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2014 | OriginalPaper | Buchkapitel

38. Ensemble Perturbations for Chemical Data Assimilation

verfasst von : Jeremy D. Silver, Jørgen Brandt, Jesper H. Christensen, Michael Kahnert, Lennart Robertson

Erschienen in: Air Pollution Modeling and its Application XXII

Verlag: Springer Netherlands

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Abstract

The ensemble Kalman filter is a commonly used framework for chemical data assimilation. Random perturbations are required for the ensemble initial conditions and to account for model error. For a chemical transport model, such perturbations should represent appropriate scales of variation and correlations in the horizontal, vertical and chemical dimensions. We present a sampling scheme to generate normally distributed perturbations with covariances based on a climatological background covariance matrix, estimated with a spectral decomposition, assuming horizontally homogeneous and isotropic error correlations. We tested the sampling scheme with an ensemble Kalman filter coupled to the Danish Eulerian Hemispheric Model, a three-dimensional chemical transport model. Observations of CO were assimilated, leading to substantially reduced bias at surface monitoring stations.

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Literatur
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Metadaten
Titel
Ensemble Perturbations for Chemical Data Assimilation
verfasst von
Jeremy D. Silver
Jørgen Brandt
Jesper H. Christensen
Michael Kahnert
Lennart Robertson
Copyright-Jahr
2014
Verlag
Springer Netherlands
DOI
https://doi.org/10.1007/978-94-007-5577-2_38