Barnes-Cressman Analizi
Barnes-Cressman Grid Analysis Method · Ayrıca şöyle bilinir: Barnes analysis, Cressman analysis, Objective analysis, Grid interpolation
Barnes-Cressman analizi, düzensiz aralıklı gözlemlerden (istasyon verileri, radyosond profilleri, şamandıralar) meteorolojik alanlar oluşturan nesnel bir enterpolasyon yöntemidir. Sinoptik analiz, kalite kontrolü ve sayısal hava modellerinin başlatılması için yaygın olarak kullanılır.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Sinoptik hava yorumu için yüzey veya üst hava analiz haritaları oluşturmak, gözlem tabanlı alanları kullanarak sayısal modelleri başlatmak, gözlem ağlarının kalite kontrolünü yapmak ve istasyon verilerinin ızgara versiyonlarını gerektiren araştırma uygulamaları için Barnes-Cressman analizini kullanın.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Geleneksel elle çizilmiş analizlerden öznel yargıyı kaldıran nesnel, tekrarlanabilir yöntem
- Hesaplama açısından verimli ve uygulaması basit; meteorolojik yazılımlarda yaygın olarak bulunur
- Esnek; ağırlık fonksiyonları ve analiz parametreleri farklı değişkenler ve alanlar için ayarlanabilir
- Seyrek veri ağları için mükemmel; gözlem kapsamındaki büyük boşluklar olsa bile iyi performans gösterir
- Ağırlık fonksiyonları dikkatli seçilmezse yapay aşırılıklar (girdi gözlemlerinin maksimumundan yukarı veya minimumundan aşağı değerler) üretebilir
- İnce ölçekli özellikleri yumuşatma ve bastırma eğilimindedir; küçük mezoskalı değişimler kaybolur
- Veri hatalarına duyarlı; tek bir kötü gözlem analiz boyunca yayılabilir
- Uzamsal homojenlik varsayar; bir bölgede etkili olan analiz parametreleri başka bir bölgede işe yaramayabilir
SSS
Barnes ve Cressman yöntemleri arasındaki fark nedir?
Cressman yöntemi basit bir parabolik ağırlık fonksiyonu kullanır ve tipik olarak sabit sayıda iterasyon için çalışır. Barnes yöntemi Gauss ağırlıkları kullanır ve geçişler arasındaki etki yarıçapı düşüşünün kullanıcı kontrolüne izin verir. Barnes yöntemi genellikle daha pürüzsüz analizler üretir.
Optimal etki yarıçapını nasıl seçerim?
Etki yarıçapı, gözlemlerin ne kadar uzağa her bir ızgara noktasını etkileyebileceğini kontrol eder. Optimal yarıçap, gözlemsel veri yoğunluğuna ve korumak istediğiniz özelliklerin ölçeğine bağlıdır. Çok küçükse analiz gürültülüdür; çok büyükse ayrıntı kaybolur. Bağımsız verilere karşı çapraz doğrulama önerilir.
Izgara değerleri gözlem aşırılıklarını aşabilir mi?
Evet, ağırlık fonksiyonları yanlış seçilirse veya etki yarıçapı çok büyükse. Bu yaygın bir tuzaktır. Shapiro'nun yöntemini (doğrusal olmayan filtreleme) kullanmak veya çıktıyı gözlem aralığıyla sınırlamak bu sorunu azaltabilir.
Barnes-Cressman hala kullanılıyor mu, yoksa yerini daha yeni yöntemler mi aldı?
Her ikisi de. Modern varyasyonel yöntemler (3D-Var, 4D-Var) ve kriging, operasyonel modellerde resmi veri asimilasyonu için tercih edilir. Ancak, Barnes-Cressman, keşif analizi, kalite kontrolü ve modern yöntemlerin hesaplama açısından karşılanamaz olduğu bölgelerde değerli olmaya devam etmektedir.
Kaynaklar
- Barnes, S. L. (1964). A Technique for Maximizing Details in Numerical Weather Map Analysis. Journal of Applied Meteorology, 3(4), 396-409. DOI: 10.1175/1520-0450(1964)003<0396:ATFMDI>2.0.CO;2 ↗
- Cressman, G. P. (1959). An Operational Objective Analysis System. Monthly Weather Review, 87(10), 367-374. DOI: 10.1175/1520-0493(1959)087<0367:AOOAS>2.0.CO;2 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Barnes-Cressman Grid Analysis Method. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/meteorology/barnes-cressman-analysis
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Skew-T Log-P AnaliziMeteoroloji↔ karşılaştır
- WRF ModeliMeteoroloji↔ karşılaştır