Abstrakt
Asimilace dat do numerických předpovědních modelů kombinuje předběžné pole s pozorováními, kde vliv obou příspěvků je vážen chybou informací. Správný odhad těchto chyb vede k lepší kvalitě počátečních podmínek modelu, avšak odhadnout chybu pozorování v kontextu asimilace dat není přímočarý problém.
Cílem této práce je demonstrovat význam chyb pozorování v asimilaci dat, seznámit se s jejich hlavními příčinami a nakonec diagnostikovat chybu pozorování u přístrojů AMSU-A a MHS (družice NOAA a MetOp) v modelu Aladin/CZ. V praktické části jsme nejprve studovali nekonzistenci času pozorování a předběžného pole a její vliv na chybu reprezentativnosti.
Výsledky ukázaly významný vliv délky asimilačního okna na chybu reprezentativnosti. Vhodná délka asimilačního okna byla odhadnuta na 2 hod (MHS) a 3 hod (AMSU-A).
Následně jsme určili chybu pozorování na základě metody popsané v Desroziers et al. (2005). Diagnostika odhalila nadhodnocení výchozího nastavení chyb v Aladin/CZ, které u přístroje MHS dosahovalo až 300 %.