TR A Åpen Forfatter(e) SINTEF Energi AS

Transkript

1 - Åpen Rapport Sluttrapport for værradarprosjektet Undertittel Forfatter(e) Kolbjørn Engeland Yisak Sultan Abdella Jean-Marie Lepioufle Martin S. Grønsleth Christoffer Elo Morten Salomonsen SINTEF Energi AS Energisystemer

2

3 Historikk DATO SBESKRIVELSE av 14

4 Innholdsfortegnelse 1 Innledning Oppnåelse av hovedmål og hovedresultater Målsetninger Hovedresultat Aktiviteter på delprosjekt Delprosjekt 1 Kombinering av værradarbilder og punktmålinger DP1.1 Innsamling av data DP 1.2: Utvikling av rom-tid kovariansmodell for timesnedbør DP 1.3: Regional kombinering av radarbilder og nedbørmålinger Delprosjekt 2: Assimilasjon av radarobservasjoner i høyoppløsnings værvarslingsmodell DP2.1 "Preprosessering og 1D-Var forenklet assimilasjonssystem for radarreflektivitet" DP2.2 Assimilasjon av radarreflektivitet i full ikke-hydrostatisk atmosfæremodell DP2.3 Preprosessering og assimilasjon av radarvind i ikke-hydrostatisk atmosfæremodell DP2.4 Pre-operasjonell implementasjon i hurtigoppdateringssyklus Delprosjekt 3: Tilrettelegging og utnyttelse av informasjon i hydrologisk modellering : Utvikling av fordelt snø/fordampningsrutine DP 3.2: Evaluering av modellkjøringer med ulik input og ulike modeller DP 3.3: Etablering av distribusjonsrutiner for værdata Leveranser Internasjonalt samarbeid Prosjektansatte av 14

5 1 Innledning Prosjektet "Utnyttelse av værradardata i værvarslings- og tilsigsmodeller" er et brukerstyrt innovasjonsprosjekt finansiert av EnergiNorge og Norges forskningsråd. I tillegg ble det lagt inn en betydelig egeninnsats fra Meteorologisk Institutt. Prosjektet ble gjennomført i perioden der Sintef Energi hadde prosjektledelsen og prosjektet ble utført av Meteorologisk Institutt og Sintef Energi. Denne rapporten gir en oversikt over resultatene som er oppnådd i løpet av prosjektet og refererer til rapporter, artikler, foredrag og referanser som er blitt levert. Prosjektet hadde som hovedmål å utnytte informasjonen fra nedbørradardata i hydrologisk simulering og utnytte værradardata til å forbedre varsling av nedbør. For å oppnå dette hovedmålet har prosjektet konsentrert seg om tre aktiviteter: 1) innsamling og prosessering av radardata; 2) beregning av bakkenedbør ved å kombinere radardata med punktmålinger 3) assimilering av radardata inn i en finskala numerisk værvarslingsmodell. Kvaliteten på nedbørsestimat basert på radardata er evaluert ved å bruke dem i hydrologiske simuleringer. For innsamling og prosessering av radardata er det utviklet rutiner som beregner blokkeringer pga topografi og som filtrerer bort ekko som ikke skyldes nedbør (ground clutter). Mekanismene for å lagre flagg i datasettene er på plass, For å kunne beregne riktig bakkenedbør, er det utviklet rutiner som tar hensyn til geometrien i hvordan radaren scanner atmosfæren. For å beregne bakkenedbør ble radardata kombinert med tradisjonelle nedbørsobservasjoner. Nedbørsmålere observerer nedbøren i et punkt, men summert opp over en eller flere timer. Radaren måler nedbøren over et areal, men gir øyeblikksbilder hvert 15. minutt. Nedbørsmåleren gir best presisjon på nedbørsmengder mens radaren gir informasjon om hvordan nedbøren fordeler seg over et område. Metoder basert på betinga stokastisk simulering er utviklet for å kunne kombinere to datakilder med så forskjellige egenskaper. For at en værvarslingsmodell skal kunne holde tritt med været, må den oppdateres med værobservasjoner i ny og ne. Til nå har ikke observasjoner fra værradarene blitt benyttet, men det er nettopp dette vi arbeider med å få til. Observasjoner fra værradarene i Norge er behandlet og tatt inn i den nye værvarslingsmodellen. Denne modellen har finere oppløsning enn den gamle, og inkluderer mer avansert, såkalt ikke-hydrostatisk fysikk, noe som gjør at den bedre kan fange opp konvektive værfenomener, slik som konvektiv nedbør. Hydrologiske simuleringer ved bruk av radardata viser at radardata har et stort potensiale for bruk i hydrologiske beregninger, spesielt i områder uten nedbørsmålere. Et viktig resultat av prosjektet er at det er bygget opp kompetanse både på met.no og på Sintef på værradar på hele prosessen fra innsamling og korrigering av data til bruk av data i meteorologiske prognoser og hydrologisk modellering. Denne kompetansen er viktig å ta vare på og bruke som grunnlag for videreutvikling av værradarnettet i Norge. Resultatene fra prosjektet viser at værradaren har et stort potensiale for å bli brukt til mer enn å se hvor det regner. I tillegg til tilsigsberegninger kan radaren være spesielt til nytte i forbindelse med etteranalyser og varsling av flom og skred. 2 Oppnåelse av hovedmål og hovedresultater I prosjektplanen ble det satt opp fire hovedmålsetninger og en liste med hovedresultater. I dette kapittelet refererer vi til disse opprinnelige planene og hvordan de er oppnådd. 1 4 av 14

