Počet záznamů: 1

Assimilation of Satellite and Ground Level Data into Air Quality Models

  1. 1.
    0329831 - UIVT-O 2010 RIV CZ eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Resler, Jaroslav - Eben, Kryštof - Juruš, Pavel - Krč, Pavel
    Assimilation of Satellite and Ground Level Data into Air Quality Models.
    [Asimilace satelitních a přízemních dat do modelů kvality ovzduší.]
    Opportunities of SEIS and SISE: Integrating Environmental Knowledge in Europe. Brno: Masarykova univerzita, 2009 - (Hřebíček, J.; Hradec, J.; Pelikán, E.; Mírovský, O.; Pillmann, W.; Holoubek, I.; Bandholz, T.), s. 341-347. ISBN 978-80-210-4824-9.
    [Towards eEnvironment. European Conference of the Czech Presidency of the Council of the EU. Prague (CZ), 25.03.2009-27.03.2009]
    Grant CEP: GA AV ČR 1ET400300414; GA MŽP SP/1A4/107/07
    Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z10300504
    Klíčová slova: data assimilation * air quality models * satellite data * GOME2 * OMI * IASI
    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 pomocí satelitních nástrojů přinášejí novou kvalitu do systémů asimilace dat pro modely kvality ovzduší. V našich experimentech asimilujeme troposférické sloupce NO2 získané pomocí nástrojů GOME2 a OMI společně s pozorováními NO2 z pozemních stanic. Metoda 4DVar byla použita ke společné optimalizaci počátečních podmínek a vhodných parametrů emisního modelu. Následně byly provedeny experimenty s předpovědí při nichž jsme studovali příspěvek asimilace dat k vylepšení jednodenní předpovědi.
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0175759