Studium korekce biasu pro asimilaci dat v NWP modelu ALADIN

Abstract

Družicové přístroje snímají radiaci, vyzářenou systémem země/atmosféra. Měření poskytují informaci o teplotě a vlhkosti, ovšem abychom mohli tuto informaci přímo asimilovat v předpovědním modelu, je nutné opravit systematické chyby (bias) mezi měřeními a předběžným polem. V první části práce jsou popsány základy tvorby analýzy metodou 3DVAR, systém asimilace dat a implementace metody 3DVAR v předpovědním modelu ALADIN, operativně používaném v Českém hydrometeorologickém ústavu. V práci jsou uvedeny dvě metody korekce biasu tzv. metoda Harris a Kelly (HK metoda) a variační metoda VarBC. V poslední části práce jsou vyhodnoceny výsledky obou korekčních metod na dostupných družicových datech za období jednoho měsíce a znázorněny na obrázcích.

Satellite sensor AMSU-A provides passive measurements of the radiation emitted from the earth's surface and the atmosphere. The radiances contain temperature and humidity information, but in order for this information to be directly assimilated in a numerical weather prediction (NWP) system, biases between the observed radiances and those simulated from the model first guess must be corrected. After the introduction we recall a notion of analysis, data assimilation and implementation in numerical model ALADIN, which is used by the Czech Hydrometeorological Institute. Then we introduce two radiance-bias correction schemes so-called Harris and Kelly method and variational correction method VarBC. In the last part of my thesis are presented the results of both correction methods for satellite measurements, available in one month periods, and effect of correction demonstrated on the figures.