The aim of the study is to compare planetary wave characteristics derived from NCEP/NCAR reanalysis data with Collm wind observations and validate solar activity influence. Vacillations of the SPW 1 amplitude and 5-,10-, 16-day atmospheric modes calculated from NCEP/NCAR reanalysis data and wind variations processed from Collm LF mesopause wind measurements since the 1980s are compared. Similarity of decadal variations of the SPW amplitude vacillations and meridional wind from Collm data is visible for the period 1980-1995. Comparison of the 5-,10-, 16-day atmospheric modes with 2-7, 7-12, 12-30 day period Collm wind variation data do not show clear correspondence for period 1980 - 2005. Correlations between vacillation amplitudes with sunspots numbers and the stratospheric QBO of different phases are presented also. / Die Charakteristik planetarer Wellen, analysiert auf der Basis von NCEP/NCAR-Reanalysen, wird mit Windmessungen von der Außenstelle Collm verglichen, und auf den Einfluss solarer Variationen und der stratosphärischen QBO untersucht. Wir verwenden Schwankungen der stationären planetaren Welle 1, sowie Analysen der 5-, 10- und 16-Tage Welle. Die Variabilität der stationären Welle 1 und diejenige der Windvariationen am Collm stimmt auf der dekadischen Zeitskala überein, jedoch spiegelt sich die Variabilität der Normalmoden (5-, 10-, 16-Tage-Welle) nicht in der entsprechenden Variabilität der Collmer Messdaten wider.

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Les variations climatiques en Afrique de l'Ouest ont un impact parfois catastrophique, particuliérement au Sahel ou les populations sont exposées aux aléas des ressources en eau. Cette thèse s'inscrit dans la recherche des différents modes de variabilités atmosphèrique et de leurs conséquences sur les processus qui générent les pluies, afin de mieux apprehender le climat et ses variabilités dans cette région. <br />Ce travail porte sur la part de la variabilité des précipitations au Sahel qui peut être expliquée par la variabilité atmosphérique. L'objectif principal est de comprendre comment les perturbations du champ de vent à 700 hPa - les ondes d'est africaines (AEWs) - agissent sur la convectionqui est elle meme à l'origine des précipitations. <br />Après avoir exposé les connaissances actuelles de la climatologie en Afrique de l'Ouest, et expliqué la méthodologie développée pour étudier les ondes d'est, la variabilité des précipitations est étudiée à différentes échelles. La modulation de la convection et des précipitations par les ondes est ensuite traitée et permet de distinguer des secteurs propices aux fortes précipitations, ou au contraire inhibiteurs. L'impact des ondes sur la dynamique et la thermodynamique atmosphérique est également abordé, en particulier dans les basses couches atmosphériques. Un autre aspect original de cette thèse est d'étudier comment les ondes d'est s'insèrent dans la variabilité interannuelle et intra saisonnière du flux de mousson. Après avoir mis en évidence des phases actives et inactives du flux de mousson, le comportement des ondes, de la convection et des précipitations est discriminé en fonction des phases de l'onde.

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For the construction of a wind farm, one needs to assess the wind resources of the considered site location. Using reference time series from numerical weather prediction models, global assimilation databases or observations close to the area considered, the on-site measured wind speeds and wind directions are corrected in order to represent the actual long-term wind conditions. This long-term correction (LTC) is in the typical case performed by making use of the linear regression within the Measure-Correlate-Predict (MCP) method. This method and two other methods, Sector-Bin (SB) and Synthetic Time Series (ST), respectively, are used for the determination of the uncertainties that are associated with LTC.The test area that has been chosen in this work, is located in the region of the North Sea, using 22 quality controlled meteorological (met) station observations from offshore or nearby shore locations in Denmark, Norway and Sweden. The time series that has been used cover the eight year period from 2002 to 2009 and the year with the largest variability in the wind speeds, 2007, is used as the short-term measurement period. The long-term reference datasets that have been used are the Weather Research and Forecast model, based on both ECMWF Interim Re-Analysis (ERA-Interim) and National Centers for Environmental Prediction Final Analysis (NCEP/FNL), respectively and additional reference datasets of Modern Era Re-Analysis (MERRA) and QuikSCAT satellite observations. The long-term period for all of the reference datasets despite QuikSCAT, correspond to the one of stations observations. The QuikSCAT period of observations used cover the period from November 1st, 1999 until October 31st, 2009.The analysis is divided into three parts. Initially, the uncertainty connected to the corresponding reference dataset, when used in LTC method, is investigated. Thereafter the uncertainty