Dataassimilering

Kombinasjonen av klima- og miljødata og modeller er viktig for mange forskningsfelt, som varsling av marine tilstander og endringer. Modellberegningene er aldri helt nøyaktige, men ved å ta inn (assimilere) målinger i modellene vil en kunne redusere forskjellen mellom et varsel og den faktiske tilstanden i hav, is eller luft. Gjennom bruk av dataassimilering som forbedringsmetode, har værvarsler blitt mye mer pålitelige, selv om det er rom for å forbedre varslene ytterligere. Vi utvikler nye metoder for å effektivisere bruk av dataassimilering i operasjonell varsling, og til rekonstruksjon av fortidsklima.

 Nansensenteret har en sentral rolle i å utvikle og bruke såkalte ensemble-metoder i dataassimilering. Ensemble Kalman Filter – metoden er utviklet hos oss og brukes i våre hav-, sjøis- og klimamodeller. I dag brukes metoden til å støtte operasjonell varsling, og til rekonstruksjon av fortidsklima. Dataassimilering kan brukes ved alle typer modellforbedringer hvor måledata inngår. Det kan gjelde alt fra informasjon om jordfuktighet eller optikken i et ekstra stort teleskop – mulighetene er uendelige og strekker seg langt utover klimaforskning.