Original title: Kovariantní model chyb pro asimilaci radarové odrazivosti do numerického modelu předpovědi počasí
Translated title: Model of error covariances for the assimilation of radar reflectivity into a NWP model
Authors: Sedláková, Klára ; Sokol, Zbyněk (advisor) ; Zacharov, Petr (referee)
Document type: Master’s theses
Year: 2018
Language: cze
Abstract: [cze] [eng]
KOVARIANTNÍ MODEL CHYB PRO ASIMILACI RADAROVÉ ODRAZIVOSTI DO NUMERICKÉHO MODELU PŘEDPOVĚDI POČASÍ Předpověď událostí se silnou konvekcí není jednoduchá a to díky malému prostorovému měřítku a rychlému vývoji tohoto jevu. Umět předpovědět takovéto události je ale důležité z hlediska nebezpečných jevů, které tyto události doprovází jako jsou přívalové povodně, silný vítr, krupobití nebo atmosférická elektřina. Ke zlepšení předpovědi lze dosáhnout přesněji definovanými počátečními podmínkami, které vstupují do modelu asimilací dat. Tyto data musí odpovídat měřítku studovaného jevu. V jevu malého měřítka tedy přichází v úvahu radarová data. Ačkoli má model popisovat skutečné procesy díky zjednodušením a aproximacím chování modelu zcela neodpovídá skutečnosti. Proto pokud chceme, aby model generoval srážky musíme zajistit, aby hodnoty modelových proměnných a jejich vzájemný vztah byl takový, kdy je tento proces spuštěn. Ke zjištění těchto vztahů chceme využít kovariantní model. V práci jsme se tedy zaměřili na analýzu korelačních vztahů v oblastech konvekce mezi radarovou odrazivostí, jejího přepočtu na intenzitu srážek a ostatních modelových veličin. K analýze byla využita data z modelu COSMO s horizontálním rozlišením 2,8 km, která popisovala přibližně 700 konvekčních bouří ve všech vertikálních... MODEL OF ERROR COVARIANCES FOR THE ASSIMILATION OF RADAR REFLECTIVITY INTO NWP MODEL Predicting events with a severe convection is not easy due to the small spatial scale and rapid development of this phenomenon. But being able to predict such events is important in view of the dangerous phenomena that accompany these events, such as flash floods, strong winds, hailstorms or atmospheric electricity. Improved forecast can be achieved by more precisely defined initial conditions that enter the model. These data must match the scale of the studied phenomenon. Therefore, radar data is used in this case. Although the NWP model should describe real processes due to the simplifications and approximations the model's behavior does not entirely correspond the reality. Therefore, if we want the model to generate precipitation, we must ensure that the values of the model variables and their relationship are such that the process is started. To find out these relationships, we want to use a covariant model. In this paper, we focused on the correlation analysis of the model variables in the regions of convection between radar reflection, its conversion to the intensity of precipitation and other model variables. The COSMO data with a horizontal resolution of 2.8 km were used, which were describing approximately...
Keywords: convective precipitation; data assimilation; error covariance matrix; numerical weather prediction model; asimilace dat; konvektivní srážky; kovariantní matice chyb; numerický model předpovědi počasí

Institution: Charles University Faculties (theses) (web)
Document availability information: Available in the Charles University Digital Repository.
Original record: http://hdl.handle.net/20.500.11956/97921

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-486077


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Charles University > Charles University Faculties (theses)
Academic theses (ETDs) > Master’s theses