Информационные технологии в дистанционном зондировании Земли

Даѐтся краткое введение в общую методологию усвоения данных. Кратко описываются вариационные, ансамблевые и гибридные вариационно-ансамблевые методы усвоения данных. Перечислены их достоинства и недостатки. Обсуждаются особенности усвоения данных радиационных спутниковых наблюдений, включая роль матрицы ковариаций ошибок наблюдений, оператора наблюдений и коррекции смещений, а также влияния облаков и осадков,. Приводятся результаты анализа точности измерений микроволнового радиометра МТВЗА-ГЯ и их вклада в систему усвоения данных Гидрометцентра России. Выявлен существенный положительный эффект от усвоения данных МТВЗА-ГЯ на трѐхсуточный прогноз погоды в южном полушарии в отсутствие данных AMSU-A. Также проанализированы данные измерений инфракрасного фурье-спектрометра ИКФС-2 на борту спутника Метеор-М №2. Даются предварительные результаты анализа их точности и усвоения данных.

Литература:

[1] Gayfulin D., Tsyrulnikov M., Uspensky A., et al. The usage of MTVZA-GYa satellite microwave radiometer observations in the data assimilation system of the Hydrometcenter of Russia. Russian Meteorology and Hydrology, 2017, .42(9), pp.564-573, DOI: 10.3103/S1068373917090035.
[2] Tsyrulnikov M., Rakitko A. A hierarchical Bayes ensemble Kalman filter. Physica D: Nonlinear Phenomena, 2017, 338, pp.1-16, DOI: 10.1016/j.physd.2016.07.009.
[3] Gorin V.E. and Tsyrulnikov M.D. Estimation of multivariate observation-error statistics for AMSU-A data. Monthly Weather Review, 2011, 139(12), pp.3765-3780, DOI: 10.1175/2011MWR3554.1.
[4] Weston, P.P., Bell, W. and Eyre, J.R. Accounting for correlated error in the assimilation of high‐resolution sounder data. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 2014, 140(685), pp.2420-2429, DOI: 10.1002/qj.2306.
[5] Gayfulin D., Tsyrulnikov M., Uspensky A. Assessment and Adaptive Correction of Observations in Atmospheric Sounding Channels of the Satellite Microwave Radiometer MTVZA-GY. Pure and Applied Geophysics, 2018, 175(10), pp. 3653–3670, DOI: 10.1007/s00024-018-1917-7.
[6] Saunders R., Matricardi M., Brunel P. An improved fast radiative transfer model for assimilation of satellite radiance observations. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 1999, 125(556), pp.1407-1425, DOI: 10.1002/qj.1999.49712555615.
[7] Geer A.J., Lonitz, K., Weston, P., et al. All‐sky satellite data assimilation at operational weather forecasting centres. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 2018, 144(713), pp.1191-1217, DOI: 10.1002/qj.3202. [8] Harris B.A., Kelly G. A satellite radiance‐bias correction scheme for data assimilation. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 2002, 127(574), pp. 1453-1468, DOI: 10.1002/qj.49712757418.
[9] Dee D.P., Uppala, S. Variational bias correction of satellite radiance data in the ERA‐Interim reanalysis. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 2009, 135(644), pp.1830-1841, DOI: 10.1002/qj.493.
[10] Asmus A.A., V. A. Zagrebaev, L. A. Makridenko et al. Meteorological satellites based on Meteor-M polar orbiting platform, Russian Meteorology and Hydrology, 2014, 39(12), pp.787–794.
[11] Tolstykh M.A., Geleyn J.F., Volodin E.M. et al. Development of the multiscale version of the SL-AV global atmosphere model. Russian Meteorology and Hydrology, 2015, 40(6), pp.374-382, DOI: 10.3103/S1068373915060035.
[12] Golovin Yu. M., Kozlov D. A., Rublev A.N. et al. Infrared Fourier transform spectrometer IKFS-2: Results of operation onboard the meteorological satellite “METEOR-M” N2. Issledovanie Zemli iz Kosmosa 2017, 4, pp.88–100. DOI: 10.7868/S0205961417040091. (In Russian).
[13] McNally A. P., Watts P. D. A cloud detection algorithm for high‐spectral‐resolution infrared sounders. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 129(595), pp.3411-3423, DOI: 10.1256/qj.02.208.
[14] Kozlov D.A., Timofeev Yu.M., Polyakov A.V. et al. Method of recalculation of thermal radiation spectra of different spectral resolutions for intercomparison of infrared onboard Fourier spectrometers. Sovremennye Problemy Distantsionnogo Zondirovaniya Zemli iz Kosmosa, 2018, 15(1), pp. 52-60. DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-1-52-60. (In Russian).

Информационные технологии в дистанционном зондировании Земли - RORSE 2018

Электронный сборник статей 16-й конференции (12-16 ноября 2018 г., Москва, Россия)

Усвоение спутниковых радиационных наблюдений в задаче численного прогноза погоды

Методы моделирования различных явлений на основе ассимиляции данных дистанционного зондирования