Hydrometeorological Research Center of Russian Federation E-mail: v.v.kopeykin@mail.ru, alferov@mecom.ru
А
n automated graphical system Isograph has been developed at the Hydrometcentre of Russia for visu- alization of meteorological fields and observational data. The software is designed both for operational needs and research.Isograph can display meteorological data in the form of georeferenced maps in one of the supported pro- jections (equidistant cylindrical, cylindrical Mercator, polar stereographic). Several images can be easily com- bined by setting parameters describing the map view. The parameter set can be saved as a profile and used again later. The data can be both on regular and irregular grids. If input fields are defined on one and the same grid, it is possible to display a linear combination of the fields thus allowing additional data analysis.
Isograph has its own library of geographical objects (coastlines, rivers, state boundaries, weather stations, etc.), it has the ability to obtain meteorological information both from local sources (text and binary files on a user’s computer) and network databases. In the second case, the projection parameters can be obtained auto- matically, provided that they are present in the database.
The program has a user-friendly Russian-language interface, based on menus and dialogs. In addition to the interactive mode, the program can also work in a batch mode, which allows to automate the creation of maps on preliminary prepared templates using the built-in scripting language. Scripts can be created manually, as well as through a script generator built into the software package. To make a script with the script generator, you need only to set a necessary sequence of actions using intuitive dialog boxes.
The constant development of Isograph makes it possible to provide meteorologists and researchers with more and more convenient and powerful tools for analyzing meteorological data.
Isograph – автоматизированная графическая система для визуализации метеорологических полей и данных наблюдений
Копейкин В.В., Алферов Ю.В.
Гидрометцентр России
E-mail: v.v.kopeykin@mail.ru, alferov@mecom.ru
В
ФГБУ «Гидрометцентр России» разработана автоматизированная графическая система для ви- зуализации метеорологических полей и данных наблюдений – Isograph (рис. 1). Данный про- граммный комплекс предназначен для использования, как в оперативных, так и исследователь- ских целях.Рис. 1. Интерактивный ре- жим работы Isograph
INTERNATIONAL YOUNG SCIENTISTS SCHOOL AND CONFERENCE ON COMPUTATIONAL INFORMATION TECHNOLOGIES FOR ENVIRONMENTAL SCIENCES
CITES’ 2017
Isograph даёт возможность отображать метеорологические данные в форме карт с географической привязкой в одной из доступных проекций (эквидистантная цилиндрическая, цилиндрическая мерка- торская, полярная стереографическая), позволяя комбинировать несколько изображений с настройкой параметров (рис. 2). Параметры отображения могут быть сохранены в виде профилей и использованы повторно. Данные могут поступать как в виде регулярной, так и нерегулярной сети точек. Также в про- грамме доступна возможность производить линейные комбинации двух полей, заданных на одной сет- ке, что даёт возможность проводить дополнительный анализ данных.
Рис. 2. Метеорологические данные в форме карт с географической привязкой
Isograph имеет свою библиотеку географических объектов (береговые линии, реки, границы госу- дарств, метеостанции и т.д.), обладает возможностью получения метеорологической информации из локальных источников (текстовых и бинарных файлов) и из сетевых баз данных (рис. 3). Во втором случае параметры проекции могут быть получены автоматически, при условии наличия таковых в базе данных.
Рис. 3. Место Isograph в технологии обработки метеоинформации
МЕЖДУНАРОДНАЯ МОЛОДЕЖНАЯ ШКОЛА И КОНФЕРЕНЦИЯ ПО ВЫЧИСЛИТЕЛЬНО-ИНФОРМАЦИОННЫМ ТЕХНОЛОГИЯМ ДЛЯ НАУК ОБ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЕ
CITES’ 2017
Программа обладает дружественным к пользователю русскоязычным интерфейсом, основанным на меню и диалогах. Помимо интерактивного режима программа также может работать в пакетном ре- жиме, позволяющем, используя встроенный скриптовой язык, автоматизировать создание карт по зара- нее заготовленным шаблонам. Скрипты могут создаваться вручную, а также посредствам встроенного в программный комплекс генератора скриптов, в котором задание необходимой последовательности дей- ствий производится при помощи интуитивно понятных диалоговых окон (рис. 4).
Рис. 4. Генератор скриптов
Постоянное развитие Isograph дает возможность предоставлять метеорологам и исследователям все более удобные и мощные инструменты анализа метеорологических данных.
Литература:
1. Алферов Ю.В., Копейкин В.В. Аспекты автоматизации в гидрометеорологической системе визуализации Isograph// Труды Гидрометцентра России. — 2011. — Вып. 346. — С. 17-27.
