|
|
Diagnostika kovariancí chyb předběžného pole ve spojeném systému globální a regionální asimilace dat
Bučánek, Antonín ; Brožková, Radmila (vedoucí práce) ; Sokol, Zbyněk (oponent) ; Derková, Mária (oponent)
Tato práce se zabývá tvorbou počátečních podmínek pro numerickou předpověď počasí v modelech na omezené oblasti ve vysokém rozlišení. Soustředí se na problematiku zachování velkoměřítkové části analýzy globálního řídícího modelu, kterou nelze v modelech na omezené oblasti určit v dostatečné kvalitě. Za tímto účelem je využito tzv. BlendVar schéma. To se skládá z aplikace metody Digital Filter (DF) Blending, která zabezpečuje přenos velkoměřítkové části ana- lýzy řídícího modelu do modelu na omezené oblasti, a z třídimenzionální variační metody (3D-Var) ve vysokém rozlišení. Práce se zaměřuje na vhodnou specifikaci chyb předběžného odhadu počátečních podmínek, která je jednou z klíčových komponent metody 3D-Var. Jsou vyšetřeny různé přístupy k modelování chyb předběžného odhadu, včetně možnosti zohlednění vývoje chyb v závislosti na aktuální meteorologické situaci. Přístupy jsou hodnoceny i z hlediska možnosti praktické implementace. Studie vývoje chyb v průběhu asimilačních cyklů metod DF Blending a BlendVar vede k novému návrhu tvorby kovarianční matice chyb předběžného odhadu, která je vhodná pro asimilační schéma BlendVar. Použití nové kovarianční matice chyb přináší žádanou vlastnost posunu impaktu metody 3D-Var směrem k menším měřítkům. 1
|
|
|
Non-conventional data assimilation in high resolution numerical weather prediction model with study of the slow manifold of the model
Benáček, Patrik ; Brožková, Radmila (vedoucí práce) ; Derková, Mária (oponent) ; Randriamampianina, Roger (oponent)
Družicová pozorování poskytují v současné době největší zdroj informací o aktuálním stavu atmosféry pro numerické předpovědní modely. S tím, jak se postupně zvyšuje prostorové rozlišení modelů, je potřeba zajistit dostatečně hustou síť vstupních měření, abychom byli schopni rozlišit i jevy malých měřítek. Mnoho pozorovaných dat je vyřazeno z procesu asimilace do modelu kvůli předpokladu nekorelovaných chyb pozorování. Družicová měření navíc obsahují systematické chyby, které mohou být větší než je samotný signál z družic, a proto musí být zaveden vhodný způsob jejich korekce. Jedním z takových způsobů je schéma variační korekce systematických chyb (VarBC), které je běžně používáno v globálních modelech. Jak využít toto schéma v mod- elech, pracujících na omezené oblasti (LAM) ve vysokém rozlišení, je ale stále otázkou. V této práci se zabýváme problematikou diagnostiky korelace chyb pozorování a korekcemi systematických chyb v LAM modelu ALADIN. Cílem bylo nejprve vyhodnotit prostorové korelace chyb pozorování, a najít tak op- timální ředění vstupních dat. Poté byly detekovány systematické chyby družic a studovány různé konfigurace VarBC s ohledem na kvalitu výsledné...
|
|
| |
|
|
Broadband radiation scheme fully interacting with clouds
Mašek, Ján ; Brožková, Radmila (vedoucí práce) ; Bednář, Jan (oponent) ; Kubátová, Brankica (oponent)
Parametrizácia radiačného prenosu je kľúčovou a zároveň výpočtovo vysoko náročnou súčasťou predpovedných modelov počasia a modelov všeobecnej cirkulácie. Z tohto dôvodu je predmetom nikdy nekončiacich kompromisov medzi cenou a presnosťou výpočtov. Predkladaná práca vylepšuje existujúcu širokopásmovú radiačnú schému revidovaním jej kritických častí - plynových transmisií, optických vlastností oblačnosti a interných dlhovlnných výmen. Presnosť širokopásmového prístupu aplikovaného na celé spektrum je zvýšená na úroveň potrebnú pre krátkodobú predpoveď počasia. Ako nový prvok je zavedená prerušovaná aktualizácia širokopásmových plynových transmisií, znižujúca cenu výpočtov pri zachovaní plnej interakcie medzi oblačnosťou a žiarením. Škálovateľnosť dlhovlnných výpočtov je zabezpečená pomocou rozkladu celkových výmen s využitím tzv. orámovania, vylepšeného o prerušovane aplikovaný samoučiaci algoritmus na výpočet interpolačných váh. V podmienkach operatívnej predpovede počasia je vyvinutá schéma plne porovnateľná s prevládajúcim prístupom, vďaka lepšie vyváženým chybám pochádzajúcim z radiačnej schémy samotnej a zo selektívnej aktualizácie optických vlastností.
