Data-assimilaatiomenetelmistä ja niiden soveltamisesta ROSE-kemiakuljetusmalllin
| Contribuinte(s) |
Helsingin yliopisto, matemaattis-luonnontieteellinen tiedekunta, matematiikan ja tilastotieteen laitos Helsingfors universitet, matematisk-naturvetenskapliga fakulteten, institutionen för matematik och statistik University of Helsinki, Faculty of Science, Department of Mathematics and Statistics |
|---|---|
| Data(s) |
30/11/2009
|
| Resumo |
Data-assimilaatio on tekniikka, jossa havaintoja yhdistetään dynaamisiin numeerisiin malleihin tarkoituksena tuottaa optimaalista esitystä esimerkiksi ilmankehän muuttuvasta tilasta. Data-assimilaatiota käytetään muun muassa operaativisessa sään ennustamisessa. Tässä työssä esitellään eri data-assimilaatiomenetelmiä, jotka jakautuvat pääpiirteittäin Kalmanin suotimiin ja variaatioanaalisiin menetelmiin. Lisäksi esitellään erilaisia data-assimilaatiossa tarvittavia apuvälineitä kuten optimointimenetelmiä. Eri data-assimilaatiomenetelmien toimintaa havainnollistetaan esimerkkien avulla. Tässä työssä data-assimilaatiota sovelletaan muun muassa Lorenz95-malliin. Käytännön data-assimilaatio-ongelmana on GOMOS-instrumentista saatavan otsonin assimiloiminen käyttäen hyväksi ROSE-kemiakuljetusmallia. |
| Identificador |
URN:NBN:fi-fe201001271191 |
| Idioma(s) |
fi |
| Publicador |
Helsingin yliopisto Helsingfors universitet University of Helsinki |
| Direitos |
Julkaisu on tekijänoikeussäännösten alainen. Teosta voi lukea ja tulostaa henkilökohtaista käyttöä varten. Käyttö kaupallisiin tarkoituksiin on kielletty. This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited. Publikationen är skyddad av upphovsrätten. Den får läsas och skrivas ut för personligt bruk. Användning i kommersiellt syfte är förbjuden. |
| Tipo |
Pro gradu Master's thesis Pro gradu Text |