6 2.1 Målsetninger Det skal utvikles en Bayesiansk rutine som kombinerer værradarkart med tradisjonelle punktmålinger, og som produserer kart over observert nedbør på timesbasis. o Målet er oppnådd og en prototype er utviklet innenfor R Det skal utvikles og implementeres en metodikk for å assimilere værradardata inn i et finskala numerisk værvarslingssystem, hvor den observerte informasjonen nyttiggjøres i estimeringen av tilstanden til atmosfæren. Dette skal anvendes i et system for hyppigere oppdatering av korttids nedbørsvarsler enn dagens operasjonelle system med 6 timers oppdateringssyklus. o Målet er oppnådd bortsett fra at hyppigere oppdatering er utelatt. Det skal utvikles en modell for vann- og energitransport i markoverflaten, til bruk i en fordelt hydrologisk modell, med times-nedbørkart som input, og der en søker å utnytte mer av informasjonen fra værvarslingsmodellens bakkelag. o Målet ble utelatt for å sikre leveranser på hoveddelen av prosjektet. Det skal etableres operasjonelle webtjenester for vannkraftbransjen der målte data og kvantitative værvarsler fra met.no legges ut i kvantitativ form, for nedlasting til videre analyseformål. o Prototype i form av en ftp-server er satt opp. met.no har eget prosjekt på dette (Halo) som forventes å starte opp i Hovedresultat En ferdigstilt og dokumentert metode (artikkel i tidsskrift med fagfellevurdering) for regional kombinering av nedbørradarbilder og stasjonsmålinger. Metoden vil være en bayesiansk assimileringsrutine for værradar- og nedbørmålerdata, basert på korrigerte radarbilder med kjent usikkerhet og interpolerte punktmålinger med kjent rom/tid kovarians. Metoden beregner kombinerte nedbørkart, som vil representere det best mulige estimatet av hvor mye nedbør som er falt. o Målet er oppnådd, rapport er skrevet. En ferdigstilt metodikk for bedre estimering av initialtilstanden til den numeriske integrasjonen av atmosfæremodellen, basert på radardata og en prognose av tilstanden til atmosfæren o Målet er oppnådd. En dokumentert metode for å harmonisere en overflaterutine (snø/fordampning) i en hydrologisk modell med bakkeparametriseringen i atmosfæremodellen, slik at målt informasjon og tilstandsestimering kan utveksles mellom de to modellene. o Dette er utelatt for å sikre leveranser på hoveddelen av prosjektet. Operative rutiner for distribusjon av måledata/radarbilder/prognoser mot kraftbransjen, med vekt på analytisk utnyttbarhet (numeriske verdier, GIS-format, fullstendig projeksjonsbeskrivelse) og hurtig leveranse/selvbetjening. Etablering av automatiserte rutiner både for levering i nær sann tid, og for bestilling av historiske tidsserier. o Foreløpig brukes en ftp-server. Sintef har utviklet leserutiner. met.no har eget prosjekt (Halo) for distribusjon av data ( som skal starte opp i av 14

