Témata prací (Výběr práce)Témata prací (Výběr práce)(verze: 368)
Detail práce
   Přihlásit přes CAS
Studium korekce biasu pro asimilaci dat v NWP modelu ALADIN
Název práce v češtině: Studium korekce biasu pro asimilaci dat v NWP modelu ALADIN
Název v anglickém jazyce: Study of bias correction for data assimilation in NWP model ALADIN
Akademický rok vypsání: 2008/2009
Typ práce: diplomová práce
Jazyk práce: čeština
Ústav: Katedra fyziky atmosféry (32-KFA)
Vedoucí / školitel: RNDr. Radmila Brožková, CSc.
Řešitel: skrytý - zadáno a potvrzeno stud. odd.
Datum přihlášení: 04.11.2008
Datum zadání: 19.04.2010
Datum a čas obhajoby: 25.05.2010 00:00
Datum odevzdání elektronické podoby:25.05.2010
Datum proběhlé obhajoby: 25.05.2010
Oponenti: doc. RNDr. Zbyněk Sokol, CSc.
 
 
 
Konzultanti: Mgr. Alena Trojáková
Zásady pro vypracování
Main aim of this diploma work is as follows:
- investigation of biases in observations used or to be used in data assimilation system of limited area numerical weather prediction model ALADIN operationally used in CHMI, more especially for MSG/SEVIRI data
- study optimal set of predictors for its bias correction
- frequency of bias correction update
- size of data sample necessary for bias correction
Seznam odborné literatury
D. Dee, 2005: Bias and Data Assimilation, Q.J.Roy. Met. Society., 131, 3323-3343
B.A.Harris and G.Kelly, 2001: A satellite radiance-bias correction scheme for data assimilation, Q.J.Roy. Met. Society.,127, 1453-1468
Předběžná náplň práce
Pro správnou asimilaci družicových dat je nezbytné korigovat systematickou chybu jak v pozorovaných datech, tak v předběžném odhadu modelu. Jak ukázal Dee (2005), sytematické chyby v modelech a pozorováních mohou být příčinou různých problémů v systému asimilace, jako jsou například neoptimální využití pozorování, systematické chyby v analýze, nefyzikální struktury v analýze, extrapolace systematických chyb do strukturních funkcí chyb předběžného pole modelu, anebo další chybné trendy při změnách v systému asimilovaných pozorování.

V modelu ARPEGE/ALADIN se pro korekci systematických chyb radiačních teplot používá metoda navržená Harrisem a Kellym (2002). Tato metoda aplikuje dvě různé korekce systematických chyb; jedna závisí na šířkové korekci skanu, druhá závisí na vzduchové hmotě. Prediktory vzduchové hmoty jsou spočítány z předběžného pole, které oproti radiačním teplotám má výhodu konzistentního popisu vzduchové hmoty a charakteristik povrchu. Běžně se používají čtyři prediktory: geopotenciální tloušťka vrstvy 1000-300 hPa, dále vrstvy 200-50 hPa, povrchové teploty a obsahu vodní páry v celém sloupci.
Předběžná náplň práce v anglickém jazyce
In order to correctly assimilate satellite data, biases between the observed measurements and those simulated from the model first guess, must be corrected. As showed by Dee (2005) the systematic errors in models and observations can cause problems to assimilation system as for example suboptimal use of observations, biases in assimilated fields, non-physical structures in assimilated fields, extrapolation of biases due to multivariate background constraints or spurious trends due to changes in the observing system.

In ARPEGE/ALADIN model the method suggested by Harris and Kelly (2001) is used for correcting radiance-biases. This scheme applies two different bias corrections: a latitudinally dependent scan correction and air-mass dependent one. The air-mass predictors are computed from the background field, since the background field contains a more consistent representation of the air mass and surface characteristics then the observed radiance. Following four predictors can be used: 1000-300 hPa thickness, 200-50 hPa thickness, skin temperature and total column water vapor.
 
Univerzita Karlova | Informační systém UK