Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему

Ансамблевый мезомасштабный прогноз погоды на основе негидростатической модели атмосферы COSMO-RU

ВАК РФ 25.00.30, Метеорология, климатология, агрометеорология

Автореферат диссертации по теме "Ансамблевый мезомасштабный прогноз погоды на основе негидростатической модели атмосферы COSMO-RU"

005004271

На правах рукописи

Алферов Дмитрий Юрьевич

АНСАМБЛЕВЫЙ МЕЗОМАСШТАБНЫЙ ПРОГНОЗ ПОГОДЫ НА ОСНОВЕ НЕГИДРОСТАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ АТМОСФЕРЫ

COSMO-RU

Специальность 25.00.30 - метеорология, климатология, агрометеорология

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук

- 1 ДЕК 2011

005004271

На правах рукописи

Алферов Дмитрий Юрьевич

АНСАМБЛЕВЫЙ МЕЗОМАСШТАБНЫЙ ПРОГНОЗ ПОГОДЫ НА ОСНОВЕ НЕГИДРОСТАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ АТМОСФЕРЫ

COSMO-RU

Специальность 25.00.30 - метеорология, климатология, агрометеорология

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук

Диссертация выполнена в ФГБУ «Гидрометеорологический научно исследовательский центр Российской Федерации».

Научный руководитель: доктор физико-математических наук, профессо Ривин Гдалий Симонович

Официальные оппоненты:

• доктор физико-математических наук Крупчатников В. Н.

• доктор физико-математических наук Муравьев А. В.

Ведущая организация - Институт вычислительной математики РАН

Защита состоится 30 ноября 2011 г. в 14 часов на заседани диссертационного совета Д327.003.01 ФГБУ «Гидрометеорологический научно исследовательский центр Российской Федерации» (123242, Москва, Большой Предтеченский пер., «Гидрометеорологический научно-исследовательский Федерации»).

С диссертацией можно ознакомиться в «Гидрометеорологический научно-исследовательский Федерации».

Автореферат разослан 28 октября 2011 г.

д. 11-13, ФГБ центр Российско

библиотеке ФГБ центр Российско

Ученый секретарь диссертационного совета доктор географических наук

Нестеров Е.С.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Потребность в вероятностном прогнозировании погоды, обусловленная всегда существующей неопределенностью прогнозов, давно уже осознана синоптиками. С развитием вычислительной техники и, как следствие, методов численного прогнозирования погоды возникла задача оценки предсказуемости атмосферных процессов и тесно связанная с ней проблема вероятностного численного прогноза погоды.

С теоретической точки зрения, вероятностный прогноз - это описание эволюции плотности распределения вероятности состояния атмосферы при помощи уравнения Лиувилля (уравнения непрерывности для вероятности). Однако размерность этой задачи для сеток современных моделей столь велика, что не оставляет надежды на возможность применения этого метода даже в обозримом будущем. Поэтому единственным реальным способом получения таких прогнозов остается составление прогностического ансамбля - набора из нескольких модельных прогнозов.

Помимо возможности оценивать вероятность тех или иных погодных явлений (к примеру, сильных осадков), ансамблевый прогноз может иметь следующие применения: оценка диапазонов атмосферных величин и прогноз экстремумов, прогноз развития отдельных ситуаций, априорная оценка качества детерминистского прогноза (за счет возникающего разброса прогнозов в ансамбле). Дополнительным побочным результатом может служить улучшение детерминистского прогноза при помощи среднего прогноза по ансамблю или специальным образом выбранных членов ансамбля.

Вычисление ансамблей прогнозов погоды в оперативном режиме стало возможным лишь в начале 1990-х годов с развитием вычислительной техники достаточной производительности. В настоящее время оперативные глобальные и региональные ансамблевые прогнозы на средние и/или долгие сроки (в том числе климатические) выпускаются всеми ведущими мировыми метеорологическими центрами. В Гидрометцентре России также проводится работа по глобальному среднесрочному ансамблевому прогнозу погоды на основе спектральной модели, а также работает в оперативном режиме система долгосрочного ансамблевого мультимодельного прогноза погоды.