7 3 Aktiviteter på delprosjekt 3.1 Delprosjekt 1 Kombinering av værradarbilder og punktmålinger DP1.1 Innsamling av data For å nå målene satt i DP1.1 a) og b) har det vært nødvendig å gjøre flere utvidelser og endringer i rammeverket for prosessering av radardata, uten at dette er definert som en del av leveransen for prosjektet. Disse har vært testet og revidert under prosjektets gang. I løpet av våren 2011 er alle endringer som er nødvendige for å fullføre leveransene fra DP1.1 a) og b) kommet på plass. a) Identifisering og systemkorreksjon av systematiske feil i radardata Blokkeringsberegninger: Ut fra radarens posisjon er det laget programvare som modellerer radarstrålen i en normalatmosfære. For hvert samplingspunkt blir den modellerte høyden på radarstrålen sammenlignet med digital høydeinformasjon for terrenget. Hvis deler av radarstrålen er under høyden på terrenget blir samplingspunktet markert som delvis blokkert som en geometrisk prosent av radarstrålen. Hvis hele radarstrålen er under terrenget blir samplingspunktet markert som blokkert. I hvert tilfelle blir denne markeringen videreført helt ut til rekkevidden av radarstrålen (240km) eller blokkeringsinformasjonen blir oppdatert hvis blokkeringen øker. Produksjon av mosaikk: Ved produksjon av mosaikker vil vi ha områder der to eller flere radar kan bidra med data. Her bruker vi blant annet informasjon om blokkeringer for å velge data fra den radaren som gir best data for det gitte området. Ikke-meteorologisk ekko i 2d-data: Rutiner for å flagge falsk ekko fra sjøoverflaten har kjørt i testproduksjon siden i høst for 2d-data, og er nå nylig satt i drift i produksjonskjeden. Produktene kan renses for støy ved f.eks visualisering ved hjelp av flaggene. Ikke-meteorologisk ekko i 3d-polardata: Data i 3d har gjort at vi har kunnet utvikle algoritmer som gjenkjenner falsk ekko fra sjøoverflaten, bakken, trafikkstøy og sun-flare. Flaggingen har kjørt rutinemessig i testproduksjon og har blant annet blitt levert til data-assimilasjon for test. b) Kvantifisering og klassifisering Klassifisering: Reimplementert tidligere metode som ved hjelp av data fra varslingsmodeller klassifiserer nedbørsfase som snø, sludd, regn og uklassifisert; henholdsvis rødt, gult, blått og grått. Metoden er skrevet som et nytt bibliotek og er integrert i ProRad rammeverket. Metoden bruker ikke SYNOP-data for å korrigere modellen, og det vil være mer fornuftig å vente til FoU leverer en modell som er kombinert med bakkeobservasjoner på operasjonelt nivå. Kvantifisering: Det har blitt utviklet en VPR (vertical profile of reflectivity) metode for å identifisere hvordan reflektiviteten endrer seg vertikalt. Denne profilen blir brukt for å projisere reflektivitet ned til bakkenivå for å rette opp blant annet feil avhengig av avstand til radar. Z-R relasjonen blir anvendt på produktene, og vi har levert akkumuleringer for testformål til delpakke av 14