due to the concurrent length of the on-site measurements and reference dataset is analyzed. Finally, the uncertainty is approached using a re-sampling method of the Non-Parametric Bootstrap. The uncertainty of the LTC method SB, for a fixed concurrent length of the datasets is assessed by this methodology, in an effort to create a generic model for the estimation of uncertainty in the predicted values for SB.The results show that LTC with WRF model datasets based on NCEP/FNL and ERA-Interim, respectively, is slightly different, but does not deviate considerably in comparison when comparing with met station observations. The results also suggest the use of MERRA reference dataset in connection with long-term correction methods. However, the datasets of QuikSCAT does not provide much information regarding the overall quality of long-term correction, and a different approach than using station coordinates for the withdrawal of QuikSCAT time series is preferred. Additionally, the LTC model of Sector-Bin is found to be robust against variation in the correlation coefficient between the concurrent datasets. For the uncertainty dependence of concurrent time, the results show that an on-site measurement period of one consistent year or more, gives the lowest uncertainties compared to measurements of shorter time. An additional observation is that the standard deviation of long-term corrected means decreases with concurrent time. Despite the efforts of using the re-sampling method of Non-Parametric Bootstrap the estimation of the uncertainties is not fully determined. However, it does give promising results that are suggested for investigation in further work. / För att bygga en vindkraftspark är man i behov av att kartlägga vindresurserna i det aktuella området. Med hjälp av tidsserier från numeriska vädermodeller (NWP), globala assimileringsdatabaser och intilliggande observationer korrigeras de uppmätta vindhastigheterna och vindriktningarna för att motsvara långtidsvärdena av vindförhållandena. Dessa långtidskorrigeringsmetoder (LTC) genomförs generellt sett med hjälp av linjär regression i Mät-korrelera-predikera-metoden (MCP). Denna metod, och två andra metoder, Sektor-bin (SB) och Syntetiska tidsserier (ST), används i denna rapport för att utreda de osäkerheter som är knutna till långtidskorrigering.Det testområde som är valt för analys i denna rapport omfattas av Nordsjöregionen, med 22 meteorologiska väderobservationsstationer i Danmark, Norge och Sverige. Dessa stationer är till största del belägna till havs eller vid kusten. Tidsserierna som används täcker åttaårsperioden från 2002 till 2009, där det året med högst variabilitet i uppmätt vindhastighet, år 2007, används som den korta mätperiod som blir föremål för långtidskorrigeringen. De långa referensdataseten som använts är väderprediktionsmodellen WRF ( Weather Research and Forecast Model), baserad både på data från NCEP/FNL (National Centers for Environmental Prediciton Final Analysis) och ERA-Interim (ECMWF Interim Re-analysis). Dessutom används även data från MERRA (Modern Era Re-Analysis) och satellitobservationer från QuikSCAT. Långtidsperioden för alla dataset utom QuikSCAT omfattar samma period som observationsstationerna. QuikSCAT-datat som använts omfattar perioden 1 november 1999 till 31 oktober 2009.Analysen är indelad i tre delar. Inledningsvis behandlas osäkerheten som är kopplad till referensdatans ingående i långtidskorrigeringsmetoderna. Därefter analyseras osäkerhetens beroende av längden på den samtidiga datan i referens- och observationsdataseten. Slutligen utreds osäkerheten med hjälp av en icke-parametrisk metod, en s.k. Bootstrap: Osäkerheten i SB-metoden för en fast samtidig längd av tidsserierna från observationer och referensdatat uppskattas genom att skapa en generell modell som estimerar osäkerheten i estimatet.Resultatet visar att skillnaden när man använder WRF-modellen baserad både på NCEP/FNL och ERA-Interim i långtidskorrigeringen är marginell och avviker inte markant i förhållande till stationsobservationerna. Resultatet pekar också på att MERRA-datat kan användas som långtidsreferensdataset i långtidsdkorrigeringsmetoderna. Däremot ger inte QuikSCAT-datasetet tillräckligt med information för att avgöra om det går att använda i långtidskorrigeringsmetoderna. Därför föreslås ett annat tillvägagångssätt än stationsspecifika koordinater vid val av koordinater lämpliga för långtidskorrigering. Ytterligare ett resultat vid analys av långtidskorrigeringsmetoden SB, visar att metoden är robust mot variation i korrelationskoefficienten.Rörande osäkerhetens beroende av längden på samtidig data visar resultaten att en sammanhängande mätperiod på ett år eller mer ger den lägsta osäkerheten i årsmedelvindsestimatet, i förhållande till mätningar av kortare slag. Man kan även se att standardavvikelsen av de långtidskorrigerade medelvärdena avtar med längden på det samtidiga datat. Den implementerade ickeparametriska metoden Bootstrap, som innefattar sampling med återläggning, kan inte estimera osäkerheten till fullo. Däremot ger den lovande resultat som föreslås för vidare arbete.

