 5.2, de dimension,
définit quelles sont les observations au voisinage du point d'analyse
qui seront utilisées pour le calcul de
. Le calcul de
se résume
donc à l'inversion de
systèmes réduits de
équations.
La solution donnée par l'OI est optimale à l'instant de l'analyse sur chaque
voisinage, mais est sous-optimale relativement à l'ensemble des observations
(sur la période de mesure et sur l'ensemble du domaine de mesure).
Subsections
Nicolas Daget
2007-11-16