Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Late stages of initial errors growth in weather prediction with use of low-dimensional atmospheric model

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F12%3A10132629" target="_blank" >RIV/00216208:11320/12:10132629 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://www.mff.cuni.cz/veda/konference/wds/proc/proc-contents.php?year=2012" target="_blank" >http://www.mff.cuni.cz/veda/konference/wds/proc/proc-contents.php?year=2012</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Late stages of initial errors growth in weather prediction with use of low-dimensional atmospheric model

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The growth of small errors in weather prediction is exponential. As an error becomes larger, the growth rate should diminish. Finally, all systematic growth should stop, and the magnitude of the error should oscillate about a value equal to the magnitudeof the distance between two states chosen randomly. The aim of this paper is study of error growth in low-dimensional atmospheric model after the initial exponential divergence died away. For this purpose we test several hypotheses (cubic, quartic, logarithmic) by ensemble prediction method. Also quadratic hypothesis that was introduced by Lorenz in 1969 is compared with the ensemble prediction method. The study shows that a small error growth is best modeled by quadratic hypothesis. After the initialerror exceed a half of average value of variables than logarithmic approximation is better.

  • Název v anglickém jazyce

    Late stages of initial errors growth in weather prediction with use of low-dimensional atmospheric model

  • Popis výsledku anglicky

    The growth of small errors in weather prediction is exponential. As an error becomes larger, the growth rate should diminish. Finally, all systematic growth should stop, and the magnitude of the error should oscillate about a value equal to the magnitudeof the distance between two states chosen randomly. The aim of this paper is study of error growth in low-dimensional atmospheric model after the initial exponential divergence died away. For this purpose we test several hypotheses (cubic, quartic, logarithmic) by ensemble prediction method. Also quadratic hypothesis that was introduced by Lorenz in 1969 is compared with the ensemble prediction method. The study shows that a small error growth is best modeled by quadratic hypothesis. After the initialerror exceed a half of average value of variables than logarithmic approximation is better.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    DG - Vědy o atmosféře, meteorologie

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2012

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    WDS'12 Proceedings of Contributed Papers, Part III

  • ISBN

    978-80-7378-226-9

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    82-87

  • Název nakladatele

    Matfyzpress

  • Místo vydání

    Praha

  • Místo konání akce

    Praha

  • Datum konání akce

    29. 5. 2012

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    EUR - Evropská akce

  • Kód UT WoS článku