8 c) Datainnsamling og produkter: Leveranser: All utvikling er implementert i met.no sin produksjonslinje for radardata. Rapporter: Christoffer A. Elo (2012) "Correcting and quantifying radar data" met.no report no. 2/2012, ISSN DP 1.2: Utvikling av rom-tid kovariansmodell for timesnedbør En rom-tid semivariogram modell er utviklet sammen med rutiner for å skalere parametrene mellom ulike tidsoppløsninger. Dette innebærer at modellen estimerer en modell for momentanverdier som deretter kan oppskaleres til den ønskede tidsoppløsningen. Dette arbeidet bygger på Jean-Marie Lepioufle sin doktorgrad. Leveranser: Programrutiner: Program basert på R og C for å estimere parameter basert på punktmålinger av nedbør. Program basert på R og C for å estimere parametre basert på radardata. Program basert på R og C for å estimere parametre som tar med ikke-gaussiske aspekt ved nedbørsdata. Denne rutinen er regneintensiv og kan kun brukes på små datamengder. Rapporter: Lepioufle, J.M. (2012): Inference of a rainfall space-time covariance model. Lepioufle, J.M. (2012): Pre-Analysis of daily and hourly raingauge data. Artikler: Lepioufle, J.M.,Leblois, E., Creutin,J-D. (2011) Variography of rainfall accumulation in presence of advection. Submitted DP 1.3: Regional kombinering av radarbilder og nedbørmålinger En utvidelse av Todini sin metode for assimilering radar og punktmålinger av nedbør er utviklet basert på rom-tid kovariansmodell. Kriging elementet er blitt bytta ut med betinga simulering. Denne utvidelsen løser to ulemper ved den opprinnelige Todini-metoden: den ikke-gaussiske fordelingen til nedbør og at kovariansen i tid er utelatt. 1 7 av 14

9 Leveranser: Programrutiner: 3 programrutiner basert på R og C Programrutine for betinga simulering ved å bruke nedbørsobservasjoner i punkt Programrutiner for å bruke radar data direkte for å betinge nedbørssimuleringer. Denne rutinen krever mye regnekapasitet. Programrutine basert på Todini sin metode for å kombinere punktnedbør med radarnedbør. Rapporter: Lepioufle, J.M. (2012) Combination of radar and raingauge data for precipitation estimation 3.2 Delprosjekt 2: Assimilasjon av radarobservasjoner i høyoppløsnings værvarslingsmodell DP2.1 "Preprosessering og 1D-Var forenklet assimilasjonssystem for radarreflektivitet" Et assimilasjonssystem for radarreflektivitet er implementert i HARMONIE av Meteo-France («1D Bayesisk metode»). met.no har utviklet en rutine for å konvertere lokale radardata til Meteo-France sitt BUFR format, slik at preprosesseringssystemet til HARMONIE kan lese det. Rådata av reflektivitet blir lest og overført til Harmonie sin observasjonsdatabase (ODB). Leveranser: Programrutiner: Programrutine CONRAD. Program for konvertering av radardata (CONRAD: CONversion of RADar data) har blitt utviklet. Rapporter: , Martin S. Grønsleth, Frank T. Tveter, "Preprocessing and "ID-VAR" simplified assimilation system for radar reflectivity", met.no vitenskapelig notat DP2.2 Assimilasjon av radarreflektivitet i full ikke-hydrostatisk atmosfæremodell Flere eksperimenter med lokale reflektivitetsdata har blitt utført, men selv om dataene blir konvertert og lest av modellen, gjenstår noe arbeid for å få dataene til å bli akseptert (assimilert) av modellen. Leveransen i delprosjekt 2.2 er derfor utsatt. Dette skyldes i hovedsak uforutsette 1 8 av 14

10 problemer vi har hatt med modellen, bla. problemet med en vind-komponent som ble rapportert på møtet i november Problemer med feilstatistikken i modellen har også tatt uforutsett lang tid. Endring av dataformat har også krevd omskriving av CONRAD. Det har også vært endringer i værmodellens observasjonsdatabase. Videre ble det nylig oppdaget feilindeksering i modellens observasjonsdatabase, som følge av manglende parametere i de lokale radardataene. Denne feilen er nå utbedret. Det er fortsatt utfordringer knyttet til generering av pseudo-observasjoner av relativ luftfuktighet i assimilasjonssystemet. Det har ikke latt seg gjøre å komme til bunns i dette innenfor prosjektets rammer. Assimilasjon av radarreflektivitet har blitt gjort i et pre-operasjonelt system i en lengre periode, og fungerer teknisk. Leveranser: Rapporter: Martin S. Grønsleth, Roger Randriamampianina (2012) "Assimilation of radar refectivity data in HARMONIE" met.no report no. 1/2012, ISSN DP2.3 Preprosessering og assimilasjon av radarvind i ikke-hydrostatisk atmosfæremodell Testkjøringer med modellen viser at konverteringsprogrammet CONRAD kan lese/skrive vind-data korrekt, og modellen tar inn (assimilerer) vindobservasjoner. En første verifikasjonstest er utført mot timesverdier av nedbør i punkt. Det er en hard test som det skal veldig mye til å fange opp forbedringer i konveksjon, og denne testen viste ikke entydige forbedringer. Dette var med assimilering kun av radar-vind og ikke radar-reflektivitet. Det er forventet at vind og reflektivitet sammen gir bedre resultat, samt at andre verifikasjonsmetoder vil være mer egnet. Vitenskapelig artikkel utelatt, da vi benytter metode/kode allerede tilgjengelig i HARMONIE (utviklet av Meteo-France). Assimilasjon av radarvind har blitt gjort i et pre-operasjonelt system i en lengre periode. Leveranser: Dokumentasjon på CONRAD, kontinuerlig oppdatert: Martin S. Grønsleth. "CONRAD: CONversion of RADar data" DP2.4 Pre-operasjonell implementasjon i hurtigoppdateringssyklus Det viser seg at det å gå over til RUC (Rapid Update Cycling) vil kreve mye vidtrekkende justeringer av modellen og vil være krevende (spin-up-problematikk, annen bakgrunnsstatistikk, ulike observasjonstyper for ikke-synoptiske tider (assymetriske observarsjoner), osv). Dette delprosjektet blir derfor nedprioritert for å sikre gode leveranser i DP2.2/2.3. Dette ble akseptert på styringskomitemøte av 14