|
|
|
Diagnostika kovariancí chyb předběžného pole ve spojeném systému globální a regionální asimilace dat
Bučánek, Antonín ; Brožková, Radmila (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá tvorbou počátečních podmínek pro numerickou předpověď počasí v modelech na omezené oblasti ve vysokém rozlišení. Soustředí se na problematiku zachování velkoměřítkové části analýzy globálního řídícího modelu, kterou nelze v modelech na omezené oblasti určit v dostatečné kvalitě. Za tímto účelem je využito tzv. BlendVar schéma. To se skládá z aplikace metody Digital Filter (DF) Blending, která zabezpečuje přenos velkoměřítkové části ana- lýzy řídícího modelu do modelu na omezené oblasti, a z třídimenzionální variační metody (3D-Var) ve vysokém rozlišení. Práce se zaměřuje na vhodnou specifikaci chyb předběžného odhadu počátečních podmínek, která je jednou z klíčových komponent metody 3D-Var. Jsou vyšetřeny různé přístupy k modelování chyb předběžného odhadu, včetně možnosti zohlednění vývoje chyb v závislosti na aktuální meteorologické situaci. Přístupy jsou hodnoceny i z hlediska možnosti praktické implementace. Studie vývoje chyb v průběhu asimilačních cyklů metod DF Blending a BlendVar vede k novému návrhu tvorby kovarianční matice chyb předběžného odhadu, která je vhodná pro asimilační schéma BlendVar. Použití nové kovarianční matice chyb přináší žádanou vlastnost posunu impaktu metody 3D-Var směrem k menším měřítkům. 1
|
|
|
Non-conventional data assimilation in high resolution numerical weather prediction model with study of the slow manifold of the model
Benáček, Patrik ; Brožková, Radmila (vedoucí práce) ; Derková, Mária (oponent) ; Randriamampianina, Roger (oponent)
Družicová pozorování poskytují v současné době největší zdroj informací o aktuálním stavu atmosféry pro numerické předpovědní modely. S tím, jak se postupně zvyšuje prostorové rozlišení modelů, je potřeba zajistit dostatečně hustou síť vstupních měření, abychom byli schopni rozlišit i jevy malých měřítek. Mnoho pozorovaných dat je vyřazeno z procesu asimilace do modelu kvůli předpokladu nekorelovaných chyb pozorování. Družicová měření navíc obsahují systematické chyby, které mohou být větší než je samotný signál z družic, a proto musí být zaveden vhodný způsob jejich korekce. Jedním z takových způsobů je schéma variační korekce systematických chyb (VarBC), které je běžně používáno v globálních modelech. Jak využít toto schéma v mod- elech, pracujících na omezené oblasti (LAM) ve vysokém rozlišení, je ale stále otázkou. V této práci se zabýváme problematikou diagnostiky korelace chyb pozorování a korekcemi systematických chyb v LAM modelu ALADIN. Cílem bylo nejprve vyhodnotit prostorové korelace chyb pozorování, a najít tak op- timální ředění vstupních dat. Poté byly detekovány systematické chyby družic a studovány různé konfigurace VarBC s ohledem na kvalitu výsledné...
|
|
|
Diagnostika kovariancí chyb předběžného pole ve spojeném systému globální a regionální asimilace dat
Bučánek, Antonín ; Brožková, Radmila (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá tvorbou počátečních podmínek pro numerickou předpověď počasí v modelech na omezené oblasti ve vysokém rozlišení. Soustředí se na problematiku zachování velkoměřítkové části analýzy globálního řídícího modelu, kterou nelze v modelech na omezené oblasti určit v dostatečné kvalitě. Za tímto účelem je využito tzv. BlendVar schéma. To se skládá z aplikace metody Digital Filter (DF) Blending, která zabezpečuje přenos velkoměřítkové části ana- lýzy řídícího modelu do modelu na omezené oblasti, a z třídimenzionální variační metody (3D-Var) ve vysokém rozlišení. Práce se zaměřuje na vhodnou specifikaci chyb předběžného odhadu počátečních podmínek, která je jednou z klíčových komponent metody 3D-Var. Jsou vyšetřeny různé přístupy k modelování chyb předběžného odhadu, včetně možnosti zohlednění vývoje chyb v závislosti na aktuální meteorologické situaci. Přístupy jsou hodnoceny i z hlediska možnosti praktické implementace. Studie vývoje chyb v průběhu asimilačních cyklů metod DF Blending a BlendVar vede k novému návrhu tvorby kovarianční matice chyb předběžného odhadu, která je vhodná pro asimilační schéma BlendVar. Použití nové kovarianční matice chyb přináší žádanou vlastnost posunu impaktu metody 3D-Var směrem k menším měřítkům. 1
