Asimilación de datos en un modelo de olas con análisis enriquecido del viento

• Autores: Echevarría, Pablo Honorio
• Año de publicación: 2014
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis de grado
• Colaborador/a o director/a de tesis: Etala, María Paula; Jacovkis, Pablo Miguel
• Materia: ASIMILACION DE DATOS; 4D LETKF; MODELADO OCEANICO DE OLAS; MPI; COMPUTACION DE ALTA PERFORMANCE; JASON1; JASON2; ALTIMETRO; ASCAT; DISPERSOMETRO; NOAA WAVEWATCH III; JASON2; DATA ASIMILATION; WAVE MODEL; HPC; ALTIMETRY; ASCAT; SCATEROMETER; METOP; NOAA WAVEWATCH III
• Institución: Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales

El modelado de olas tiene particular interés para la navegación y para la previsión de la erosión costera; en este contexto la asimilación de datos se plantea como una alternativa válida para incorporar observaciones a un modelo numérico y así mejorar la determinación del campo de olas. En este trabajo desarrollamos un sistema completo de asimilación de datos, completando ciclos de asimilación de 6 hs. Al modelo de olas NOAA WAVEWATCH III se le asimilan observaciones de dos altímetros en los satélites Jason 1, Jason 2 y el escaterómetro del satélite MetOp-A. En cuanto a las observaciones, se desarrolló un sistema orientado a objetos de adquisición, codificación, control de calidad y preparación de las mismas, de modo tal de que queden listas para ser asimiladas por el sistema, que además es extensible a nuevas observaciones. Para la asimilación utilizamos: 4D-LETKF(Local Ensemble Transform Kalman Filter), la cual fue modificada para poder adecuarse al problema de olas. Para la ejecución del modelo de olas se desarrolló una rutina de asimilación interna, como así también en el preparado del entorno de ejecución de cada ciclo. Salvo el modelo, el filtro y algún otro pequeño software de control de calidad, el resto está implementado en Python. Tanto el modelo como el filtro están programados para trabajar en forma paralela. El resultado fue la implementación de un sistema de asimilación de datos de olas que es eficiente y factible en tiempo de cómputo.
The modeling of waves is of particular interest for navigation and forecasting coastal erosion. In this context the data assimilation is proposed as a valid alternative to incorporate observations to a numerical model and thus improve the determination of the wave field. In this work we developed a complete 6-hours assimilation cycle, assimilating observations from two altimeters on satellites Jason 1 and Jason 2, and a scatterometer on satellite MetOp-A in the wave model WAVEWATCH III NOAA/NCEP. We also developed an object oriented system of acquisition, decoding, quality control and preparation of observations, so that they are ready to be assimilated. Besides, the system may easily accept new sources of data. Following current trends and its versatility, we selected Python as programing language. For assimilation 4D-LETKF (Local Ensemble Transform Kalman Filter) was used, which was modified to accommodate the ocean waves problem. A routine of internal assimilation, and the preparation of the execution environment for each cycle, were also developed. The model and the filter are parallelized. We succeeded in implementing an efficient and feasible in computing time, wave data assimilation system.
Fil: Echevarría, Pablo Honorio. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.