@PhDThesis{Azevedo:2018:AjDiAn,
author = "Azevedo, Helena Barbieri de",
title = "Ajuste din{\^a}mico para an{\'a}lise hibrida entre um sistema
variacional e o filtro de Kalman por conjunto",
school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
year = "2018",
address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
month = "2018-10-22",
keywords = "assimila{\c{c}}{\~a}o de dados, sistemas h{\'{\i}}bridos,
filtro de Kalman por conjunto, sistema variacional, previs{\~a}o
num{\'e}rica do tempo, data assimilation system, hybrid system,
ensemble Kalman filter, variational system, numerical weather
prediction.",
abstract = "Ao longo dos {\'u}ltimos anos, os sistemas de
assimila{\c{c}}{\~a}o de dados H{\'{\i}}bridos t{\^e}m sido
alvo de v{\'a}rios estudos. Esses sistemas consistem em combinar
dois outros sistemas de assimila{\c{c}}{\~a}o de dados, sendo
usualmente um variacional e outro baseado em conjunto. Os sistemas
H{\'{\i}}bridos tradicionais visam beneficiar um sistema
variacional atrav{\'e}s do uso da covari{\^a}ncia do erro do
background de um sistema por conjunto. Uma abordagem mais recente
visa melhorar um sistema por conjunto atrav{\'e}s da estabilidade
vinda do sistema variacional, pela combina{\c{c}}{\~a}o linear
entre suas an{\'a}lises, ponderadas por um peso est{\'a}tico
arbitr{\'a}rio. Considerando que os sistemas de
assimila{\c{c}}{\~a}o de dados variacionais e os sistemas por
conjunto apresentam erros diferentes e que uma forma de
quantificar a incerteza do sistema por conjunto {\'e}
atrav{\'e}s do seu espalhamento, esta tese de doutorado
prop{\~o}e avaliar o ganho ao incluir em um sistema de
assimila{\c{c}}{\~a}o de dados H{\'{\i}}brido M{\'e}dio um
coeficiente de ajuste din{\^a}mico, o qual utiliza essas
informa{\c{c}}{\~o}es de incerteza do sistema por conjunto na
configura{\c{c}}{\~a}o desse coeficiente. A metodologia
empregada, utiliza como modelo um MCGA simplificado (SPEEDY), como
sistema por conjunto o LETKF, e como sistema variacional o 3DVar
para comporem o sistema H{\'{\i}}brido M{\'e}dio. O coeficiente
de ajuste din{\^a}mico {\'e} calculado com base nos valores
normalizados do espalhamento do conjunto. Foram realizados ao todo
oito experimentos, sendo dois deles com o LETKF e com o 3DVar
separadamente, cinco deles variando os valores de alfa fixo ( = 0,
1, = 0, 3, = 0, 5, = 0, 7 e = 0, 9), e por {\'u}ltimo, um
experimento utilizando o coeficiente de ajuste din{\^a}mico.
