O problema de previsão numérica de tempo em escala global é de
altíssima dimensionalidade, envolvendo, por exemplo,
representações de estados com centenas de milhões de variáveis.
Essa alta dimensionalidade impõe grandes dificuldades para a
aplicação de filtros de partículas (PF) em problemas de assimilação
de dados com muitas observações independentes, porque nessas
situações o número de partículas necessárias para representar as
distribuições de probabilidade cresce exponencialmente.
Técnicas recentemente desenvolvidas que visam contornar essas
dificuldades baseiam-se em combinar filtros de partículas e filtros de
Kalman por conjunto (EnKF), criando-se soluções híbridas PF-EnKF.
Assinale a opção que indica a principal vantagem de se utilizar filtros
híbridos PF-EnKF.