Многие методы усвоения данных, применяемые в численных океанских и атмосферных моделях, базируются на теории случайных процессов. Предложен метод усвоения, основанный на построении специальной последовательности цепей Маркова, с помощью которой строится сходимость к состоянию модели. Исследуются условия этой сходимости. Решается проблема оптимизации параметров этой цепи для наилучшего приближения, и обсуждаются результаты численных экспериментов. Показано, что предложенный метод усвоения данных может использоваться в практическом применении в метеорологии и океанографии. В данном исследовании метод применялся для океанской модели HYCOM и данных наблюдений с дрифтеров АРГО. В работе также выполнялись эксперименты с другими методами усвоения. Представлены результаты сравнения и анализа.
последовательность цепей маркова, диффузионный случайный процесс, методы усвоения данных наблюдений, hycom (гибридная модель циркуляции океана), дрифтеры арго