Особый практический интерес представляет мезомасштабный ансамблевый прогноз погоды, поскольку атмосферные процессы столь малого масштаба в силу

очевидных причин наименее определенны и предсказуемы. Данный метод прогнозирования является одним из новых направлений в вероятностном прогнозировании погоды. Его разработка началась в конце 1990-х - начале 2000-х годов, и в настоящее время системы мезомасштабного ансамблевого прогнозирования погоды внедрены или внедряются во многих ведущих метеослужбах мира. В России до настоящего момента системы мезомасштабного ансамблевого прогнозирования погоды не существовало. Лишь в 2009 году Гидрометцентр России получил новую суперЭВМ SGI Altix 4700, позволившую внедрить в оперативную практику атмосферные модели высокого разрешения и вычислять ансамблевые прогнозы на их основе.

Разработка и внедрение системы мезомасштабного ансамблевого прогнозирования погоды являются для России актуальными и важными не только ввиду мировых тенденций в данной области. Как никакая другая страна, Россия изобилует самыми разнообразными физическими и орографическими особенностями, заметно влияющими на погодные условия, что, в свою очередь, влечет необходимость оценки этого влияния. Особо следует отметить важную задачу прогноза погоды для территории зимних Олимпийских игр в Сочи в 2014 году, представляющую определенную сложность из-за гористого рельефа местности. Ансамблевый прогноз погоды может быть полезен в решении данной задачи.

Для построения ансамблей выбрана модель COSMO-RU - российская версия атмосферной негидростатической модели международного консорциума COSMO, полноправным членом которого в 2009 году стал Росгидромет. Модель COSMO-RU уже в достаточной степени освоена в Гидрометцентре России, и ее вариант с горизонтальным шагом сетки 7 км с весны 2011 года запущен в оперативную практику. Одним из важных направлений развития модели COSMO является ее использование для мезомасштабного ансамблевого прогноза, и в рамках консорциума имеется опыт таких прогнозов. Исходя из вышеперечисленного, модель COSMO-RU представляется наиболее подходящим инструментом для построения системы мезомасштабного ансамблевого прогноза в Гидрометцентре России.

Поскольку ансамблевый прогноз является более сложной задачей для вычисления, чем обычный модельный прогноз (так как приходится единовременно вычислять несколько прогнозов вместо одного), то часто для построения ансамбля выбирают вариант модели с шагом в 2 раза больше, чем тот, который используется в оператив-

ном варианте модели. Поэтому для построения ансамблей COSMO-RU был выбран вариант модели с шагом 14 км (COSMO-RU/14).

Цель работы: разработка и верификация системы мезомасштабного прогноза погоды для территории Европейской территории России на основе отечественной версии модели COSMO.

Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:

1) проведен детальный обзор методов построения ансамблей гидродинамических прогнозов в мировой практике;

2) отобраны и протестированы параметры возмущений в модели COSMO-RU для построения ансамблей мезомасштабных прогнозов на краткие сроки, исследован их вклад в прогноз ансамбля;

3) проанализирована работа различных применимых в модели вычислительных методов на сетке COSMO-RU и их вычислительная устойчивость;

4) построена экспериментальная система ансамблевого мезомасштабного прогноза в вычислительной среде модели COSMO-RU;

5) проведены численные эксперименты с разработанной ансамблевой системой и даны предварительные оценки качества прогнозов некоторых величин.

Основные результаты, выносимые на защиту, и их новизна:

1. впервые в России разработана экспериментальная система ансамблевого мезомасштабного прогноза погоды и программные средства для верификации ее результатов;

2. установлен полезный эффект от варьирования численных схем в модели для построения ансамбля;

3. в ходе изучения опыта аналогичных работ и собственных экспериментов отобран ряд вычислительных схем и блоков физической параметризации модели COSMO, заметно влияющих на прогноз;

4. проведены эксперименты, показывающие эффективность построенного ансамбля в прогнозировании метеополей, в особенности приземной температуры воздуха;

5. проведены эксперименты по изучению устойчивости различных вычислительных схем на сетке COSMO-RU/14, в результате которых выявлена новая перспективная вычислительная схема для модели COSMO - неявная схема, использующая

метод расщепления Марчука, в частности, полезная для борьбы с краевыми вычислительными шумами.