Nesses experimentos foram avaliadas as an{\'a}lises e
previs{\~o}es de at{\'e} 120 horas para os per{\'{\i}}odos de
ver{\~a}o e inverno. Os resultados mostraram que o LETKF
apresenta erros menores que o 3DVar tanto em suas an{\'a}lises
quanto nos primeiros hor{\'a}rios de previs{\~a}o, por{\'e}m
esse padr{\~a}o se inverte a partir de aproximadamente 48 horas
de previs{\~a}o. Atrav{\'e}s da avalia{\c{c}}{\~a}o feita com
as an{\'a}lises geradas pelos diversos valores de alfa, foi
encontrado um valor {\'o}timo de = 0, 1, e quando este resultado
foi comparado contra o experimento com o coeficiente de ajuste
din{\^a}mico, tamb{\'e}m obteve, na maioria dos casos, menores
erros nas an{\'a}lises. No entanto, para o per{\'{\i}}odo de
ver{\~a}o, o coeficiente de ajuste din{\^a}mico apresentou
an{\'a}lises mais balanceadas, enquanto as an{\'a}lises geradas
pelo = 0, 3, para o per{\'{\i}}odo de inverno, foram melhor
balanceadas. Ao serem comparadas as previs{\~o}es geradas a
partir das an{\'a}lises dos experimentos com = 0, 1 e com o
coeficiente de ajuste din{\^a}mico, observou-se o seguinte
padr{\~a}o de comportamento: existe uma tend{\^e}ncia no aumento
do ganho do experimento com o coeficiente de ajuste din{\^a}mico
em rela{\c{c}}{\~a}o ao experimento com = 0, 1. Por fim,
experimentos adicionais foram realizados a fim de avaliar o
comportamento do sistema H{\'{\i}}brido M{\'e}dio em
rela{\c{c}}{\~a}o ao aumento no n{\'u}mero de membros e em
rela{\c{c}}{\~a}o a otimiza{\c{c}}{\~a}o do intervalo do
coeficiente de ajuste din{\^a}mico. ABSTRACT: Over the past few
years, Hybrid data assimilation systems have been the subject of
several studies. These systems consist of combining two other data
assimilation systems, usually one variational and one ensemble
based. Traditional Hybrid systems aim to benefit a variational
system by using the background error covariance of the ensemble
based system. The most recent approach is to improve the ensemble
based system, through the stability of the variational system, by
the linear combination between both analyses, weighted by an
arbitrary static weight. Considering that variational data
assimilation systems and ensemble based systems have different
errors, one way of quantifying the uncertainty of the system is
through the ensemble spread. This PhD thesis proposed to evaluate
a Hybrid Gain data assimilation system by including a dynamic fit
coefficient, which considers the uncertainty information from the
ensemble system. The methodology uses a simplified AGCM (SPEEDY)
model, an ensemble based system (LETKF) and a variational system
(3DVar) to build up the Hybrid Gain system. The dynamic fit
coefficient is calculated based on the normalized values of the
ensemble spread. A total of eight experiments were performed, two
of them using LETKF and 3DVar separately, five of them varying the
fixed alpha values ( = 0.1, = 0.3, = 0.5, = 0.7 and = 0.9), and
finally, an experiment using the dynamic fit coefficient. In these
experiments, the analyses and forecasts of up to 120 hours for the
summer and winter were analyzed. The results showed that LETKF
presented smaller errors when compared to the 3DVar in both
analyzes and the first forecasting hours, but this pattern
reverses starting on approximately 48 hours. By evaluating the
various alpha values, an optimal value of = 0.1 was found, and
when this result was compared against the experiment with the
dynamic fit coefficient, it also obtained, in most cases, smaller
errors in the analyzes. Furthermore, during the summer, the
dynamic fit coefficient presented more balanced analyzes, whereas
the analyzes generated by the = 0.3, for the winter period, were
better balanced. When the forecasts generated from the analyzes of
the experiments with = 0.1 and the dynamic fit coefficient were
compared, the following was noticed: there is a tendency in the
gain of the experiment with the dynamic fit coefficient with
respect to the experiment with = 0.1. Finally, additional
experiments were carried out in order to evaluate the behavior of
the Hybrid Gain system with respect to the increase in the number
of members and i to the optimization of the range of the dynamic
adjustment coefficient.",
committee = "Arav{\'e}quia, Jos{\'e} Ant{\^o}nio (presidente) and
Gon{\c{c}}alves, Luis Gustavo Gon{\c{c}}alves de (orientador)
and Bastarz, Carlos Frederico and Kalnay, Eug{\^e}nia and Harter,
Fabr{\'{\i}}cio Pereira",
englishtitle = "Dynamic fit for hybrid analysis between a variational system and
ensemble Kalman filter",
language = "pt",
pages = "152",
ibi = "8JMKD3MGP3W34R/3S5CNC2",
url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/3S5CNC2",
targetfile = "publicacao.pdf",
urlaccessdate = "29 mar. 2024"
}