Meteorologické Nové vyhodnocení je metoda Počasí pro prohledat objektivně povrchu celkové a výškových dat pořízených v průběhu trvající desetiletí pro asimilace dat do modelů NWP . Několik center po celém světě provádí tento druh opětovné analýzy, jejímž cílem je standardizovat a opravit historická data, aby bylo možné lépe provádět předpovědi počasí a studovat minulé případy.
Dokonce ani dokonalý model nedokázal vytvořit dokonalou předpověď, protože chyby v počátečních podmínkách (teplota, vlhkost atd.) Se během prognózy zvýší a prognóza se bude lišit od reality. Je proto nutné co nejpřesněji znát počáteční stav atmosféry. Určení tohoto stavu, nazývaného analýza, je samo o sobě velkou vědeckou výzvou, která vyžaduje matematické a výpočetní zdroje srovnatelné s těmi, které se věnují samotné prognóze. Zdroje dat jsou nesourodé, tradičně se skládají z povrchových pozorování, kromě údajů z radiosondy , profilů větru a měření prováděných komerčními letadly. V současné době jsou nejdůležitějším zdrojem dat satelitní měření a v poslední době se u některých modelů v mezoscale zohledňují také odrazivost a radiální rychlosti radaru .
Samotné použití údajů z pozorování však není dostatečné. Na jedné straně je počet proměnných numerického modelu větší než počet pozorování, na druhé straně by analýza prováděná přímo interpolací pozorování vedla k nestabilnímu chování modelu. To je jeden z důvodů neúspěchu prvních pokusů Richardsona o modelování chování atmosféry .
Abychom mohli sestrojit analýzu, využijeme tedy koncept, tj. Předpověď vytvořenou dříve, obvykle před 6 nebo 12 hodinami. Tento obrys je poté opraven tak, aby co nejpřesněji odpovídal pozorování, obecně s přihlédnutím k chybám pozorování. Nejčastěji používaný přístup dnes používá metody výpočtu variací k určení nejlepšího kompromisu mezi návrhem a pozorováním, s přihlédnutím k jejich příslušným chybám. Tento přístup je označen termínem „ 3D-Var “, když bere v úvahu pouze stav modelu a platná pozorování v době analýzy, a „ 4D-Var “, pokud bere v úvahu také jejich vývoj v průběhu časové okno.
Výše popsané metody představují asimilaci dat , která se sama o sobě stala oblastí výzkumu. Analýzy získané denně různými předpovědními centry po celém světě jsou ukládány a shromažďovány, aby vytvořily banku historických meteorologických podmínek. To je však časově omezeno na období numerických modelů předpovědi počasí. Aby bylo možné poskytnout konzistentní výsledky, když vědci testují modifikaci modelů, musí být schopni uchovávat delší historickou databázi, která se může v průběhu času vylepšovat eliminací chyb způsobených mezerami dat v některých oblastech.
Meteorologické Nové vyhodnocení je tak technika, která si klade za cíl neustále aktualizovat počáteční analýzy, aby měla takovou banku. Tento zdánlivě jednoduchý úkol je ve skutečnosti obtížný, protože v období pokrytém modely předpovědi počasí došlo k postupnému zlepšování jejich horizontálního a vertikálního rozlišení, zatímco některé proměnné zmizely, zatímco byly zavedeny nové. Kromě toho se měřící přístroje a jejich typy během desetiletí, před a po éře modelu, měnily. Jak již bylo zmíněno, na začátku XX th století , jen omezené množství dat z meteorologických stanic a lodí povrchu byly k dispozici. Následně byla přidána aerologická data z 20. let 20. století, satelitní data ze 70. let a radar později. Jakákoli meteorologická událost analyzovaná v daném okamžiku proto nemusí mít vždy úplnou sadu. Tento nedostatek homogenity ztěžuje použití analýz, zejména pro ty, kteří chtějí analyzovat klima po dlouhou dobu.
ECMWF / ECMWF v Evropě, NCEP ve Spojených státech a několik dalších po celém světě dělají takovou práci, která umožňuje konzistentní systém a opravy několika manuálních úprav v oblasti chybějících údajů, přičemž odhad scénáře byl obvyklý .
K provedení nové analýzy si tato střediska vybírají nejnovější verzi svého modelu předpovědi počasí i algoritmus asimilace dat. Poté určí jednotné horizontální a vertikální rozlišení, které se použije při asimilaci historických dat za celé znovu navštívené období. Nové zdroje pozorování, které byly k dispozici, ale nebyly použity v době předchozí analýzy, lze dokonce integrovat, aby se zlepšilo zastoupení klimatu. Tato práce se obvykle provádí pro období, kdy jsou pozorovací sítě různé, husté a spolehlivé po několik desetiletí.
Přestože má být reanalýza „nejlepším“ odhadem proměnných počasí, měla by být používána se znalostí jejích předsudků a nedostatků. Ve skutečnosti se nástroje pravidelně mění a při používání podléhají zhoršení. Senzory meteorologického satelitu se tedy zlepšují z jedné generace na druhou, ale jejich systémy se během svého života zhoršují.
Kromě toho různé reanalysy pocházejí z různých předpovědních modelů, které nepoužívají stejná asimilační schémata, nemají stejné rozlišení a výběr pozorování. Reanalyses také používají proměnné, pro které neexistují žádná přímá pozorování, což potenciálně představuje největší rozdíly, protože jsou určeny pouze prognostickým modelem. Jedním z omezení modelů je také nezachovávat vlhkost ( srážení , evapotranspirace atd.).
Ze všech těchto důvodů někdy existují významné rozdíly mezi různými databázemi opětovné analýzy, zejména v oblastech, kde jsou pozorování vzácná.