11 3.3 Delprosjekt 3: Tilrettelegging og utnyttelse av informasjon i hydrologisk modellering : Utvikling av fordelt snø/fordampningsrutine Vi har en modell som ble utviklet under forrige EBL-prosjekt, men den har ikke blitt tilpassa tilgjengelige vegetasjonsdata fra Norge. Denne aktiviteten ble annullert for å oppnå best mulig resultater på de andre delene av prosjektet DP 3.2: Evaluering av modellkjøringer med ulik input og ulike modeller ENKI har blitt satt opp for felt som dekkes av Rissa og Hægebostad radarene. De to radarene dekker en majoritet av de foreslåtte delfeltene og har også den laveste blokkeringen. %0 delfelt (25 innenfor Rissaradaren og 25 innenfor Hægebostad-radaren ble inkludert for simulering. Tre forskjelllige sett med nedbørsdata ble laget 1(korrigert radar nedbur levert av met.no (2) Interpolert nedbør basert på nedbørsmålere (3) Nedbør generert ved en Todini sin metode for å kombinere radarnedbør med bakkemålinger. Tilsigssimuleringer ble gjennomført for fire år med tidsoppløsning på 1 døgn og ble evaluert mot observerte serier. For å utvide evalueringen, ble timesnedbør basert på radar brukt for tilsigssimuleringer for noen utvalgte felt innenfor Rissa radaren. Nedbørsprognoser ble ikke evaluert. Leveranser: Rapport Abdella, Y.S., Lepioufle, J-M. and Engeland K. (2011) Evaluation different distributed precipitation inputs using hydrological models DP 3.3: Etablering av distribusjonsrutiner for værdata I prosjektet har ftp-serveren ftp://ftp.met.no/projects/radar blitt brukt for distribusjon av nedbørsprodukter (prognoser og radardata) Dokumentasjon som met.no note på ftp://ftp.met.no/projects/radar/doc/metno.note_ pdf En viktig fordel med ftp-serveren er at den er kjapp, og at data er tilgengelig kort tid etter at de er produsert. Produktene fra den gamle produksjonskjeden er nå tatt vekk, og de nye produktene finnes under "class-precip" og "uncorr-acrr". Modelldata ligger der i 24 timer. Sintef har et perl-script for automatisk nedlasting og kan derfor ta vare på data mer en 24 timer (jf. punkt fra forrige møte). Meteorologiske prognosedata legges ut i GRIB-filer og Sintef hr utviklet programrutiner for å lese disse basert på Gdal-biblioteket. Radardata legges ut på GeoTiff format og kan også leses ved bruk av Gdal. Met.no vil starte en ny portal for profesjonelle brukere i ( av 14

