Analiza informacji Meteorologicznych Wykad 8 Krzysztof Markowicz Instytut

Analiza informacji Meteorologicznych Wykład 8 Krzysztof Markowicz Instytut Geofizyki UW kmark@igf. fuw. edu. pl

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 2 pogodowych.

• Re-analiza meteorologiczna pozwala na ujednolicenie pomiarów za pomocą technik asymilacji danych i przeprowadzenie dokładnej analizy jakościowej. Dzięki reanalizie 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 3 strumienie pomiędzy atmosferą a oceanem.

Wykres pokazuje skok analizowanej temperatury wirtualnej na wysokości 1000 h. Pa na obszarze tropikalnego Pacyfiku. Duża zmiana ma miejsce w czasie zmiany modelu (linia ciągła). Przerywaną linia zaznaczone są wartość z re-analizy. 4

The NCEP/NCAR 40 -Year Reanalysis Project Bulletin of the American Meteorological Society Article: pp. 437– 471 Volume 77, Issue 3 (March 1996) • Reanaliza NCEP-NCAR http: //www. cdc. noaa. gov/cdc/reanalysis. shtml • Reanaliza NCEP-NCAR zawiera trzy główne moduły: (1) Dekodowanie oraz korekcja danych (2) Asymilacja danych (3) Moduł archiwalny (bazy danych) 5

6

Główny moduł asymilacji danych • Model T 62 (rozdzielczość horyzontalna 210 km, 28 poziomów pionowych) • Moduł statystycznej interpolacji (3 D-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 • 4 D moduł asymilacji danych oceanicznych. 7

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) 8

Output z Re-analizy • Główne dane synoptyczne: analiza oraz pole pierwszego przybliżenia dla 00, 06, 12, 18 UTC na siatce 2. 5 ox 2. 5 o szerokości i długości geograficznej. Strumienie są na siatce Gaussowskiej (192 x 94 punkty na całej Ziemi) 9

10

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. 11

12

13

Przykładowe wyniki re-analizy 14

Roczny budżet hydrologiczny Dla całego okresu czasu parowanie przewyższa opady o 0. 04 mm na dzień. 15

Re-analiza na serwerze CDC http: //www. cdc. noaa. gov/cdc/reanalysis. shtml • • • Format: Net. CDF Dane co 6 godzin Średnie dobowe Średnie miesięczne Dostępne są również anomalie 16

• 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 Fluxes Other Fluxes Tropopause Derived Data Spectral Coefficients 17

Przykłady 18

Re-analiza MERRA-II • Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications Version 2 (MERRA-2) https: //gmao. gsfc. nasa. gov/reanalysis/MERRA-2/ • okres od 1980 r. • dane: pola meteorologiczne, aerozole • Moduł meteorologiczny: Goddard Earth Observing System (GEOS) • Moduł aerozolowy: GOCART (Goddard Chemistry Aerosol Radiation and Transport) • Asymilacja danych: - Satelitarnie mierzona radiancja jest asymilowana do modelu zamiast produktów teledetekcyjnych. 19

Porównanie średnich parametrów optycznych z innymi bazami danych – wypisuje komunikat w nowym oknie The Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications, Version 2 (MERRA-2), Ronald Gelaro, et al. , 2017, J. Clim. , doi: 10. 1175/JCLI-D-16 -0758. 1 20

Inne re-analizy • ERA 5 https: //www. ecmwf. int/en/forecasts/datasets/re analysis-datasets/era 5 • CAMS https: //apps. ecmwf. int/datasets/data/camsnrealtime/levtype=sfc/ • NAAPS https: //usgodae. org/pub/outgoing/nrl/NAAPSREANALYSIS/ 21