Analiza informacji Meteorologicznych

Wykład 8Krzysztof Markowicz

Instytut Geofizyki UW

kmark@igf.fuw.edu.pl

2

Re-analiza• Re-analiza meteorologiczna (reintegracja) to powtórne

przeanalizowanie długich szeregów czasowych pomiarów meteorologicznych (np. temperatury) w skali globu lub w skali regionalnej. Ma na celu odrzucenie błędnych wyników pomiarowych i integrację danych pomiarowych z różnych obserwacji.

• Re-analiza meteorologiczna umożliwia badanie zmienności klimatu na podstawie pomiarów w których zminimalizowano efekty związane np. ze zmianą technik pomiarowych.

• Około 1996 w USA Eugenia Kalnay, M. Kanamitsu, i inni udostępnili dane z pierwszej, 40-letniej reintegracji znanej jako "NCEP/NCAR reanlysis".

• W 2006 w USA Fedor Mesinger i ko-autorzy opublikowali pierwszą długoletnią (1979-2003) regionalną re-analizę danych (Northern American Regional Reanalysis, w skrócie NARR) o dużej rozdzielczości, przydatną do analizy cyklu hydrologicznego, cyklu dobowego, i zjawisk pogodowych.

3

• Re-analiza meteorologiczna pozwala na ujednolicenie pomiarów za pomocą technik asymilacji danych i przeprowadzenie dokładnej analizy jakościowej. Dzięki re-analizie mamy dostęp do ponad 60 lat szczegółowych danych o atmosferze i powierzchni Ziemi.

• Europejska re-analiza została opracowana przez Europejskie Centrum Prognoz Średnioterminowych ECMWF; projekt ERA-15 od grudnia 1978 do lutego 1994 oraz projekt ERA-40 od 1957 roku.

• Główną ideą re-analizy jest użycie stałego modelu asymilacji danych (analisys forecast system) do obserwacji historycznych.

• Ten sam model będzie używany również do wykonywania asymilacji danych w przyszłości.

• Jest to szalenie istotne w kontekście zmian klimatu i analizie anomalii klimatycznych. Stały model asymilacji danych pochodzących z długich okresów czasowych pozwala wykonywać takie analizy.

• Dodatkowo re-analiza zapewnia, że mamy jeden model łączący ocean z atmosferą (coupled model) który określa strumienie pomiędzy atmosferą a oceanem.

4

Wykres pokazuje skok analizowanej temperatury wirtualnej na wysokości 1000 hPa na obszarze tropikalnego Pacyfiku. Duża zmiana ma miejsce w czasie zmiany modelu (linia ciągła). Przerywaną linia zaznaczone są wartość z re-analizy.

5

• Reanaliza NCEP-NCAR http://www.cdc.noaa.gov/cdc/reanalysis/reanalysis.shtml

• Reanaliza NCEP-NCAR zawiera trzy główne moduły:

(1) Dekodowanie oraz korekcja danych

(2) Asymilacja danych

(3) Moduł archiwalny (bazy danych)

The NCEP/NCAR 40-Year Reanalysis Project

Bulletin of the American Meteorological Society

Article: pp. 437–471 Volume 77, Issue 3 (March 1996)

6

7

Główny moduł asymilacji danych

• Model T62 (rozdzielczość horyzontalna 210 km, 28 poziomów pionowych)

• Moduł statystycznej interpolacji (3D-Var)• Złożony moduł kontroli jakości danych radio sondażowych

oparty na optymalnej interpolacji oraz zaawansowanej korekcji temperatury i powierzchni izobarycznych.

• Moduł optymalnego uśredniania przestrzennego zmiennych

• Moduł optymalnej interpolacji SST • 4D moduł asymilacji danych oceanicznych.

8

Typy danych wykorzystanych w re-analizie

• Globalne dane radio sondażowe• Oceaniczne dane powierzchniowe COADS• Dane samolotowe (od 1962 roku) NCEP GTS• Powierzchniowe dane synoptyczne (co 3 godziny)• Satelitarne dane (TOVS, HIRS, VTPR, SIRS)• Satelitarne dane o prędkości wiatru przy powierzchni

ziemi (SSM/I – Radiometr mikrofalowy)• Satelitarne dane o prędkości chmur (satelity

geostacjonarne)

9

Output z Re-analizy

• Główne dane synoptyczne: analiza oraz pole pierwszego przybliżenia dla 00, 06, 12, 18 UTC na siatce 2.5ox2.5o szerokości i długości geograficznej. Strumienie są na siatce Gaussowskiej (192x94 punkty na całej Ziemi)

10

11

Przykładowe wyniki re-analizy

12

Roczny budżet hydrologiczny

Dla całego okresu czasu parowanie przewyższa opady o 0.04 mm na dzień.

13

Grupy zmiennych re-analizy

• A – zmienna silnie zależna od wartości obserwacyjnej• B – zmienna pomimo, że była mierzona jest pod

silnym wpływem modelu np. wilgotność, temperatura powierzchni ziemi)

• C – zmienna nie jest bezpośrednio mierzona. Jej wartość obliczana jest przez model

• D – zmienna klimatologiczna.

14

15

16

Re-analiza na serwerze CDChttp://www.cdc.noaa.gov/cdc/reanalysis/reanalysis.shtml

• Format: NetCDF• Dane co 6 godzin• Średnie dobowe• Średnie miesięczne• Dostępne są również anomalie

17

• Reanalysis Description: NCEP/NCAR Reanalysis 1• Temporal Coverage: 4-times daily, daily and monthly values for

1948/01/01 to present • Long term monthly means, derived from data for years 1968 - 1996 • Spatial Coverage: Global Grids • Levels: 17 Pressure level and 28 sigma levels. N/A • Update Schedule: Daily, Monthly

• Data section

• Pressure level • Surface • Surface Fluxes • Other Fluxes • Tropopause • Derived Data • Spectral Coefficients

18

Przykłady