12 4 Leveranser Publiserte artikler i vitenskapelige tidskrift m/referee Lepioufle, J.M.,Leblois, E., Creutin,J-D. (2011) Variography of rainfall accumulation in presence of advection. Manuscript to be submitted 2011 Publiserte artikler i andre vitenskapelige og faglige tidsskrifter Lebioufle, J.M., Leblios, E., Creutin, J.D. (2010) Modélisation spatio-temporelle d'un champ de pluie: application aux pluies journalières du basin de Loire, Proc. of the Sixth World FRIEND Conference, IAHS Red: Eric Servat, IAHS Red Book Series, Publ. 340, side Martin S. Grønsleth, Christoffer A. Elo (2011) META Number 4, 2011, NOTUR II. "Assimilating radar observations into the next generation numerical weather prediction model", pp Foredrag og presentasjoner: 16. Mars 2009, Lena Tøfte, Analysis of data from precipitation radar, Cemagref Lyon 16. Mars 2009, Kolbjørn Engeland, Combination of radar and gauge data, Cemagref Lyon 16. Mars 2009, Sjur Kolberg, Conditional simulation of daily precipitation, Cemagref Lyon 23. Juni 2009, Kolbjørn Engeland, Use of precipitation radar in hydrologic modelling in Norway, perspectives for a new research project, Cemagref Antony (Paris). 24. september 2009, Jean-Marie Lepioufle, Space-time modelisation of a rainfall field Application to daily rainfall on the Loire basin, NTNU 15. oktober 2009, Martin S. Grønsleth, Anvendelse av radardata i høyoppløselige NWP-modeller, Forskersamling på Klækken. 20. januar 2010, Lepioufle, J.M. Conditional simulation with point values An application to rainfall Field, Gis i Vassdrag, Trondheim 2. mars 2010 Lebioufle, J.M., Engeland, K. Space-time hourly rainfall geostatistical simulation conditioned by a hierarchical Bayesian technique using radar data, ERAD 2010, Sibiu, Romania 17. mars 2010, Martin S. Grønsleth, "Radar data assimilation at met.no: Status and plans", HARMONIE Radar data assimilation meeting, met.no, Norway 23. mars 2010, Martin S. Grønsleth, "Ping-pong med skyene -- assimilering av radardata", BeTATT av vinden, Verdens meteorologidag 2010, CIENS, Oslo, Norge april 2010, Martin S. Grønsleth, "Use of radar observations in Harmonie: status and plans", 1 11 av 14

13 Joint 20th ALADIN Workshop & HIRLAM ASM 2010, April, 2010, Cracow, Poland mai 2010 Lepioufle, J.M., Leblois, E., Creutin, J-D. Space-time modeling of a rainfall field ; Application to daily rainfall in the Loire basin, EGU 2010 i Wiena 24. juni 2010 Lepioufle, J.M., Leblois, E., Creutin, J.D. Space-time modeling of a rainfall field Application to daily rainfall in the Loire basin, Int. Precipitation Conf., Coimbra, Portugal 28. oktober 2010, Martin S. Grønsleth, "Radarobservasjoner i værvarslingsmodellen Harmonie", Forskersamling met.no, Klækken, Norway 17. November 2010 Morten Salomonsen «Innsamling og korrigering av radardata», Kraftrelatert hydrologi, meteorologi og klima, Energiakademiet Britania Hotel, Trondheim 17. November 2010, Christoffer A. Elo Korrigering av Radardata,», Kraftrelatert hydrologi, meteorologi og klima, Energiakademiet Britania Hotel, Trondheim 17. November 2010 M. S. Grønsleth, "Assimilering av radardata i værvarslingsmodeller -- foreløpige resultater og videre planer". Kraftrelatert hydrologi, meteorologi og klima, Energiakademiet Britania Hotel, Trondheim 17. November 2010 Jean-Marie Lepioufle " Kombinering av radardata og nedbørmålinger ", Kraftrelatert hydrologi, meteorologi og klima, Energiakademiet Britania Hotel, Trondheim Christoffer A. Elo Utfordringer med Radardata, Høyskolen i Bergen Lepioufle, J.M. Simulation Spatio-temporelle; Prise en compte des données radar, Norwegian-French Foundation, Oslo, Norway 23. februar 2011 Martin S. Grønsleth. Joint SRNWP Workshop on DA and EPS February 2011, Bologna, Italy. Poster: "Assimilation of radar observations in Harmonie/Norway" 1. mars 2011 Martin S. Grønsleth. Radar data assimilation meeting, SMHI, Norrköping. Sweden, 1-3 March, "Assimilation of radar data at met.no and data conversion - CONRAD" 18. april 2011 Martin S. Grønsleth. Presentation at Hungarian Meteorlogical Service OMSZ, Hungary. "Radar data assimilation in Hirlam/Aladin/Arome models" 12. oktober 2011 Martin S. Grønsleth. OPERA meeting, St. Helier, Jersey. "Requirements for radar data for use in HARMONIE assimilation and verification" 13. oktober 2011 Poster: Mats Dahlbom (DMI), Carlos Geijo Guerrero (AEMET), Siebren de Haan (KNMI), Tomislav Kovacic (DHMZ), Roger Randriamampianina (OMSZ), Eoin Whelan (Met Eireann), Martin Ridal (SMHI) and Martin S. Grønsleth (met.no) 33rd EWGLAM and 18th SRNWP meetings "The current status 1 12 av 14

