Data assimilation of atmosphericobservations of the Earth using
ensemble Kalman filter
Takeshi Enomoto

DPRI, Kyoto University/Earth Simulator Center, JAMSTEC
eno@dpac.dpri.kyoto-u.ac.jp
T. Miyoshi (University of Maryland)
J. Inoue, M. Hattori (RIGC, JAMSTEC)
A. Kuwano-Yoshida, N. Komori, B. Taguchi (Earth Simulator Center, JAMSTEC)
S.Yamane (Doshisha University)
9 April 2012
CPS seminar
12年4月9日月曜日

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Plan of the talk

• Data assimilation• Mechanisms and predictability• Evaluation of observations

12年4月9日月曜日

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Observation and forecast12年4月9日月曜日

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Sondes

Aircraft

Surface

Ships & buoys

AMV

QuikScat

12年4月9日月曜日

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Observation and Simulation

12年4月9日月曜日

observation

simulation

distribution

inhomogeneous

homogeneousconsistency

individual

model

error

small

large

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Data assimilation• Minimum variance, sequential• Optimal interpolation, Ensemble Kalman filter• Maximum likelyhood, iterative• 3DVar, 4DVar

12年4月9日月曜日

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3DVar, 4DVar, EnKF compared

Whitaker, Compo, Thépaut (2009)12年4月9日月曜日

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Whitaker, Compo, Thépaut (2009)12年4月9日月曜日

12

Whitaker, Compo, Thépaut (2009)12年4月9日月曜日

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LETKF
Local Ensemble Transform Kalman Filter• Weighted average• Assimilate observations intothe mean

• The analysis error covarianceis the linear combination ofthe forecast error covariance• Local analysis
LETKF: Hunt et al. 2007; Miyoshi and Yamane 2007; Miyoshi et al. 2007

12年4月9日月曜日

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ALERA

12年4月9日月曜日

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ALERA
AFES-LETKF experimental reanalysis• first application of LETKF to full AGCM
• provides analysis ensemble spread as errorestimates• a product of collaboration among JMA, JAMSTECand CIS

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ALERA: specifications• Observations used in NWP at JMA• AFES T159L48M40• from 18UTC 1 May 2005 to 12UTC 11 Jan 2007
• u, v, T, T–Td, z, slp• available from the Earth Simulator Center
http://www.jamstec.go.jp/esc/afes/alera/

Hunt et al. 2007; Miyoshi and Yamane 2007; Miyoshi et al. 2007a

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ALEDAS: AFES-LETKF Ensemble
Data Assimilation System
AFES

observation
LETKF

analysisanalysisforecast

t=t0

t=t1

LETKF: Hunt et al. 2007; Miyoshi and Yamane 2007; Miyoshi et al. 2007
AFES: Numaguti et al. 1997; Ohfuchi et al. 2004; Enomoto et al. 2008
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Forecast–Analysis Cycle
AFES-LETKF
merge

forecast
ICAFESBC

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restart6h window
t-3
t-2 analysis
anal
t-1
split

t
t+1
t+2t+3

LETKF
gues

obs

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Miyoshi et al. 2007a
12年4月9日月曜日

20

Miyoshi et al. 2007a
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Typhoons

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850 (u,v) and standardized U850 spread

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ET of Typhoon 0504
GOES 9 IR
JMA/Kochi Univ

ALERA(u,v) 850 hPa & u850 sprd

2005-06-09 0UTC
12年4月9日月曜日

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T0505 HAITANG

12年4月9日月曜日

T0507 BANYAN

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Tropics

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VP20012年4月9日月曜日

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meanspread
Enomoto et al., 2010 GRL
12年4月9日月曜日

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Lag correlation between
mean and spread
0.6

0.52

0.4
0.2
0-0.2

-10 -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

spread leads

days

spread lags

Enomoto et al., 2010 GRL
12年4月9日月曜日

29

Influence of sondes inMatsuno-Gill pattern
ALERA (w/o MISMO sondes)

MISMO Oct–Dec 2006
in the Indian OceanInfluence on
typhoon genesis
with MISMO sondes

ALERA – with MISMO
Moteki et al. 2011, QJRMS
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Moteki, pers. comm.
12年4月9日月曜日

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Arctic

12年4月9日月曜日

32

Arctic ice in September 2011

NSIDC
12年4月9日月曜日

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Blue Arctic in 30 years?
Ensemble mean sea ice thickness
MarchSeptember< 2.5 m< 1.2 m
4.6 M km2

< 2.0 m
1.0 M km2
6 selected IPCC models
Wang and Overland 200912年4月9日月曜日

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Experimental settings• Reference: ALERA• Test: pressure observations north of 70N removed• About half a year from June 2006

12年4月9日月曜日

35

Impact on sea-level pressure

Inoue et al 200912年4月9日月曜日

36

Stratosphere

12年4月9日月曜日

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E–30 m/s

W
15 m/s12年4月9日月曜日

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ALERA mean
CDAS

ALERA spread

Enomoto et al., GRL, 2010
12年4月9日月曜日

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12 Jan 2006

16 Jan 2006
Analysis error max

22 Jan 2006
Easterly max

EP flux, u (contours), u ensemble spread (shades)
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40

Bomb cyclones

12年4月9日月曜日

41

Bomb cyclone

12年4月9日月曜日

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Development locations
Sea of Japan

Pacific

Kuwano-Yoshida
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Sea of Japan

Pacific

Warm advection

Diabatic heating

Kuwano-Yoshida
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Summary• Analysis = Observation + Forecast• Ensemble-based analysis provides analysis errorestimation• Mechanisms, predictability and evaluation ofobservations

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