Dataassimilasjon

Dataassimilasjon er ein metode som vert nytta i fleire geovitskapar, hovudsakleg innan vêrvarsling og hydrologi. Dataassimilasjon er ein metode for å overføre observasjonar av forskjellige variablar inn i matematiske modellar.

Ein matematisk modell har ei viss oppløysing der området som modellen vert nytta på er delt inn i eit grid eller eit nett. I ein datamodell med ei oppløysing på 10 km vil det vere 10 km mellom kvart gridpunkt der variablane vert rekna ut. Desse gridpunkta samsvarar som regel ikkje med observasjonsnettverket og ein nyttar derfor dataassimilasjon for å overføre observasjonane til kvart gridpunkt. For å gjere dette vert observasjonsvariablane innanfor eit grid interpolerte mellom dei næraste gridpunkta. Forskjellige statistiske metodar vert nytta for å gjere dette, som til dømes kalmanfiltrering.

Når ein har utført datassimilasjonen vil ein ha ein stattilstaund, ein analyse, der ein kjenner tilstanden i kvart gridpunkt i datamodellen. Likningane i modellen kan då nyttast til å rekne ut variablane i kvart gridpunkt framover i tid og lage eit varsel.

Litteratur

• R. Daley, Atmospheric data analysis, Cambridge University Press, 1991.
• ECMWF om dataassimilasjon
• Geir Evensen, Data Assimilation. The Ensemble Kalman Filter. Springer, 2007