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 kan en redusere forskjellen mellom et varsel og den faktiske tilstanden i hav, is eller luft. Gjennom bruk av dataassimilering som forbedringsmetode, har varsler for hav, sjøis og klima 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 rutinemessig til 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.