search query: @keyword data-assimilaatio / total: 3
reference: 3 / 3
« previous | next »
Author:Vira, Julius
Title:Variational data assimilation in chemistry-transport modelling
Variaatiolaskentaan perustuva data-assimilaatio kemia-kuljetusmallinnuksessa
Publication type:Master's thesis
Publication year:2008
Pages:49      Language:   eng
Department/School:Matematiikan ja systeemianalyysin laitos
Main subject:Matematiikka   (Mat-1)
Supervisor:Somersalo, Erkki
Instructor:Sofiev, Mikhail
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark T80     | Archive
Keywords:data assimilation
chemistry-transport models
4D-VAR
data-assimilaatio
kemia-kuljetusmallit
4D-VAR
Abstract (eng): In meteorology, combining the information from models and measurements to produce an estimate of the atmospheric state is called data assimilation.
This work focuses on applying the 4D-VAR data assimilation method in chemistry-transport models, which describe the evolution of atmospheric composition.

The main feature of the 4D-VAR method is its ability to rigorously utilise measured data obtained at different times using the modelled evolution of the atmosphere.
This makes it possible to adapt the method for estimation of emission sources.
Efficient solution of the problem requires developing and solving the so-called adjoint model, which can be realised either by modifying the discretised problem, or by transforming the original differential equa- tion.
Following the latter approach, the adjoint problem for the chemistry-transport model is derived and presented.
In most of the literature (Lions 1971; Marchuk 1995), the problem has been discussed in the context of control theory, and one of the objectives of the work has been to develop a synthesis between those and the meteorological literature.

The applied part of the work discusses the implementation of the method in the SILAM chemistry-transport model used at Finnish Meteorological Institute.
The implementation was tested in practice by assimilating measured concentrations of sulphur dioxide in Central and Southern Europe into daily forecasts over a period of two weeks.
While the total forecast error was decreased using data assimilation, the geographical distribution of the improvements was uneven.
In particular, the reference run without data assimilation produced highly overestimated concentrations of sulphur dioxide near the volcano Mt.
Etna.
According to the assimilation results, this appears to be caused by incorrect parametrisation of the volcano in the emission inventory.

The results regarding Mt.
Etna encourage into using the method at least for more limited studies aiming at estimation of emission sources.
However, further work is needed to make the method and its implementation useful in operational modelling.
Abstract (fin): Data-assimilaatiolla tarkoitetaan meteorologiassa havaintojen ja mallinnuksen avulla saadun informaation yhdistämistä kattavaksi kokonaiskuvaksi.
Tässä työssä käsitellään ensisijaisesti säämalleissa käytetyn neliulotteisen variaatiomenetelmän (4D-VAR) soveltamista data-assimilaatioon ilmakehän koostumuksen kehitystä kuvaavassa kemia-kuljetusmallissa.

Käytetyn menetelmän oleellinen piirre on eriaikaisen havaintodatan täsmällinen hyödyntäminen mallinnetun aikakehityksen avulla, mikä mahdollistaa menetelmän soveltamisen säämalleista poiketen päästölähteiden arvioimiseen.
Ongelman tehokas käsittely edellyttää ns. adjungoidun mallin muodostamista ja ratkaisua, mikä voidaan toteuttaa muokkaamalla joko diskretoitua tehtävää tai alkuperäistä differentiaaliyhtälöä.
Työssä käsitellään lähinnä jälkimmäistä vaihtoehtoa ja esitetään adjungoitu tehtävä kemia-kuljetusmallille.
Ongelmaa on aiemmin käsitelty erityisesti säätöteorian kannalta (Lions 1971; Marchuk 1995), ja yhtenä tavoitteena työssä oli muodostaa synteesi näiden sekä meteorologisten lähteiden välille.

Työn sovelletussa osassa käsitellään menetelmän toteutusta Ilmatieteen laitoksen käyttämään SILAM-kemia-kuljetusmalliin.
Toteutusta kokeiltiin käytännössä assimiloimalla vuorokauden ennusteisiin kahden viikon ajan mitattuja rikkidioksidipitoisuuksia Etelä- ja Keski-Euroopan alueella.
Kokeessa datan assimilointi pienensi ennusteiden kokonaisvirhettä, mutta parannukset jakautuivat epätasaisesti eri alueille.
Erityisenä havaintona ilman data-assimilaatiota suoritettu vertailuajo tuotti tulivuori Etnan lähellä vahvasti yliarvioituja pitoisuuksia, ja assimilaatiotulosten perusteella tämä vaikuttaa johtuvan tulivuoren virheellisestä parametrisoinnista päästöinventaariossa.

Etnan osalta tulokset rohkaisevat soveltamaan menetelmää etenkin rajatumpiin, päästölähteiden arviointiin tähtääviin tutkimuksiin.
Menetelmän ja sen toteutuksen käyttö operatiivisessa mallinnuksessa edellyttää kuitenkin jatkokehittelyä.
ED:2009-02-18
INSSI record number: 36761
+ add basket
« previous | next »
INSSI