Seznámení se s metodami objektivní analýzy meteorologických polí a metodami asimilace dat do numerických modelů pro předpověď počasí.

The aim of this course is to get a knowledge of the objective analysis of meteorological data and data assimilation into numerical weather prediction models.

Student se musí orientovat v použití metod objektivní analýzy a asimilace dat. Nezbytnou podmínkou je umět metody konkrétně aplikovat na jednoduchých datech. Znalosti se ověřují pomocí testů.

(1) Daley R., 1993: Atmospheric data analysis. Cambridge University Press. 457 str.

(2) Kalnay E., 2002: Atmospheric modeling, data assimilation and predictability. Cambridge University Press. 341 str.

(3) Lorenc A., 1986: Analysis methods for numerical weather prediction. Quart. J. Roy. Meteor. Soc. 112, 1177-1194.

(4) Lorenc A., 1988: Optimal nonlinear objective analysis. Quart. J. Roy. Meteor. Soc. 114, 205-240.

(5) Lewis J.M., Lakshmivarahan S., Dhall S.K., 2006: Dynamic data assimilation: a least squares approach. Cambridge University Press. 654 str.

(1) Daley R., 1993: Atmospheric data analysis. Cambridge University Press. 457 str.

(2) Kalnay E., 2002: Atmospheric modeling, data assimilation and predictability. Cambridge University Press. 341 str.

(3) Lorenc A., 1986: Analysis methods for numerical weather prediction. Quart. J. Roy. Meteor. Soc. 112, 1177-1194.

(4) Lorenc A., 1988: Optimal nonlinear objective analysis. Quart. J. Roy. Meteor. Soc. 114, 205-240.

(5) Lewis J.M., Lakshmivarahan S., Dhall S.K., 2006: Dynamic data assimilation: a least squares approach. Cambridge University Press. 654 str.

Kromě teoretického odvození je pozornost věnována algoritmizaci postupů a jejich aplikaci na počítači. Vlastnosti metod a vliv jednotlivých parametrů na výsledná pole jsou ilustrovány na konkrétních příkladech s umělými i reálnými daty. Přednáška je připravena v software Microsoft Office PowerPoint.

Besides mathematical descriptions of the methods the course is focussed on their practical applications. The attributes of particular methods are illustrated by examples. The texts are available in Microsoft Office PowerPoint.

Student se musí orientovat v použití metod objektivní analýzy a asimilace dat. Nezbytnou podmínkou je umět metody konkrétně aplikovat na jednoduchých datech. Znalosti se ověřují pomocí testů.

Students should be able to apply methods of an objective analysis and data assimilation to the solution of real problems. They should pass tests, which the methods are applied to simple data.

Přednáška se zabývá objektivní analýzou polí meteorologických prvků a metodami asimilace dat do numerických předpovědních modelů.

Jsou formulovány cíle objektivní analýzy a asimilace dat a je uveden stručný historický přehled používaných metod a postupů. Přednáška se podrobně zabývá metodami používanými v současné době. Kromě teoretického odvození je pozornost věnována algoritmizaci postupů a jejich aplikaci na počítači. Vlastnosti metod a vliv jednotlivých parametrů na výsledná pole jsou ilustrovány na konkrétních příkladech s umělými i reálnými daty. Kromě metod interpolace, resp. extrapolace, jsou popsány i základní postupy kontroly naměřených meteorologických dat. Jsou stručně vysvětleny metody asimilace dat a ukázána souvislost mezi objektivní analýzou a asimilací dat. Cílem přednášky je poskytnout ucelený přehled o současném stavu objektivní analýzy a metod asimilace dat a vhodnosti jednotlivých postupů pro řešení konkrétních problémů. Přednáška je připravena v software Microsoft Office PowerPoint.

1. Základní pojmy

Interpolace a extrapolace, objektivní analýza meteorologických dat, asimilace dat do numerických modelů předpovědi počasí, kontrola meteorologických dat.

2. Metody objektivní analýzy

Základní metody objektivní analýzy: interpolace (extrapolace) polynomy, korekční metody (obecná korekční metoda, Cressmanova korekční metoda, Barnesova korekční metoda), optimální (statistická) interpolace, variační metoda založená na využití Bayesova vztahu (3D VAR).

3. Optimální interpolace a variační metoda 3D VAR

Odvození metod, jejích algoritmizace a numerické řešení. Aplikace metod pro analýzu více proměnných (geopotenciál a horizontální složky větru).

4. Metody asimilace dat

Přehled metod (optimální interpolace, nudging, Kalmánův filtr, 3D a 4D variační metoda) a jejich vlastností. Souvislost mezi metodami objektivní analýzy a asimilace dat.

5. Speciální metody interpolace meteorologických dat

Metody používané pro interpolaci naměřených srážkových úhrnů. Metody pro interpolaci větru v mezní vrstvě atmosféry.

6. Kontrola dat

Metody a algoritmy používané ke kontrole meteorologických dat.

This course deals with the objective analysis of meteorological data and with data assimilation into numerical weather prediction models. The overview of the methods is aimed at currently used approaches. Besides mathematical description of the methods the course is focussed on their practical application. The attributes of particular methods are illustrated by examples. As a part of the objective analysis the data check procedures are also discussed and basic principles are demonstrated. The methods of data assimilation are described and their relationship to the methods of objective analysis is shown. The aim of the course is to provide an overview of current state-of-art of objective analysis and data assimilation. The texts are available in Microsoft Office PowerPoint.

1. Basic concepts

Interpolation and extrapolation, objective analysis of meteorological data, data assimilation into numerical weather prediction models, quality control of observations.

2. Methods of objective analysis

Basic methods: polynomial interpolation (extrapolation), correction methods (general correction method, Cressman's method, Barnes's method), optimal (statistical) interpolation, variational method 3D VAR.

3. Optimal interpolation and 3D VAR

Derivation of the methods and their numerical applications. The multivariate analysis of geopotential height and horizontal wind components.

4. Data assimilation

Overview of the methods (optimal interpolation, nudging, Kalman filter, 3D-Var and 4D-Var) and their attributes. Relationships among the methods of objective analysis and data assimilation.

5. Special methods focused on the interpolation of meteorological data

Methods for the interpolation of measured rainfall sums. Methods for wind interpolation in the boundary layer.

6. Quality control of observations

Methods and algorithms applied to quality control of observed data.

Základní znalost matematické analýzy, numerických metod, znalosti z kurzu Synoptická Meteorologie I a II. Dále se předpokládá absolvování kurzu Analýza meteorologické mapy I.

Basic knowledge of mathematical analysis, numerical methods, knowledge gained from lecture "Synoptic Meteorology I and II" and "Analysis of weather charts I" is supposed.