Asimilace dat do modelu Aladin/CZ: studium chyby pozorování z přístroje AMSU = Data assimilation into the Aladin/CZ model: Study of AMSU instrument observation error
Asimilace dat do numerických předpovědních modelů kombinuje předběžné pole s pozorováními, kde vliv obou příspěvků je vážen chybou informací. Správný odhad těchto chyb vede k lepší kvalitě počátečních podmínek modelu, avšak odhadnout chybu pozorování v kontextu asimilace dat není přímočarý problém. Cílem této práce je … celý popis
Uloženo v:
Podrobná bibliografie
- Hlavní autor
- Typ dokumentu
- Články
- Fyzický popis
- Ilustrace
- Publikováno v
- Meteorologické zprávy. -- ISSN 0026-1173. -- Roč. 69, č. 6 (2016), s. 171-178
- Témata
- Popis jednotky
- 6 grafů, 1 tabulka
- Bibliografie
- Literatura na s. 177-178
:
MARC
| LEADER | 00000naa a2200000 i 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | czpb000165011 | ||
| FMT | A | N | |
| LDR | 0 | 0 | |0 0naa a22 i 4500 |
| 003 | CZ PrUZP | ||
| 005 | 20170328131357.0 | ||
| 007 | ta | ||
| 007 | cr cn ||||| | ||
| 008 | 170323s2016 xr ad f b 000 0 cze d | ||
| 040 | |a ABA009 |b cze |e rda | ||
| 041 | 0 | |a cze |b eng | |
| 072 | 7 | |a 551 |x Geologie. Meteorologie. Klimatologie |2 Konspekt |9 7 | |
| 072 | 7 | |a 519.1/.8 |x Kombinatorika. Teorie grafů. Matematická statistika. Operační výzkum. Matematické modelování |2 Konspekt |9 13 | |
| 080 | |a 551.509 |2 MRF | ||
| 080 | |a 519.876.5 |2 MRF | ||
| 100 | 1 | |a Benáček, Patrik, |u Český hydrometeorologický ústav, Praha ; Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra fyziky atmosféry, Praha |4 aut | |
| 245 | 1 | 0 | |a Asimilace dat do modelu Aladin/CZ: studium chyby pozorování z přístroje AMSU = |b Data assimilation into the Aladin/CZ model: Study of AMSU instrument observation error / |c Patrik Benáček |
| 246 | 3 | 1 | |a Data assimilation into the Aladin/CZ model: Study of AMSU instrument observation error |
| 300 | |b Ilustrace | ||
| 336 | |a text |b txt |2 rdacontent | ||
| 337 | |a bez média |b n |2 rdamedia | ||
| 338 | |a svazek |b nc |2 rdacarrier | ||
| 500 | |a 6 grafů, 1 tabulka | ||
| 504 | |a Literatura na s. 177-178 | ||
| 520 | 3 | |a Asimilace dat do numerických předpovědních modelů kombinuje předběžné pole s pozorováními, kde vliv obou příspěvků je vážen chybou informací. Správný odhad těchto chyb vede k lepší kvalitě počátečních podmínek modelu, avšak odhadnout chybu pozorování v kontextu asimilace dat není přímočarý problém. Cílem této práce je demonstrovat význam chyb pozorování v asimilaci dat, seznámit se s jejich hlavními příčinami a nakonec diagnostikovat chybu pozorování u přístrojů AMSU-A a MHS (družice NOAA a MetOp) v modelu Aladin/CZ. V praktické části jsme nejprve studovali nekonzistenci času pozorování a předběžného pole a její vliv na chybu reprezentativnosti. Výsledky ukázaly významný vliv délky asimilačního okna na chybu reprezentativnosti. Vhodná délka asimilačního okna byla odhadnuta na 2 hod (MHS) a 3 hod (AMSU-A). Následně jsme určili chybu pozorování na základě metody popsané Desroziersem et al. (2005). Diagnostika odhalila nadhodnocení výchozího nastavení chyb v Aladin/CZ, které u přístroje MHS dosahovalo až 300 %. | |
| 520 | 3 | 9 | |a Data assimilation provides the optimal combination of background and observations, where the increments to analysis are weighted by their error settings. Knowledge of the true errors is crucial to get the optimal initial conditions for the numerical models; however, error estimation in data assimilation is not a straightforward problem. The aims of this study are threefold: to demonstrate the importance of the true observation error in the assimilation scheme, to summarise the main sources of errors and, finally, to estimate the observation error of the Advanced Microwave Sounding Unit-A (AMSU-A) and Microwave Humidity Sounder (MHS) instruments (used by the National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) and MetOp polar satellites) in the Aladin/ CZ model. As a practical matter, we first study the inconsistency between the observation times and the background valid at the analysis time. As a result, an increase in representativeness error with an assimilation window length was detected. Specifically, the estimated optimal window lengths are two (MHS) and three (AMSU-A) hours long. Subsequently, based on the method described by Desroziers et al. (2005), the observation errors were estimated. Following the diagnostics, the predefined error setting was found to be overestimated for the both instruments in the Aladin/CZ model. The most significant overestimation (up to 300 %) was detected for the MHS. |9 eng |
| 530 | |a Český a anglický abstrakt dostupný na internetu. |u http://portal.chmi.cz/files/portal/docs/reditel/SIS/casmz/novy/ab/2016_6.pdf | ||
| 546 | |a Český text, anglický abstrakt | ||
| 650 | 0 | 9 | |a WEATHER FORECASTING |2 agrovoc |
| 650 | 0 | 9 | |a DATA COLLECTION |2 agrovoc |
| 650 | 0 | 9 | |a DATA ANALYSIS |2 agrovoc |
| 650 | 0 | 9 | |a MODELS |2 agrovoc |
| 650 | 0 | 9 | |a METEOROLOGICAL OBSERVATIONS |2 agrovoc |
| 650 | 0 | 9 | |a METEOROLOGICAL INSTRUMENTS |2 agrovoc |
| 650 | 0 | 9 | |a MEASURING INSTRUMENTS |2 agrovoc |
| 650 | 0 | 9 | |a Meteorological satellites |2 agrovoc |
| 653 | 0 | |a numerické předpovědní modely | |
| 653 | 0 | |a chyby pozorování | |
| 653 | 0 | |a odhad | |
| 653 | 0 | |a Advanced Microwave Sounding Unit | |
| 650 | 0 | 7 | |a předpověď počasí |2 agrovoc |
| 650 | 0 | 7 | |a sběr dat |2 agrovoc |
| 650 | 0 | 7 | |a analýza dat |2 agrovoc |
| 650 | 0 | 7 | |a modely |2 agrovoc |
| 650 | 0 | 7 | |a meteorologická pozorování |2 agrovoc |
| 650 | 0 | 7 | |a meteorologické přístroje |2 agrovoc |
| 650 | 0 | 7 | |a měřicí přístroje |2 agrovoc |
| 650 | 0 | 7 | |a satelity |2 agrovoc |
| 650 | 0 | 7 | |a meteorologické družice |2 agrovoc |
| 773 | 0 | |t Meteorologické zprávy |x 0026-1173 |g Roč. 69, č. 6 (2016), s. 171-178 |q 69:6 |9 2016 | |
| LKR | |a ITM |b 142623 |l UZP50 |y 2016 | ||
| CAS | |a a | ||
| CAS | |a m | ||
| 910 | |a ABA009 |t rs | ||
| SIF | |z JA |d 20170323 | ||