Практическая значимость результатов работы. Построенная система ансамблевого мезомасштабного прогноза предназначена для внедрения в оперативную практику Гидрометцентра России, что придает настоящей работе практическую направленность. Разработанные методы и алгоритмы позволяют использовать данную систему для регионов России, обладающих разными физическими и орографическими особенностями. Важнейшее свойство предложенной системы заключается в ее масштабируемости и способности настроек на меньшие пространственные масштабы, что будет использовано в метеорологическом обеспечении 0лимпиады-2014 в Сочи. Отличительные особенности разработанной системы таковы:

• система использует регулярно поступающие в Гидрометцентр России исходные метеорологические данные для модели COSMO-RU;

• для построения ансамбля используется модель COSMO-RU/14, уже показавшая хорошие результаты и быстродействие;

• система использует варьирование параметризаций подсеточных процессов, применяемое в зарубежных проектах ансамблевого прогнозирования на основе модели COSMO, а также варьирование вычислительной схемы, прежде не применявшееся в ансамблях COSMO.

Областью использования результатов диссертационной работы является численный вероятностный прогноз погоды, а также априорная оценка детерминированного прогноза.

Достоверность результатов диссертационной работы следует из сопоставления результатов проведенных численных экспериментов с фактическими данными и результатами других авторов.

Личный вклад автора. Основные методологические результаты получены автором лично. Им были написаны и отлажены программы, составляющие рабочий каркас ансамблевой прогностической системы и ее верификации. Все численные эксперименты и оценки качества проделаны автором. Им была разработана и реализована на ЭВМ баротропная модель атмосферы, использованная для оценок вычислительной устойчивости численных схем на сетке базовой модели.

Апробация работы и публикации. Результаты работы представлялись на научной конференции «175 лет Гидрометслужбе России - научные проблемы и пути их решения» с участием НГМС стран СНГ (Москва, ГУ «Гидрометцентр России», 26-27 мая 2009 г.), на конференции молодых ученых, посвященной столетию академика Е. К. Федорова (Москва, Институт прикладной геофизики им. Е. К. Федорова, 2009 г.), а также на ежегодной встрече участников международного консорциума COSMO (COSMO General Meeting, Рим, сентябрь 2011 г.). По теме диссертации автор имеет шесть публикаций: в двух сборниках тезисов докладов указанных конференций и в четырех статьях, одна из которых опубликована в издании, включенном в список ВАК России - в журнале «Метеорология и гидрология».

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и списка литературы, включающего 118 наименований. Объем диссертации составляет 130 страниц текста, 20 таблиц и 31 рисунок.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении содержится обоснование актуальности темы диссертации. Формулируются основные цели работы и постановка задачи. Приводится краткая аннотация содержания диссертации.

В первой главе рассматриваются особенности ансамблей, применяющихся в гидрометеорологии, и причины, побуждающие использовать ансамблевые прогнозы. Изложен обзор современных методов построения ансамблей и верификации детерминированных и вероятностных прогнозов. Кроме того, рассматриваются мезомасштаб-ные ансамбли, разрабатывающиеся на основе модели COSMO в других странах, а также изложено краткое описание модели COSMO и ее российского варианта - модели COSMO-RU, используемых в ней численных методов, физических параметризаций и способов задания начальных и боковых граничных условий.

При прогнозировании характеристик атмосферной циркуляции главными препятствиями для решения поставленных задач являются неточность знаний о состоянии системы атмосфера-океан-суша (погрешности измерения, разреженность данных наблюдений) и несовершенство используемых моделей (параметризация подсеточных процессов, дискретизация данных по пространству). Еще одна принципиальная трудность заключена в присущей атмосфере неустойчивости, которая определяет некото-

рый предел предсказуемости мгновенных состояний - порядка нескольких дней для прогноза крупномасштабных термобарических структур.

