$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

앙상블 칼만 필터 기반 탄소추적시스템의 아시아 지역 탄소 순환 진단에의 적용
Application of Carbon Tracking System based on Ensemble Kalman Filter on the Diagnosis of Carbon Cycle in Asia 원문보기

대기 = Atmosphere, v.22 no.4, 2012년, pp.415 - 427  

김진웅 (연세대학교 대기과학과, 대기예측성 및 자료동화 연구실) ,  김현미 (연세대학교 대기과학과, 대기예측성 및 자료동화 연구실) ,  조천호 (국립기상연구소 기후연구과)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

$CO_2$ is the most important trace gas related to climate change. Therefore, understanding surface carbon sources and sinks is important when seeking to estimate the impact of $CO_2$ on the environment and climate. CarbonTracker, developed by NOAA, is an inverse modeling system...

주제어

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
탄소추적시스템이란 무엇인가? 탄소추적시스템은 전구에서 관측된 이산화탄소 관측량과 상응하는 지표면 탄소 플럭스를 계산하기 위한 시스템으로서 크게 4개의 부분으로 이루어져 있는데, 각각 플럭스 모듈, 관측자료, 이산화탄소 수송 계산을 위한 TM5, 앙상블 칼만 필터기반의 자료동화 시스템이다 (Fig. 1).
탄소추적시스템을 구성하는 4개의 부분은 무엇인가? 탄소추적시스템은 전구에서 관측된 이산화탄소 관측량과 상응하는 지표면 탄소 플럭스를 계산하기 위한 시스템으로서 크게 4개의 부분으로 이루어져 있는데, 각각 플럭스 모듈, 관측자료, 이산화탄소 수송 계산을 위한 TM5, 앙상블 칼만 필터기반의 자료동화 시스템이다 (Fig. 1).
앙상블 제곱근 칼만 필터의 계산상 특징은 무엇인가? 탄소추적시스템에서 사용하는 자료동화 방법은 Whitaker and Hamill (2002)의 앙상블 제곱근 칼만 필터 (EnSRF)이다. 이 방법은 관측자료를 연속적으로 동화하는 방식으로 분석 값을 계산할 때 한 단계에서 하나의 관측자료만을 이용하며, 여러 관측자료를 계산하기 위해서는 관측 개수만큼 반복 계산이 필요하다. 이 장에서는 탄소추적시스템에서 사용되는 EnSRF 의 알고리즘에 대해 간략하게 설명하며, EnSRF에 대한 자세한 수식은 Park and Kim (2010)을 참고하기 바란다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (32)

  1. Anderson, J. L., 2001: An ensemble adjustment Kalman filter for data assimilation. Mon. Wea. Rev., 129, 2884-2903. 

  2. Baker, D. F., S. C. Doney, and D. S. Schimel, 2006: Variational data assimilation for atmospheric $CO_2$ . Tellus, Ser. B, 58, 359-365. 

  3. Bishop, C. H., B. J. Etherton, and S. J. Majumdar, 2001: Adaptive sampling with the ensemble transform Kalman filter. Part I: Theoretical aspects. Mon. Wea. Rev., 129, 420-436. 

  4. Chevallier, F., R. J. Engelen, C. Carouge, T. J. Conway, P. Peylin, C. Pickett-Heaps, M. Ramonet, P. J. Rayner, and I. Xueref-Remy, 2009a: AIRS-based versus flask-based estimation of carbon surface fluxes. J. Geophys. Res., 114, D20303, doi:10.1029/2009JD012311. 

  5. Chevallier, F., F., S. Maksyutov, P. Bousquet, F.-M. Breon, R. Saito, Y. Yoshida, and T. Yokota, 2009b: On the accuracy of the $CO_2$ surface fluxes to be estimated from the GOSAT observations. Geophys. Res. Lett., 36, L19807, doi:10.1029/2009GL040108. 

  6. Ciais, P. and Coauthors, 2005: Europe-wide reduction in primary productivity caused by the heat and drought in 2003. Nature, 437, 529-533. 

  7. Dee, D. P., 1995: On-line estimation of error covariance parameters for atmospheric data assimilation. Mon. Wea. Rev., 123, 1128-1144. 

  8. Engelen, R. J., S. Serrar, and F. Chevallier, 2009: Fourdimensional data assimilation of atmospheric $CO_2$ using AIRS observations. J. Geophys. Res., 114, D03303, doi:10.1029/2008JD010739. 

  9. Enting, I., 2002: Inverse Problems in Atmospheric Constituent Transport. Cambridege Univ. Press, New York, doi:10.1017/CBO9780511535741. 

  10. Evensen, G., 1994: Sequential data assimilation with a nonlinear quasi-geostrophic model using Monte Carlo methods to forecast error statistics. J. Geophys. Res., 99, 10143-10162. 

  11. Feng, L., P. I. Palmer, H. Bosch, and S. Dance, 2009: Estimating surface $CO_2$ fluxes from space-born $CO_2$ dry air mole fraction observations using an ensemble Kalman Filter. Atmos. Chem. Phys., 9, 2619-2633. 

  12. Gurney, K. R. and Coauthors, 2002: Towards robust regional estimates of $CO_2$ sources and sinks using atmospheric transport models. Nature, 415, 626-630. 

