Analiza informacji meteorologicznych

Znajomość podstawowych zagadnień ze statystyki, analizy matematycznej i algebry umożliwiająca zrozumienie metod przetwarzania danych omawianych na wykładzie.

w sali

UWAGA

Celem wykładu jest zapoznanie studenta z podstawowa wiedzą z zakresu operowania danymi uzyskiwanymi z pomiarów meteorologicznych w zastosowaniach operacyjnych (synoptycznych i klimatologicznych) oraz naukowo-badawczych.

Program:

1. Wiadomości wstępne

Przetwarzanie danych jako proces redukcji i selekcji dostępnych informacji. Pojęcie redundancji. Problem reprezentacji procesów atmosferycznych w różnych skalach. Rodzaje danych meteorologicznych i klimatologicznych. Podstawowe formaty danych meteorologicznych (NetCDF, HDF, GRIB). Informacja o organizacji zbierania, transmisji przetwarzania danych meteorologicznych i klimatologicznych.

2. Przetwarzanie i analiza danych synoptycznych.

a) Weryfikacja i korekcja danych obserwacyjnych. Źródła oraz rodzaje błędów i przekłamań. Wykorzystanie redundancji dla detekcji i korekcji błędów.

b) Interpolacja danych liczbowych. Reprezentacja pół ciągłych i interpolacja do węzłów siatki regularnej. Główne techniki interpolacyjne - interpolacja liniowa, wielomiany, funkcje sklejane (splajny). Współczynniki wagowe. Wykorzystanie danych klimatologicznych i prognostycznych.

c) Adaptacja i asymilacja danych niesynchronicznych.

Wprowadzenie do asymilacji danych, asymilacja metoda 3DVar oraz 4DVar, filtr Kalmana, przykłady asymilacji danych satelitarnych i synoptycznych

d) Filtracja danych synoptycznych i jej związek z interpolacją. Analiza synoptyczna obiektywna i subiektywna. Rozkłady na komponenty ortogonalne.

e) Wizualizacja wyników przetwarzania i analizy. Nakładanie i animacja obrazów.

3. Przetwarzanie i analiza danych klimatologicznych

a) Re-analiza danych klimatologicznych, standaryzacja długich serii obserwacyjnych na przykładzie re-analizy NCEP/NCAR i ERA40.

b) Repetytorium podstaw probabilistyki, statystyki i teorii procesów stochastycznych. Pola losowe. Momenty statystyczne. Szum biały i kolorowy. Rozkłady kanoniczne procesów i pól losowych. Funkcje korelacyjne i autokorelacyjne.

c) Analiza szeregów czasowych. Rozkłady kanoniczne szeregów czasowych. Szeregi stacjonarne. Klasyczna analiza Fouriera. Widmo mocy. Problemy ukrytych okresowości. Problemy praktyczne analizy Fourierowskiej. FFT. Szum czerwony i szum niebieski. Inne szeregi ortogonalne. Elementy analizy falkowej.

d) Analiza pól stochastycznych. Naturalne funkcje ortogonalne i ich zastosowania w analizie klimatologicznej. Pola jednorodne i izotropowe i ich zastosowanie w tzw. interpolacji obiektywnej pól synoptycznych.

e) Wybrane przykłady specjalnych technik przetwarzania np. filtr Kalmana, analiza fraktalne, sieci neuronowe, itp.

Przewidywany nakład pracy studenta:

Uczestnictwo w zajęciach: 60 h

Przygotowanie do zajęć i zadania domowe: 20 h

Przygotowanie do egzaminu i egzamin 20 h

1. R. R. Rogers, M. K. Yau: A short course in cloud physics. Pergamon Press, Oxford, 1989.

2. R.A. Houze: Cloud dynamics. Academic Press, 1993.

3. W.R. Cotton, I.R.A. Anthes: Storm and cloud dynamics. Academic Press, 1989

4. F.H. Ludlam: Clouds and storms. The Pennsylvania State University Press, 1980

Wiedza:

1. Poznanie podstawowych metod przetwarzania podstawowych danych synoptycznych i klimatycznych

2. Poznanie metod asymilacji danych meteorologicznych do modeli prognoz pogody

Umiejętności:

1. Umiejętność wykonywania, analizy i interpretacji pomiarów geofizycznych

2. Znajomość oprogramowania służącego analizie danych geofizycznych

3. Znajomość różnych formatów danych meteorologicznych

4. Umiejętność wizualizacji danych, wykreślania map na podstawie pomiarów w nieregularnej sieci obserwacyjnej

5. Umiejętność przeprowadzenia syntetycznej analizy zjawisk atmosferycznych w różnych skalach

Kompetencje personalne i społeczne:

1. Student potrafi samodzielnie wyszukiwać informacje w literaturze, także w językach obcych

2. Student potrafi precyzyjnie formułować pytania służące pogłębianiu własnego zrozumienia danego tematu

3. Student rozumie i docenia znaczenie uczciwości intelektualnej w działaniach własnych; postępuje etycznie

Uczęszczanie na wykład i ćwiczenia jest zalecane, acz nieobowiązkowe. Uzyskanie pozytywnej oceny końcowej z wykładu możliwe jest po pozytywnym zaliczeniu ćwiczeń i zdaniu egzaminu ustnego.

Do egzaminu ustnego mogą przystąpić studenci, którzy uzyskali zaliczenie z ćwiczeń. Lista zagadnień na egzamin ustny zostanie podana z około miesięcznym wyprzedzeniem w zależności od materiału zrealizowanego na zajęciach.

Zaliczenie ćwiczeń odbywa się na podstawie aktywności na zajęciach oraz na podstawie wykonanych prac domowych.