|
|
|
Diagnostika kovariancí chyb předběžného pole ve spojeném systému globální a regionální asimilace dat
Bučánek, Antonín ; Brožková, Radmila (vedoucí práce) ; Sokol, Zbyněk (oponent) ; Derková, Mária (oponent)
Tato práce se zabývá tvorbou počátečních podmínek pro numerickou předpověď počasí v modelech na omezené oblasti ve vysokém rozlišení. Soustředí se na problematiku zachování velkoměřítkové části analýzy globálního řídícího modelu, kterou nelze v modelech na omezené oblasti určit v dostatečné kvalitě. Za tímto účelem je využito tzv. BlendVar schéma. To se skládá z aplikace metody Digital Filter (DF) Blending, která zabezpečuje přenos velkoměřítkové části ana- lýzy řídícího modelu do modelu na omezené oblasti, a z třídimenzionální variační metody (3D-Var) ve vysokém rozlišení. Práce se zaměřuje na vhodnou specifikaci chyb předběžného odhadu počátečních podmínek, která je jednou z klíčových komponent metody 3D-Var. Jsou vyšetřeny různé přístupy k modelování chyb předběžného odhadu, včetně možnosti zohlednění vývoje chyb v závislosti na aktuální meteorologické situaci. Přístupy jsou hodnoceny i z hlediska možnosti praktické implementace. Studie vývoje chyb v průběhu asimilačních cyklů metod DF Blending a BlendVar vede k novému návrhu tvorby kovarianční matice chyb předběžného odhadu, která je vhodná pro asimilační schéma BlendVar. Použití nové kovarianční matice chyb přináší žádanou vlastnost posunu impaktu metody 3D-Var směrem k menším měřítkům. 1
|
|
|
Multimodelové srovnání kvality předpovědi počasí
Žáček, Ondřej ; Žák, Michal (vedoucí práce) ; Brožková, Radmila (oponent)
Tato práce se zabývá srovnáním a verifikací tří globálních numerických předpovědních modelů a to GFS, ECMWF, NEMS. Cílem práce je jednak provést srovnání jejich předpovědí na 48 hodin, pomocí pro tuto práci speciálně zkonstruovaného indexu shody modelů, a vyhodnotit tak prediktabilitu počasí. Dále pak představit základní verifikační metody a jejich aplikaci pro verifikaci předpovědi, z již zmíněných modelů, proti staničním pozorováním v rozlišení 2 ř x 2 ř lat/lon v období 1. 6. 2017-28. 2. 2018. Výsledky ukazují, že nejhorší prediktabilita je v oblastech pevninských ledovců, velkých světových pohoří a v oblasti ITCZ. Nejlepší je naopak v oblastech subtropických anticyklón nad oceány. Verifikací teploty vzduchu jsme zjistili výrazné shlazování denního chodu teploty ve všech modelech. Biasy relativní vlhkosti jsou silně negativně korelovány s biasy teploty, skill score je ale pro relativní vlhkost výrazně horší než pro teplotu. Tlak vzduchu přepočtený na hladinu moře obstál ve všech verifikačních metrikách ze všech zkoumaných veličin nejlépe. Rychlost větru je modely vesměs nadhodnocována. V případě srážek závisí výsledek verifikace na volbě prahové hodnoty. Modely výrazně nadhodnocují četnosti výskytu velmi slabých srážek, u silných srážek je tomu naopak, zlom nastává v intervalu 0,3-1 mm/3 h....
|
|
|
Broadband radiation scheme fully interacting with clouds
Mašek, Ján ; Brožková, Radmila (vedoucí práce) ; Bednář, Jan (oponent) ; Kubátová, Brankica (oponent)
Parametrizácia radiačného prenosu je kľúčovou a zároveň výpočtovo vysoko náročnou súčasťou predpovedných modelov počasia a modelov všeobecnej cirkulácie. Z tohto dôvodu je predmetom nikdy nekončiacich kompromisov medzi cenou a presnosťou výpočtov. Predkladaná práca vylepšuje existujúcu širokopásmovú radiačnú schému revidovaním jej kritických častí - plynových transmisií, optických vlastností oblačnosti a interných dlhovlnných výmen. Presnosť širokopásmového prístupu aplikovaného na celé spektrum je zvýšená na úroveň potrebnú pre krátkodobú predpoveď počasia. Ako nový prvok je zavedená prerušovaná aktualizácia širokopásmových plynových transmisií, znižujúca cenu výpočtov pri zachovaní plnej interakcie medzi oblačnosťou a žiarením. Škálovateľnosť dlhovlnných výpočtov je zabezpečená pomocou rozkladu celkových výmen s využitím tzv. orámovania, vylepšeného o prerušovane aplikovaný samoučiaci algoritmus na výpočet interpolačných váh. V podmienkach operatívnej predpovede počasia je vyvinutá schéma plne porovnateľná s prevládajúcim prístupom, vďaka lepšie vyváženým chybám pochádzajúcim z radiačnej schémy samotnej a zo selektívnej aktualizácie optických vlastností.
|
host ::
RSS.