14 and future plans in observation handling/assimilation of radar data in the HIRLAM community" (poster compiled by Martin S. Grønsleth) 16. juni 2011 Yisak Abdela "Quantitative precipitation from weather radar: What are the potential benefits in Norway?, workshop on Towards a transdisciplinary partnership with water resource management stakeholders. Optimizing the water resource management and limiting consequences of natural risks,trondheim Norway, Sponsored by the French Norwegian Foundation 16. juni 2011 Yisak Abdela "Quantitative precipitation from weather radar: What are the potential benefits in Norway?, workshop on Towards a transdisciplinary partnership with water resource management stakeholders. Optimizing the water resource management and limiting consequences of natural risks,trondheim Norway, Sponsored by the French Norwegian Foundation April 2010 Lepioufle, J.M. Needed improvement in rainfall stochastic space-time simulation, Cemagref, Lyon, France Rapporter 11. mai 2010, Martin S. Grønsleth, Frank T. Tveter, "Preprocessing and "ID-VAR" simplified assimilation system for radar reflectivity", met.no vitenskapelig notat. January 2012 Lepioufle, J.M. Inference of a rainfall space-time covariance model January 2012 Lepioufle, J.M. Pre-Analysis of daily and hourly raingauge data. January 2012 Lepioufle, J.M. Combination of radar and raingauge data for precipitation estimation January 2012 Abdella, Y.S., Lepioufle, J-M. and Engeland K. Evaluation different distributed precipitation inputs using hydrological models. January 2012 Martin S. Grønsleth, Roger Randriamampianina (2012) "Assimilation of radar refectivity data in HARMONIE" met.no report no. 1/2012, ISSN January 2012 Christoffer A. Elo (2012) "Correcting and quantifying radar data" met.no report no. 2/2012, ISSN Formidlingstiltak rettet mot relevante målgrupper Seminar 14. september 2011 med inviterte tilhørere fra NVE og kraftbransjen utenfor styringskomiteen. Allmennrettede formidlingstiltak (populærvitenskapelige artikler, høringer,utstillinger etc.) 23. april 2010 Lepioufle, J.M. Un simulateur spatio-temporel de pluie avec prise en compte d'informations issues de données radar av 14

15 23. mars 2010, Martin S. Grønsleth, "Ping-pong med skyene -- assimilering av radardata", BeTATT av vinden, Verdens meteorologidag 2010, CIENS, Oslo, Norge Internasjonalt samarbeid Cemagref Lyon, Frankrike: Besøk av Etienne Leblois i oktober Prosjektmedarbeider Jean-Marie Lepioufle besøkte Cemagref i April 2010 og Februar 2011 Harmonie. Arbeidsuke for Martin S. Grønsleth ved Hungarian Meteorological Service (OMSZ) april Prosjektansatte Jean-Marie Lebioufle tilsatt som pot.doc. ved NTNU for perioden Martin S. Grønsleth, tilsatt ved Meteorologisk institutt Christoffer A. Elo, tilsatt ved Meteorologisk institutt Annet Prosjektet har hatt styringskomitemøter ca hver 6 måned på følgende datoer: 3. juni 2009, 24. november 2009, 11. mai 2010, 9. november 2010, 24. mai 2011 og 14 september av 14

16 Teknologi for et bedre samfunn