Ансамбли, построенные на основе одной модели, всегда состоят из невозмущенного (контрольного) прогноза (по данным объективного анализа) и возмущенных прогнозов (рассчитанных по возмущенным данным объективного анализа или с помощью измененной модели). Все прогнозы, составляющие ансамбль, называются членами ансамбля или ансамблевыми реализациями.

Одним из наиболее важных аспектов построения ансамблевых систем является выбор членов ансамбля таким образом, чтобы они реально отражали структуру и значения возникающих при прогнозировании ошибок.

Рассмотрены основные группы современных методов генерирования ансамбля: ансамбли по наборам начальных состояний и боковых граничных условий, легированные ансамбли (ансамбли прогнозов с различной заблаговременностью на один и тот же момент времени), использование различных наборов параметров модели, варьирование формулировки модели - а также наиболее часто применяемые методы построения ансамблей. Обзор работ по теме показал, что варьирование параметров, описывающих подсеточные процессы, может оказывать значительное влияние на прогноз и давать заметный разброс ансамбля, а также что член ансамбля с варьированием формулировки модели может вносить полезный вклад в ансамбль, если качество его прогноза остается удовлетворительным достаточно долго в течение срока прогнозирования.

Названы две главные особенности краткосрочного ансамблевого прогноза в сравнении с прогнозом на более длительные сроки: заметное влияние начального состояния и необходимость быстрого создания большого расхождения прогнозов членов ансамбля.

Методы верификации ансамблевых прогнозов подразделяются на две группы: оценка распределения ансамбля детерминистских прогнозов (оценка индивидуальных членов прогноза, ранжированные аналитические диаграммы Талаграна) и оценка получаемых с помощью ансамбля вероятностных прогнозов (оценка Брайера, сравнительная оперативная характеристика (ROC), диаграммы надежности). Кроме того, в работе рассмотрены оценки экономической эффективности и современные методы верификации мезомасштабных ансамблей (избегающие «двойного штрафа»

при малых ошибках по пространству и времени), а также программные средства, предназначенные для верификации прогнозов погоды.

В работе рассмотрен ряд мезомасштабных САП меаедународного консорциума COSMO: COSMO-SREPS, использующая данные нескольких глобальных моделей и возмущение блоков параметризации подсеточных процессов, COSMO-LEPS, использующая в качестве исходных данных данные специально отобранных членов глобального ансамбля Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ЕЦСПП), система COSMO-DE-EPS на основе разрешающей конвекцию модели COSMO-DE, использующая возмущение блоков параметризации подсеточных процессов, системы усвоения данных и данные различных «материнских» моделей, а также вспомогательная система CSPERT, предназначенная для выявления наиболее удачных физических параметров для возмущения в ансамбле.

Региональная негидростатическая модель COSMO-RU. Членами международного консорциума COSMO (the Consortium for Small-scale Modelling) являются метеослужбы Германии, Греции, Италии, Польши, России, Румынии и Швейцарии. Модель COSMO-RU - вариант негидростатической атмосферной модели, разрабатываемой консорциумом COSMO, адаптированный для Европейской части России. В 2009-2010 годах в квазиоперативном режиме была внедрена модель COSMO с разрешением 14 км по горизонтали (COSMO-RU/14) на равномерной пространственной сетке 350x310x40 узлов. С появлением в Мировом метеорологическом центре «Москва» новой суперЭВМ SGI Altix 4700 на ней был реализован новый вариант модели COSMO-RU на сетке с шагом 7 км для прогнозов до 78 часов по Европейской территории России, большей части Западной Европы и части Западной Сибири. С весны 2011 г. этот вариант модели работает в Гидрометцентре России в оперативном режиме. Также в настоящее время внедряется новый вариант модели с шагом 2,2 км для Центрального и Южного Федеральных округов, включая Северный Кавказ.

Уравнения модели решаются в системе географических координат (со смещенным полюсом) по горизонтали с орографической (terrain-following) вертикальной координатой. Модель использует три основных вычислительных схемы: трехуровенная по времени, явная по горизонтали и неявная по вертикали схема чехарды, использующая алгоритм расщепления по физическим процессам Клемпа-Вильхельмсона, и два варианта схемы Рунге-Кутта.

