background image

Metody Przetwarzania 

Danych 

Meteorologicznych

Wykład 8

Krzysztof Markowicz

Instytut Geofizyki UW

kmark@igf.fuw.edu.pl

background image

 

 

2

Reanaliza

• Reanaliza 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. 

• Reanaliza meteorologiczna umożliwia badanie zmian 

klimatu na podstawie pomiarów, a nie badanie zmian 

wynikających z innych czynników takich jak zmiany 

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 reanalize danych (Northern American 

Regional Reanalysis, w skrócie NARR) o dużej 

rozdzielczości, przydatną do analizy cyklu 

hydrologiczngo, cyklu dobowego, i zjawisk pogodowych.

background image

 

 

3

• Reanaliza meteorologiczna pozwala na ujednolicenie 

pomiarów za pomocą technik asymilacji danych i 

przeprowadzenie dokładnej analizy jakościowej. Dzięki 

reanalizie mamy dostęp do ponad 50 lat szczegółowych 

danych o atmosferze i powierzchni ziemi. 

• Europejska reanaliza 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 reanalizy 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 reanaliza zapewnia, że mamy jeden model 

łączący ocean z atmosferą (

coupled model

) który 

określa strumienie pomiędzy atmosfera a oceanem. 

background image

 

 

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 reanalizy.  

background image

 

 

5

Reanaliza NCEP-NCAR 

http://www.cdc.noaa.gov/cdc/reanalysis/rean
alysis.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)

 

background image

 

 

6

background image

 

 

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.

background image

 

 

8

Typy danych wykorzystanych w 

reanalizie

• 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)

background image

 

 

9

Output z 

Reanalizy

• Główne dane 

synoptyczne: analiza 
oraz pole pierwszego 
przybliżenia dla 00, 06, 
12, 18 UTC na siatce 
2.5

o

x2.5

o

 szerokości i 

długości geograficznej. 
Strumienie są na siatce 
Gaussowskiej (192x94 
punkty na całej ziemi)

background image

 

 

10

background image

 

 

11

Przykładowe wyniki reanalizy

background image

 

 

12

Roczny budżet hydrologiczny

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

background image

 

 

13

Grupy zmiennych reanalizy

• 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. 

background image

 

 

14

background image

 

 

15

background image

 

 

16

Reanaliza na serwerze CDC

http://www.cdc.noaa.gov/cdc/reanalysis/reanalysis.shtml

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

background image

 

 

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 

background image

 

 

18

Przykłady


Document Outline