Non-conventional data assimilation in high resolution numerical weather prediction model with study of the slow manifold of the model

• Thesis title in Czech: Využití nekonvenčních pozorování v asimilaci dat do numerického předpovědního modelu počasí ve vysokém rozlišení spojení se studiem pomalého podprostoru řešení modelu
• Thesis title in English: Non-conventional data assimilation in high resolution numerical weather prediction model with study of the slow manifold of the model
• Key words: asimilace dat, kovariance chyb pozorování, systematické chyby, družicová pozorování
• English key words: data assimilation, observation error covariances, biases, satellite observations
• Academic year of topic announcement: 2010/2011
• Thesis type: dissertation
• Thesis language: angličtina
• Department: Czech Hydrometeorological Institute (32-CHMU)
• Supervisor: RNDr. Radmila Brožková, CSc.
• Author: hidden - assigned and confirmed by the Study Dept.
• Date of registration: 30.04.2010
• Date of assignment: 09.12.2010
• Date and time of defence: 25.06.2019 10:00
• Date of electronic submission: 03.05.2019
• Date of submission of printed version: 03.05.2019
• Date of proceeded defence: 25.06.2019
• Opponents: Mgr. Mária Derková, Ph.D.

Guidelines

Jako prostředek pro výzkum bude použit regionální model ALADIN, který je operativně využívaný Českým hydrometeorologickým ústavem. Tento model disponuje komplexním schématem hydrologického cyklu atmosféry, které umožňuje získání realistických předpovědí při různém kroku horizontální sítě až do přibližně 3km. Dostupné schéma asimilace dat je založeno na variačním algoritmu 3DVAR (analýza je řešena jako variační úloha v prostoru modelu 3D).
Nejprve bude proveden výběr dostupných nekonvenčních pozorování, poskytujících měření s vysokou prostorovou a časovou hustotou pro oblast střední Evropy a České republiky; tento krok bude spočívat v monitorování dat, odstranění systematických chyb z dat a kontrole kvality dat.
Následně jeden z hlavních cílů navržené disertace je diagnostikovat vnitřní rovnováhu modelu ve vysokém rozlišení. To pak souvisí s nalezením možných vyjádření nového členu váhové funkce uvnitř schématu variační analýzy, který bude minimalizovat vzdálenost analýzy ve vysokém rozlišení od rovnovážného stavu. Dále bude třeba studovat dopad na analýzu větších měřítek, která přirozeně směřují k zachování hydrostatické a geostrofické rovnováhy atmosféry.
Nakonec při konkrétní implementaci schématu bude studován skutečný dopad nových měření v aktivním procesu asimilace, s doufejme již nově upravenou váhovou funkcí v 3DVAR.
As research vehicle the ALADIN meso-scale model operated by Czech Hydrometeorological Institute shall be used. This model posses advanced moist physics scheme yielding reasonable forecasting skill at multi-scale down to model resolution of 3km. The available data assimilation scheme is based on 3D variational algorithm.
First, a selection of the available high density non conventional observations within the Central European and Czech Republic area will have to be done; this will consist in data monitoring, debiasing and quality control study.
Then, one of the aim of the proposed thesis is to diagnose intrinsic balances of the high resolution model, to seek possible formulations of the weak balance constraint in the variational analysis scheme and what is the interaction with larger scales which tend to maintain bulk atmospheric balances.
Finally, as a return to concrete implementation issues, the true impact of the newobservations in active assimilation shall be studied with the hopefully modified 3DVAR cost function.

References

Lorenz, A., 1992: The Slow Manifold - What is It ? J. Atmos. Sci., 49,
2449-2451
Laroche, S., and I. Zawadzki, 1994: A variational analysis method for retrieval of three-dimensional wind field from single-Doppler radar. J.
Atmos. Sci., 51, 2664-2682
Macpherson B., Wright B.J., Hand W.H., Maycock A.J. (1996) The Impact of MOPS Moisture Data in the U.K. Meteorological Office Mesoscale Data Assimilation Scheme. Mon. Weather Rev., 124, 1746-1766
Done, J.M., Craig, G.C., Gray, S.L., Clark, P.A. and Gray, M.E.B., 2006, Mesoscale simulations of organised convection: Importance of convective-equilibrium, Quart. J. Roy. Meteorol. Soc., 132, 737-756
Montmerle, T., F. Rabier and C. Fischer, 2007 : Relative impact of polar orbiting and geostationary satellite observations in the Aladin/France NWP system. Quart. Jour. Roy. Meteor. Soc., 133, pp 655-671.
Yuh-Lang Lin,2008, Mesoscale Dynamics, Cambridge University
Press,(ISBN-13: 9780521808750)
Montmerle, T. and C. Faccani, 2009: Mesoscale assimilation of radial velocities from Doppler radar in a pre-operational framework. Mon. Wea.
Rev.,137, 1939-1953.
Dixon M, Li Z, Lean H, Roberts N, and Ballard S.P. , 2009 Impact of Data. Assimilation on Forecasting Convection over the United Kingdom Using a High-. Resolution Version of the Met Office Unified Model, Mon Wea Rev., 137,, 1562-1584
Yan, X., Ducrocq, V., Jaubert, G., Brousseau, P., Poli, P. and co-authors. 2009. The benefit of GPS zenith delay assimilation to high-resolution quantitative precipitation forecasts: a case-study from COPS IOP 9. Quart. J. Roy. Meteor. Soc. doi:10.1002/qj.508.//
Caumont, O., V. Ducrocq, É. Wattrelot, G. Jaubert, S. Pradier-Vabre,
2010: 1D+3DVar assimilation of radar reflectivity data: A proof of concept. Tellus A, 62, 173-187 DOI : 10.1111/j.1600-0870.2009.00430.x.

