Entwicklung der Fehlerschätzungsmethode für Datenassimilation für allgemeine Ozean-Zirkulationsmodelle

Description: Die 4D-Var Datenassimilation (4D-var DA) ist eine spezielle Methode, die zur Initialisierung von Klima- und Wettervorsagen durch die Schätzung von Klimamodellparametern benutzt wird, in dem Modelle an beobachtende Daten angepasst werden. Aus verschiedenen Gründen führen DA unvermeidliche methodische Fehler ein, die sich auf die Genauigkeit der Modellvorhersagen auswirken. Aktuelle Methoden zur Fehlerkorrektur brauchen erhebliche Computerressourcen. Dies ist ein Grund, warum die Verwendung dieser Methoden in der Klimamodellierung begrenzt ist und sie nur in vereinfachten Versionen angewandt werden. Die Entwicklung einer konzeptuell neuartigen, robusten und effizienten, nichtlinear-variationellen Fehlerschätzungsmethode (NOVFEM) ist Ziel dieses Projekts. Diese Methode wird Fehler von DA Methoden schätzen und die notwendigen Korrekturen bestimmen. Im Besonderen ist es geplant, VOVFEM im Rahmen einer Anwendung in Klimavorhersagesystemen zu entwickeln. Der Vorteil der vorgeschlagenen Methode ist, dass der Algorithmus auf einer abstrakten mathematischen Formulierung basiert und deshalb in vielen geophysikalischen Bereichen angewandt werden kann. Eine weitere Innovation dieses Projekts ist die Entwicklung einer Methode zur schnellen und einfachen Berechnung von inversen Kovarianzmatrizen, die z. B. Anwendung in DA finden. Die vorgeschlagenen Methode ist im Vergleich mit existieren Methoden effizienter. Es wird erwartet, dass die theoretischen Ergebnisse dieses Projekt national und international veröffentlicht werden und ein freier Zugang zur NOVFEM Software wird bereitgestellt werden.

SupportProgram

Origins: /Bund/UBA/UFORDAT

Tags: Computer ? Hydrodynamik ? Klimatologie ? Meteorologie ? Klimaprognose ? Software ? Prognosedaten ? Ozeanzirkulation ? Berechnungsverfahren ? Datenverarbeitung ? Geophysik ? Innovation ? Klimamodell ? Meeresströmung ? Prognosemodell ? Wettervorhersage ? Zirkulationsmodell ? Verwitterung ? Modellierung ? Datenerhebung ? Hydrologie ? Klima ? Klimaelement ? Mathematische Methode ? Ressource ? Wetter ? Planung ? Klimadaten ? Ozeanographie ? Ozean ? Schätzmethode ?

Region: Hamburg

Bounding boxes: 9.99302° .. 9.99302° x 53.55073° .. 53.55073°

License: cc-by-nc-nd/4.0

Language: Deutsch

Organisations

• Deutsche Forschungsgemeinschaft (Finanzielle Förderung)
• Umweltbundesamt (Bereitstellung)
• Universität Hamburg, Zentrum für Meeres- und Klimaforschung, Institut für Meereskunde (IfM) (Projektverantwortung)

Time ranges: 2014-01-01 - 2025-08-17

Alternatives

• Language: Englisch/English
  Title: A Development of Data Assimilation Error Estimation Method for a General Ocean Circulation Model
  Description: The 4D-variational data assimilation procedure (4D-var DA) is a special routine used for correction of climate/weather forecasts by tuning the climate model parameters in a way that provides the best possible fit to the available observational data. Due to a number of reasons DA introduces its own inevitable methodological error which ultimately affects the accuracy of the model forecast. The existing methods designed for the reduction of this uncertainty require a lot of computational resources. This is the reason why their usage in many climate models is restricted by some simplified versions. It is proposed in this project to develop a conceptually novel, robust, and efficient nonlinear variational error estimation algorithm (NOVEEA) which can estimate the inaccuracy of the DA methods and can make the corresponding corrections quite efficient computationally. Specifically, it is planned to develop the NOVEEA as an application to geophysical climate forecasting systems. The advantage of the proposed method is that the computational algorithm is based on an abstract mathematical 4D-var DA problem which allows using it in a wider geophysical context. Another innovation of this project is an opportunity to provide an easy and practical way to calculate an inverse error covariance matrix used in the DA. In comparison with the existing methods the proposed procedure is more computationally efficient. As the expected deliverables of the project, it is planned to disseminate all theoretical results nationally and internationally, as well as to provide an open access to all computational software supporting the newly developed NOVEEA. https://ufordat.uba.de/UFORDAT/pages/PublicRedirect.aspx?TYP=PR&DSNR=1073973

Status

Aktiv

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