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      Objective Estimation of Velocity Streamfunction Field with Discretely Sampled Oceanic Data II: with Application of Least-square Regression Analysis

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      https://www.riss.kr/link?id=A108783064

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      A least-square regression analysis is applied for the estimation of velocity streamfunction field based on discretely sampled current meter data. The coefficients of a streamfunction that is expanded in terms of trigonometric basis function are obtain...

      A least-square regression analysis is applied for the estimation of velocity streamfunction field based on discretely sampled current meter data. The coefficients of a streamfunction that is expanded in terms of trigonometric basis function are obtained by enforcing the horizontal non-divergence of two-dimensional flow field. This method avoids interpolation and gives a root-mean-square (rms) residual of fit which includes the divergent part and noisiness of oceanic data. The implementation of the method is done by employing a boundaryfitted, curvilinear orthogonal coordinate which facilitates the specification of boundary conditions. An application is successfully made to the Texas-Louisiana shelf using the 32 months current meter data (31 moorings) observed as a part of the Texas-Louisiana Shelf and Transport Processes Study (LATEX). The rms residual of the fitting is relatively small for the shelf, which indicates the field is well represented by the streamfunction.

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