Kun je dat iets beter uitleggen Ben? Dat de waarneming niet meer dan 50 cm mag afwijken vanhet modelveld?
Het model berekent een sneeuwdikte voor elke plek op aarde. Die dikte vloeit voort uit de vorige analyse en de verandering die berekend wordt: toename (sneeuwval) en afname (door verdamping, sublimatie, inklinking, et cetera). Als de analyse wordt uitgevoerd van de nieuwe modelrun, wordt de oude modelrun als 'eerste gok' genomen: de waarheid zal ergens in de buurt liggen van wat het model de vorige keer berekende. Omdat het model elke 12 uur draait, is de kans dat zich grote afwijkingen voordoen in zo'n kort tijdsbestek vrij klein. Het verschilt natuurlijk ook per element.
Er zijn voor elk element criteria opgesteld en controleprocedures om de waarnemingen, die binnenkomen van satellieten, waarnemers op de grond, boeien, et cetera, te controleren en te integreren in het geheel. In feite wordt de 'eerste gok' (vaak het achtergrondveld genoemd) bijgesteld aan de hand van de waarnemingen. Dat gebeurt niet 100%, omdat waarnemingen natuurlijk ook op zichzelf een foutmarge kennen en ruimtelijke interpolatie op zijn beurt weer een foutmarge oplevert.
Kortweg wordt de analyse dus als volgt gedaan:
- Model maakt prognose voor +12
- Tijd verloopt naar 12 uur vooruit
- Model gaat opnieuw draaien, de +12 verwachting wordt gebruikt als achtergrondveld
- Waarnemingen worden vergeleken met dit achtergrondveld en achtergrondveld wordt gradueel bijgesteld
- Bij te grote afwijkingen worden waarnemingen gevlagt en bijgesteld of genegeerd (bijstellen: denk aan dauwpunt boven temperatuur, dan wordt dauwpunt gelijk gezet aan temperatuur)
- Voor het sneeuwdek geldt het criterium dat de waarneming niet meer dan 50 cm mag afwijken van het achtergrondveld en niet meer dan x% van zijn omgeving
Het hele proces van de analyse is uiteraard nog veel complexer, er wordt namelijk ook nog gekeken naar het temporele aspect: hoe was de evolutie in het model en in de waarneming gedurende de eerste 12 uur van de verwachting van de vorige run. Deze methodiek heet 4DVAR: vierdimensionale variabele data-assimilatie en analyse.
Gr. Ben
Bericht laatst bijgewerkt: 03-02-2010 22:46