2. Копейкин В.В., Алферов Ю.В. Построение изолиний по нерегулярной сети точек в рамках графической системы Isograph// Труды Гидрометцентра России. — 2011. — Вып. 346. — С.
62-75.
3. Алферов Ю.В., Копейкин В.В. Применение многопоточности в графической системе Iso- graph// Труды Гидрометцентра России. — 2015. — Вып. 353. — С. 15-25.
INTERNATIONAL YOUNG SCIENTISTS SCHOOL AND CONFERENCE ON COMPUTATIONAL INFORMATION TECHNOLOGIES FOR ENVIRONMENTAL SCIENCES
CITES’ 2017
The use of correlated observation errors in satellite AMV data for the ensemble data assimilation system based on LETKF algorithm
1
Mizyak V.,
2Shlyaeva A.,
1,3Tolstykh M.
1 Hydrometeorological Research Centre of Russia, Moscow, Russia
2 Cooperative Institute for Research in Environmental Sciences, Boulder, USA
3 Institute of Numerical Mathematics RAS, Moscow, Russia E-mail: vmizyak@mecom.ru
D
ata assimilation methods are used in meteorology to generate initial data for NWP models. The results of data assimilation, so-called analysis, combine the model state and observational data. The huge number of satellite data is needed to improve analysis accuracy, because in situ observations are sparse and irregularly located.Satellite observations usually provide indirect information on temperature, humidity, surface parameters, clouds, ozone and other constituents. Converting observational parameters to model variables is a complex problem, partially related to significant correlations in observational errors.
The suggestion about uncorrelated observation errors in data assimilation is very convenient, because the observation errors covariance matrix R used in assimilation scheme is diagonal and there is no need to invert it.
It was shown before that the use of correlated data with diagonal matrix R in data assimilation deteriorates the analysis accuracy.
Satellite-derived atmospheric motion vectors (AMV) observations are the important source of wind infor- mation above the Tropics, ocean areas and Polar regions. Their errors have significant autocorrelations and one of the ways to improve the analysis quality is a more accurate specification of the AMV observation errors. This necessitates the use of the non-diagonal observation error covariance matrix R in the data assimilation scheme.
We perform the Second Order Autoregressive function (SOAR) from [Bormann, 2003] to model non-diagonal elements in R.
Data assimilation system used is based on LETKF scheme [Hunt, 2007]. The operational SL-AV model [Tolstykh, 2015] with the horizontal resolution of 0.9°x0.72° lon-lat and 28 vertical levels is used as forecast model to generate first guess (or background) fields. It is demonstrated that accounting for correlations in AMV observation errors in the data assimilation system reduces the errors of 5-days forecasts computed from the initial data of this system.
Использование коррелированных ошибок спутниковых данных наблюдений AMV в ансамблевой системе
усвоения данных на основе LETKF
1
Мизяк В.Г.,
2Шляева А.В.,
1,3Толстых М.А.
1 Гидрометцентр России
2 Кооперативный институт исследований в области окружающей среды, Боулдер, США
3 Институт вычислительной математики РАН, Москва, Россия E-mail: vmizyak@mecom.ru
ВВЕДЕНИЕ
В метеорологии усвоением данных называют циклический процесс, в ходе которого определяются численные характеристики состояния атмосферы в определённые моменты времени с использованием имеющихся данных метеорологических наблюдений и некоторой априорной информации об исследуе- мом состоянии атмосферы. B результате получают регулярное трёхмерное распределение переменных (две компоненты ветра, температура и влажность, давление на поверхности Земли), которые использу- ются в численных моделях прогноза погоды в качестве начальных данных. Такое распределение приня- то называть объективным анализом, или чаще просто анализом. Объективный анализ является макси- мально точной (в некотором смысле) оценкой состояния атмосферы.
Для повышения точности анализа необходимо усваивать постоянно увеличивающиеся массивы данных спутниковых наблюдений. Сложность усвоения таких данных стоит в том, что в ходе спутнико- вых измерений (в отличие от традиционных контактных наблюдений) происходит определение вели-
МЕЖДУНАРОДНАЯ МОЛОДЕЖНАЯ ШКОЛА И КОНФЕРЕНЦИЯ ПО ВЫЧИСЛИТЕЛЬНО-ИНФОРМАЦИОННЫМ ТЕХНОЛОГИЯМ ДЛЯ НАУК ОБ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЕ
CITES’ 2017
чин, которые не являются прямой информацией о состоянии модельных переменных. Для получения значений модельных переменных из спутниковых данных приходится применять сложные алгоритмы и процедуры, которые способны вносить свои ошибки в измеренные значения. Учёт этих ошибок и их свойств является сложной задачей, которая требует решения, т. к. данных традиционной наблюдатель- ной сети крайне не достаточно для подготовки качественных анализов.