Original title:
Assimilation of Satellite and Ground Level Data into Air Quality Models
Translated title:
Asimilace satelitních a přízemních dat do modelů kvality ovzduší
Authors:
Resler, Jaroslav ; Eben, Kryštof ; Juruš, Pavel ; Krč, Pavel Document type: Papers Conference/Event: Towards eEnvironment. European Conference of the Czech Presidency of the Council of the EU, Prague (CZ), 2009-03-25 / 2009-03-27
Year:
2009
Language:
eng Abstract:
[eng][cze] Tropospheric columns of various species retrieved from satellite instruments bring a new quality into data assimilation systems for air quality models. In our experiments we assimilate tropospheric columns of NO2 retrieved from the instruments GOME2 and OMI together with ground-level observations of NO2. The 4DVar method has been used to optimize both initial conditions and suitable parameters of the emission model. A forecast experiment has been performed and the contribution of data assimilation to the one-day-ahead forecast has been studied.Troposférické sloupce různých látek získané pomocí satelitních nástrojů přinášejí novou kvalitu do systémů asimilace dat pro modely kvality ovzduší. V našich experimentech asimilujeme troposférické sloupce NO2 získané pomocí nástrojů GOME2 a OMI společně s pozorováními NO2 z pozemních stanic. Metoda 4DVar byla použita ke společné optimalizaci počátečních podmínek a vhodných parametrů emisního modelu. Následně byly provedeny experimenty s předpovědí při nichž jsme studovali příspěvek asimilace dat k vylepšení jednodenní předpovědi.
Keywords:
air quality models; data assimilation; GOME2; IASI; OMI; satellite data Project no.: CEZ:AV0Z10300504 (CEP), 1ET400300414 (CEP), SP/1A4/107/07 (CEP) Funding provider: GA AV ČR, GA MŽP Host item entry: Opportunities of SEIS and SISE: Integrating Environmental Knowledge in Europe, ISBN 978-80-210-4824-9
Institution: Institute of Computer Science AS ČR
(web)
Document availability information: Fulltext is available at the institute of the Academy of Sciences. Original record: http://hdl.handle.net/11104/0175759