Preliminary scope of work

V posledních letech předpovědní centra počasí zavádějí do provozu modely ve vysokém rozlišení s krokem sítě pohybujícím se přibližně v rozmezí 1-5 km. Současně máme k dispozici stále více pozorování, která poskytují velmi hustá měření v prostoru a čase. Tato data pocházejí nejčastěji z nekonvenčních měřících přístrojů jako např. radiometry na palubě meteorologických družic, dále jsou k dispozici stále dokonalejší pozorování meteorologických radarů (poskytujících odrazivost a radiální rychlost větru) a v poslední době je stále více dat měřených pomocí přístrojů wind-profiler, pomocí senzorů na palubě dopravních letadel a tak dále.
Modely ve vysokém rozlišení, které mají přesněji popsané procesy hydrologického cyklu v atmosféře, přinášejí společně s hustšími nekonvenčními měřeními nové možnosti pro tvorbu analýzy ve vysokém rozlišení a samotnou asimilaci dat v modelu. Abychom neztratili nově vnesenou informaci z nekonvenčních dat uvnitř analýzy v prvních několika časových krocích po spuštění modelu, je nutné pochopit a vzít do úvahy projekci nové informace z analýzy na podmnožinu pomalejších řešení modelu. Jinými slovy je nutné se podívat, co je vhodnou informací a jak ji nejlépe využít. Pro tyto účely je nutné zavést do variační analýzy další člen váhové funkce, který bude penalizovat vzdálenost analýzy od rovnovážného stavu. Otázka, jak definovat tento vyvážený stav je však velkou výzvou, která až doteď odolávala pokusům nalézt definici, kterou bychom spojili čistě s modelem. Zde plánujeme zvolit méně ambiciózní a praktičtější postup. Budeme hledat iterativním způsobem nejlepší možný poměr mezi inovací (myslíme inovaci vůči předběžnému poli) surovými daty a kvalitou následné předpovědi.
Modely počítající na větších oblastech v nižším rozlišení se opírají o hlavní rovnováhy atmosféry - hydrostatické a geostrofické. Ovšem tento přístup nelze aplikovat na procesy menších měřítek, které se pokoušíme analyzovat a předpovídat s modely ve vysokém rozlišení.
Proto hlavním cílem navrženého tématu je, na základě využití nových dat ve vysokém rozlišení, diagnostikovat vnitřní rovnováhu modelu ve vysokém rozlišení. Půjde hlavně o případy s podstatným vlivu nekonvenčních dat pro popis významných jevů menších měřítek, jako jsou například velké bouřkové komplexy, dále prozkoumat možné formulace nové váhové funkce (nutné pro přiblížení polí rovnovážnému stavu) uvnitř schématu variační analýzy a v neposlední řadě zjistit interakci s většími měřítky, ve kterých atmosféra směřuje k zachování hydrostatické a geostrofické rovnováhy.

Preliminary scope of work in English

In recent years weather forecast centers move to very high resolution models with the mesh-size of 1-5 km. At the same time more observations are available with high spatial and temporal density. Mostly they come from non conventional instruments like for example radiometers on board of meteorological satellites, advanced meteorological radar observations of reflectivity and radial wind; recently there are also observations from wind-profilers, aircrafts etc .
High resolution models with more and more advanced description of water cycle and availability of the above mentioned dense non conventional data puts a new challenge in the front of high resolution analysis and data assimilation in such models. In order not to loose the injected information in the analysis within first few model time-steps it is necessary to understand and take into account the projection of analyzed information on the slow manifold of the model. In other words one has to see what is the pertinent information and how to use it best. For this purpose one may introduce a weak constraint into the variational analysis, measuring distance of the model state from a balanced state. The question of how to define this balanced state is however a formidable challenge that has resisted up to now attempts for finding an a-priori or a purely model-linked definition. Here we shall take the less ambitious point of view of an iterative work before diagnosing the raw data ?innovation? (with respect to the ?guess? provided by a recent forecast) and finding practical ways to keep a reasonable share of this innovation in the subsequent forecast.
Indeed, while in coarser resolution models operating over large areas of the planet it is natural to rely on the main balances ? hydrostatic and geostrophic, this is not directly applicable to the meso-scale motions we try to analyse and predict in high resolution models.
Therefore the core aim of the proposed thesis is, on the basis of including new data at high resolution, to diagnose intrinsic balances of the high resolution model (in cases of strong influence of non-conventional data for describing violent meso-scale phenomena, like big thunderstorm complexes), to explore possible formulations of the weak balance constraint in the variational analysis scheme and its interaction with larger scales which tend to maintain bulk atmospheric balances (hydrostatic and geostrophic).