Assimilation of Satellite-Retrieved Columns and Ground-Level Observations of Tropospheric Compounds into the CMAQ CTM Model

0330127 - ÚI 2010 RIV GB eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Resler, Jaroslav - Eben, Kryštof - Juruš, Pavel - Krč, Pavel
Assimilation of Satellite-Retrieved Columns and Ground-Level Observations of Tropospheric Compounds into the CMAQ CTM Model.
[Asimilace satelitních troposférických sloupců a přízemních pozorování do CTM modelu CMAQ.]
Air Quality - Science and Application. Hatfield: University of Hertfordshire, 2009 - (Francis, X.; Khaiwal, R.; Chemel, C.; Newbold, J.; Incecik, S.; Kahya, C.; Sokhi, R.), s. 1-4. ISBN 978-1-905313-64-8.
[Air Quality - Science and Application. International Conference /7./. Istanbul (TR), 23.03.2009-27.03.2009]
Grant CEP: GA AV ČR 1ET400300414; GA MŽP SP/1A4/107/07
Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z10300504
Klíčová slova: 4DVar * data assimilation * inverse modelling * emission * CMAQ adjoint * tropospheric column * NO2 * ozone * satellite instruments * GOME2 * OMI
Kód oboru RIV: IN - Informatika

Tropospheric columns of various species retrieved from satellite instruments bring a new quality into data assimilation systems for air quality models. In our experiments we assimilate tropospheric columns of NO2 retrieved from the instruments GOME2 and OMI together with ground-level observations of NO2. The 4DVar method has been used to optimize both initial conditions and suitable parameters of the emission model. A forecast experiment has been performed and the contribution of data assimilation to the one-day-ahead forecast has been studied.

Troposférické sloupce různých látek získané ze satelitních nástrojů přinášejí novou kvalitu do systémů asimilace dat pro modely kvality ovzduší. V našich experimentech asimilujeme troposférické sloupce NO2 získané z nástrojů GOME2 a OMI společně s přízemními pozorováními NO2 a ozónu. Metoda 4DVar byla použita pro společnou optimalizaci počátečních podmínek a vhodných parametrů emisního modelu. Provedli jsme experimenty s předpovědí v nichž jsme zkoumali příspěvek asimilace dat k vylepšení jednodenní předpovědi.
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0175985