Print syllabusData Processing in Meteorology
General data
| Course ID: | 1103-5`AIM |
| Erasmus code / ISCED: |
13.205
|
| Course title: | Data Processing in Meteorology |
| Name in Polish: | Analiza informacji meteorologicznych |
| Organizational unit: | Faculty of Physics |
| Course groups: |
(in Polish) Przedmioty do wyboru dla doktorantów; (in Polish) Przedmioty obieralne na studiach drugiego stopnia na kierunku bioinformatyka Physics (2nd level); elective courses Physics, 2nd level; Geophysics |
| Course homepage: | http://www.igf.fuw.edu.pl/meteo/stacja/wyklady/PrzetwarzanieDanychMeteo/ |
| ECTS credit allocation (and other scores): |
6.00
|
| Language: | Polish |
| Prerequisites (description): | (in Polish) Znajomość podstawowych zagadnień ze statystyki, analizy matematycznej i algebry umożliwiająca zrozumienie metod przetwarzania danych omawianych na wykładzie. |
| Mode: | Classroom |
| Short description: |
The course deals with basic methods of verification, correction and analysis of observation and measurement data as well as synthetizing presentations of atmospheric processes in various scales. |
| Full description: |
(in Polish) Celem wykładu jest zapoznanie studenta z podstawowa wiedzą z zakresu operowania danymi uzyskiwanymi z pomiarów meteorologicznych w zastosowaniach operacyjnych (synoptycznych i klimatologicznych) oraz naukowo-badawczych. Program: 1. Wiadomości wstępne Przetwarzanie danych jako proces redukcji i selekcji dostępnych informacji. Pojęcie redundancji. Problem reprezentacji procesów atmosferycznych w różnych skalach. Rodzaje danych meteorologicznych i klimatologicznych. Podstawowe formaty danych meteorologicznych (NetCDF, HDF, GRIB). Informacja o organizacji zbierania, transmisji przetwarzania danych meteorologicznych i klimatologicznych. 2. Przetwarzanie i analiza danych synoptycznych. a) Weryfikacja i korekcja danych obserwacyjnych. Źródła oraz rodzaje błędów i przekłamań. Wykorzystanie redundancji dla detekcji i korekcji błędów. b) Interpolacja danych liczbowych. Reprezentacja pół ciągłych i interpolacja do węzłów siatki regularnej. Główne techniki interpolacyjne - interpolacja liniowa, wielomiany, funkcje sklejane (splajny). Współczynniki wagowe. Wykorzystanie danych klimatologicznych i prognostycznych. c) Adaptacja i asymilacja danych niesynchronicznych. Wprowadzenie do asymilacji danych, asymilacja metoda 3DVar oraz 4DVar, filtr Kalmana, przykłady asymilacji danych satelitarnych i synoptycznych d) Filtracja danych synoptycznych i jej związek z interpolacją. Analiza synoptyczna obiektywna i subiektywna. Rozkłady na komponenty ortogonalne. e) Wizualizacja wyników przetwarzania i analizy. Nakładanie i animacja obrazów. 3. Przetwarzanie i analiza danych klimatologicznych a) Re-analiza danych klimatologicznych, standaryzacja długich serii obserwacyjnych na przykładzie re-analizy NCEP/NCAR i ERA40. b) Repetytorium podstaw probabilistyki, statystyki i teorii procesów stochastycznych. Pola losowe. Momenty statystyczne. Szum biały i kolorowy. Rozkłady kanoniczne procesów i pól losowych. Funkcje korelacyjne i autokorelacyjne. c) Analiza szeregów czasowych. Rozkłady kanoniczne szeregów czasowych. Szeregi stacjonarne. Klasyczna analiza Fouriera. Widmo mocy. Problemy ukrytych okresowości. Problemy praktyczne analizy Fourierowskiej. FFT. Szum czerwony i szum niebieski. Inne szeregi ortogonalne. Elementy analizy falkowej. d) Analiza pól stochastycznych. Naturalne funkcje ortogonalne i ich zastosowania w analizie klimatologicznej. Pola jednorodne i izotropowe i ich zastosowanie w tzw. interpolacji obiektywnej pól synoptycznych. e) Wybrane przykłady specjalnych technik przetwarzania np. filtr Kalmana, analiza fraktalne, sieci neuronowe, itp. Przewidywany nakład pracy studenta: Uczestnictwo w zajęciach: 60 h Przygotowanie do zajęć i zadania domowe: 20 h Przygotowanie do egzaminu i egzamin 20 h |
| Bibliography: |
1. R. R. Rogers, M. K. Yau: A short course in cloud physics. Pergamon Press, Oxford, 1989. 2. R.A. Houze: Cloud dynamics. Academic Press, 1993. 3. W.R. Cotton, I.R.A. Anthes: Storm and cloud dynamics. Academic Press, 1989 4. F.H. Ludlam: Clouds and storms. The Pennsylvania State University Press, 1980 |
| Learning outcomes: |
Knowledge: 1. Knowledge of modern research methods to processing of the synoptic and climate data. 2. Knowledge of data assimilation methods Skills: 1. Ability to perform, analysis and interpretation of geophysical measurements. 2. Knowledge of software for the analysis of geophysical data. 3. Knowledge of standard data formats. 4. Ability to perform data visualization, plotting maps based on measurements of irregular observation network. 5. Ability to carry out a synthetic study of atmospheric phenomena at different scales. Personal and social competence: 1. The student can independently search for information in the literature, also in foreign languages. 2. Student is able to precisely formulate questions to deepen their understanding of the topic. 3. The student understands and appreciates the importance of intellectual honesty in the work of his own; act ethically. |
| Assessment methods and assessment criteria: |
Final assessment will be based on class exercises and oral exam (during the exam session). The oral exam may be taken by students who passes the exercises class. A list of theoretical questions for the oral exam will be announced in advance. Attendance at lectures and tutorials is strongly encouraged, but is not compulsory. |
Classes in period "Summer semester 2023/24" (in progress)
| Time span: | 2024-02-19 - 2024-06-16 |
 
MO TU W TH WYK
FR CW
|
| Type of class: |
Classes, 30 hours
Lecture, 30 hours
|
|
| Coordinators: | Krzysztof Markowicz | |
| Group instructors: | Krzysztof Markowicz | |
| Students list: | (inaccessible to you) | |
| Examination: | Examination |
Copyright by University of Warsaw.