Le travail établit un diagnostique objectif de la fiabilité des données de réanalyse du NCEP/NCAR en Afrique tropicale aux échelles intra-saisonnière à interannuelle. Les réanalyses sont une base de données originale, disponible sur la période 1958-1998, combinant des données d'observations et des sorties de modèle atmosphérique, qui permet d'appréhender la dynamique atmosphérique à l'échelle globale. L'étude de la fiabilité de ces données nous a permis de dégager un certain nombre de recommandations pour leur utilisation. En Afrique tropicale, la période homogène à extraire pour l'analyse du climat va de 1968 à 1998. Cependant, au sein de cette période, la SMWDA, méthode statistique servant à détecter les ruptures d'homogénéité et à les localiser, a permis de mettre en évidence trois dates majeures: 1976/77, 1983/84 et 1987/88, que l'on retrouve dans un grand nombre de paramètres atmosphériques. Ce sont les paramètres de surface comme les précipitations qui sont le plus touchés par ces ruptures d'homogénéité. Les paramètres atmosphériques les plus fiables parmi les 12 testés sont les paramètres pour lesquels un grand nombre d'observations a été assimilé dans le modèle du NCEP (température de l'air, hauteur géopotentiel, vents ...). En Afrique tropicale, ces paramètres sont représentatifs de champs climatiques réalistes. Ce sont les paramètres liés au cycle hydrologique qui soulèvent le plus d'interrogations notamment du fait de la difficulté pour les valider. L'étude approfondie des précipitations a montré l'importance des écarts entre les réanalyses et l'observation. Les problèmes majeurs identifiés sont la présence de nombreuses ruptures de stationnarité, une sous-estimation marquée de l'amplitude du cycle saisonnier, la présence d'un signal basse fréquence dans les chroniques et l'incohérence dans la variabilité interannuelle. Face à ce constat, les précipitations du NCEP ne peuvent être utilisées dans une étude climatique sur le continent africain.<br />Le thème des téléconnexions entre les principales anomalies de températures de surface océanique (TSO) et la variabilité pluviométrique en Afrique tropicale a été investi afin de déterminer dans quelle mesure les réanalyses permettent d'améliorer les connaissances sur le rôle de la circulation atmosphérique. Les deux signaux océaniques qui ont des relations statistiques fortes avec la pluviométrie en Afrique tropicale sont d'une part les oscillations des TSO du Pacifique équatorial oriental (NINO3) signant le phénomène El Nino Southern Oscillation (ENSO), et d'autre part les variations plus lentes des TSO de l'Atlantique tropical sud (SATL). À l'échelle du continent africain, 5 types de téléconnexions ont été identifiés avec SATL en fonction de l'évolution saisonnière de la relation, et 4 types avec NINO3. Les réanalyses ont été utilisées pour mieux comprendre les mécanismes atmosphériques lors de l'occurence de ces téléconnexions. Pour les saisons des pluies juillet-septembre, octobre-décembre et janvier-mars, des analyses composites ont été réalisées en fonction des années d'occurence de fortes anomalies de TSO et des années anormalement sèches et pluvieuses sur différentes régions d'Afrique tropicale sur la période 1968-1998. La comparaison des différentes composites a permis de mettre en évidence des forçages océano-atmosphériques associés à l'ENSO,via les composantes méridienne et zonale de la circulation divergente de l'atmosphère, ainsi que des forçages océano-atmosphériques plus régionaux indépendamment de l'ENSO et des forçages atmosphériques associés à des conditions de surface continentale.

Background: Vitamin D deficiency is a concern in the US. Association between vitamin D status and metabolic syndrome (MetS), insulin resistance (IR), and inflammation is unclear in children. Objective: The relationship between serum vitamin D and MetS, C-reactive protein (CRP), and Homeostatic Model Assessment-IR (HOMA-IR) was investigated. Design: Data from 3 cycles of National Health and Nutrition Examination Survey, 2001-2006 for 3700 (1820, boys; 1880, girls) children and adolescents, aged 12-17 y were used to assess prevalence of vitamin D deficiency (<20 ng>/mL) and association between serum vitamin D and prevalence of MetS, various components of MetS, CRP, and HOMA-IR using multivariate regression models. Results: Overall, prevalences of MetS and vitamin D deficiency were 6.1% and 30.5%, respectively. Prevalence of vitamin D deficiency was higher in girls (52%), blacks (74%), non-supplement users (50%), persons who were examined in winter (56%), and persons in the low poverty income ratio group (57%) compared to their counterparts. Serum vitamin D was inversely associated with waist circumference (P<0.001), systolic blood pressure (P=0.009), and HOMA-IR (P=0.003) and positively associated with HDL-cholesterol (P<0.001). Children with lowest serum vitamin D are at increased risk for MetS (P=0.04; OR 2.26; 95% CI: 1.11, 4.61). Serum vitamin D was not related to CRP (P<0.10). Conclusions: Children with poor vitamin D status are at increased risk for MetS and IR. Because of negative health outcomes associated with MetS and poor vitamin D status when existed individually or in combination, early detection and intervention of these conditions are paramount, especially in children.