FLADIS stellt eine passive Datenassimilation zur Verfügung, um bestehende Modellergebnisse an Beobachtungen anzupassen und die gegebenenfalls auftretenden Differenzen zwischen Messung und Modell zu reduzieren, bevor die eigentliche Interpolation vorgenommen wird.
Durch die Datenassimilation wird eine wesentlich höhere Übereinstimmung von Modellhintergrund und Messdaten unter Beibehaltung der Modellstrukturen erzielt und die räumliche Prognosefähigkeit des Darstellungsverfahrens signifikant verbessert. Als Assimilationsverfahren wird die Optimale Interpolation eingesetzt.
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| NO2-Jahresmittel 2002 aus Messdaten und Modell ohne Datenassimilation. Farbige Kreise: Messdaten. |
NO2-Jahresmittel 2002 aus Messdaten und Modell mit Datenassimilation. Farbige Kreise: Messdaten. |