  13. Hamill, T. M. 2001: Interpretation of rank histograms for verifying ensemble forecasts. Mon. Wea. Rev., 129, 550-560. 

  14. Hou, D., E. Kalnay, and K. K. Droegemeier, 2001: Objective verification of the SAMEX'98 ensemble forecasts. Mon. Wea. Rev., 128, 73-91. 

  15. Houtekamer, P. L. and H. L. Mitchell, 2001: A sequential ensemble Kalman filter for atmospheric data assimilation. Mon. Wea. Rev., 129, 123-137. 

  16. Houtekamer, P. L., H. L. Mitchell, G. Pellerin, M. Buehner, M. Charron, L. Speak, and B. Hansen, 2005: Atmospheric data assimilation with an ensemble Kalman filter: Results with real observations. Mon. Wea. Rev., 133, 604-620. 

  17. Hunt, B. R., E. Kostelich, and I. Szunyogh, 2007: Efficient data assimilation for spatiotemporal chaos: A local ensemble transform Kalman filter. Physica D, 230, 112-126. 

  18. Kang, J.-S., E. Kalnay, J. Liu, I. Fung, T. Miyoshi, and K. Ide, 2011: "Variable localization" in an ensemble Kalman filter: Application to the carbon cycle data assimilation. J. Geophys. Res., 116, D09110, doi:10.1029/2010JD014673. 

  19. Krol, M., S. Houweling, B. Bregman, M. Van Den Broek, A. Segers, P. Van Velthoven, W. Peters, F. Dentener, and P. Bergamaschi, 2005: The two-way nested global chemistry-transport zoom model TM5: Algorithm and applications. Atmos. Chem. Phys., 5, 417-432. 

  20. Masarie, K. A., G. Petron, A. Andrews, L. Bruhwiler, T. J. Conway, A. R. Jacobson, J. B. Miller, P. P. Tans, D. E. Worthy, and W. Peters, 2011: Impact of $CO_2$ measurement bias on CarbonTracker surface flux estimates. J. Geophys. Res., 116, D17305, doi:10.1029/2011JD016270. 

  21. Meng, Z. and F. Zhang, 2008: Test of an ensemble Kalman filter for mesoscale and regional-scale data assimilation. Part IV: performance over a warm-season month of June 2003, Mon. Wea. Rev., 136, 3671-3682. 

  22. Olson, S. C., J. A. Watts, and L. J. Allison: Major World Ecosystem Complexes Ranked by Carbon in Live Vegetation: A Database. NDP017, Carbon Dioxide Info. Analy. Cent., Oak Ridge Nat. Lab., Oak Rideger, Tenn., 1985. 

  23. Ott, E., B. R. Hunt, I. Szunyogh, A. V. Zimin, E. J. Kostelich, M. Corazza, E. Kalnay, D. J. Patil, and J. A. Yorke, 2004: Estimating the state of large spatiotemporally chaotic systems. Phys. Lett. A, 330, 365-370. 

  24. Park, J. I. and H. M. Kim, 2010: Typhoon Wukong, 2006: Prediction Based on The Ensemble Kalman Filter and Ensemble Sensitivity Analysis (in Korean with English abstract). Atmosphere, 20, 287-306. 

  25. Peters, W. and Coauthors, 2004: Toward regional-scale modeling using the two-way nested global model TM5: Characterizatino of transport using $SF_6$ . J. Geophys. Res., 109, D19314, doi:10.1029/2004JD005020. 

  26. Peters, W. and Coauthors, 2010: Seven years of recent European net terrestrial carbon dioxide exchange constrained by atmospheric observations. Glob. Change Bio., 16, 1317-1337, doi:10.1111/j.1365-2486.2009.02078.x 

  27. Peters, W. and Coauthors, 2007: An atmospheric perspective on North American carbon dioxide exchange: CarbonTracker. Proc. Nat. Acad. Sci. U.S.A., 104, 18925-18930. 

  28. Peters, W., J. B. Miller, J. S. Whitaker, A. S. Denning, A. Hirsch, M. C. Krol, D. Zupanski, L. Bruhwiler, and P. P. Tans, 2005: An ensemble data assimilation system to estimate $CO_2$ surface fluxes from atmospheric trace gas observations. J. Geophys. Res., 110, D24304, doi:10.1029/2005JD006157. 

  29. van der Werf, G. R., J. T. Randerson, L. Giglio, G. J. Collatz, P. S. Kasibhatla, and A. F. Arellano Jr. 2006: Interannual variability of global biomass burning emissions from 1997 to 2004. Atmos. Chem. Phys., 6, 3423-3441. 

  30. Whitaker, J. S. and T.M. Hamill, 2002: Ensemble Data Assimilation without Perturbed Observations. Mon. Wea. Rev., 130, 1913-1924. 

  31. Whitaker, J. S., T.M. Hamill, X. Wei, Y. Song, and Z. Toth, 2008: Ensemble data assimilation with the NCEP global forecast system. Mon. Wea. Rev., 136, 463-482. 

  32. Zupanski, M., 2005: Maximum likelihood ensemble filter: Theoretical aspects. Mon. Wea. Rev., 133, 1710-1726. 

저자의 다른 논문 :

LOADING...

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

FREE

Free Access. 출판사/학술단체 등이 허락한 무료 공개 사이트를 통해 자유로운 이용이 가능한 논문

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로