Начальные условия в региональной модели задаются интерполяцией данных анализа на грубой сетке или прогноза. В настоящее время в модели предусмотрено получение начальных и боковых граничных условий из нескольких глобальных моделей (GME (Германия), IFS (ЕЦСПП) и др.), а также из более грубого варианта модели COSMO и из системы усвоения данных.

В модели используется ряд схем параметризации подсеточных процессов (радиация, осадки, сухая конвекция, вертикальная турбулентная диффузия, почвенные процессы). Некоторые из процессов (к примеру, сухая конвекция) описаны несколькими взаимозаменяемыми схемами. Это, а также наличие большого количества настроечных параметров этих схем, обеспечивает большую гибкость модели в выборе настроек, влияющих на получаемый прогноз, что дает значительные возможности для построения прогностических ансамблей.

Во второй главе излагается общая постановка задачи по построению САП на основе базовой модели COSMO-RU, выбор метода построения ансамбля и варьируемых элементов, результаты проведенных испытаний ансамблевого прогноза для отдельных случаев (case studies), а также общие технологические характеристики построенной экспериментальной САП.

Из глобальных моделей, к использованию данных которых приспособлена модель COSMO, Гидрометцентр России в настоящий момент располагает только данными моделей GME (Германия) и GFS (США), поэтому применение мультимодель-ного подхода к построению ансамбля по начальным и боковым граничным условиям затруднено. Возмущение начальных данных специальными методами требует специальной программной реализации (обработка входных данных, пересчет возмущений по ходу вычисления прогноза и т. п.). Кроме того, данные методы в мировой практике используются в основном для нужд среднесрочного прогноза погоды и могут не дать нужного роста возмущений за срок прогноза модели COSMO-RU. Таким образом, наиболее легко и надежно реализуемым методом построения ансамбля оказывается возмущение параметров модели, в том числе за счет выбора тех или иных численных методов решения системы уравнений модели и параметризаций подсеточных процессов, т. е. изменение основной ее формулировки.

В качестве варьируемых элементов параметризаций подсеточных процессов были использованы параметры, уже проверенные в САП консорциума COSMO

и

(COSMO-SREPS и CSPERT): две схемы параметризации конвекции (Тидтке и Кайна-Фрицша), характерный масштаб подсеточных термических неоднородностей поверхности (pat_len) из диапазона (0-10000 м), максимальный линейный масштаб турбулентных вихрей (turjen) из диапазона (100-1000 м), масштабирующий множитель влияния толщины ламинарного пограничного слоя на перенос тепла (rlam_heat) из диапазона (0,1-50).

Варьирование численной схемы модели по влиянию на получаемые результаты можно сравнить с заменой модели другой моделью на той же сетке. Ряд исследований показал применимость мультимодельного ансамбля в краткосрочном ансамблевом прогнозировании. Поэтому было решено исследовать возможный эффект от варьирования вычислительной схемы в модели, для чего использовались реализованные в модели численные схемы (схема чехарды, схема Рунге-Кутта второго порядка (RK2) и схема Рунге-Кутта второго порядка с невозрастанием полной вариации численного решения (RK2-TVD)). Кроме того, в данной работе были использованы две реализованные в модели COSMO схемы учета боковых граничных условий - явная и неявная.

В каждой точке сетки рассчитывались средний прогноз (медиана ансамбля в каждой точке сетки) и разброс в ансамбле относительно среднего прогноза (среднее арифметическое отклонение от медианы).

Для оценки прогнозов использованы следующие показатели: оценка Брайера (BS), площадь под ROC-кривой (ROCA), стандартное отклонение прогноза (S), средняя абсолютная погрешность (МАЕ), средняя квадратическая погрешность (RMSE), средний разброс в ансамбле (среднее арифметическое разбросов по всем узлам сетки) (A_SPR) и процент выбросов «фактических» значений (OUTL). Детерминистские оценки вычислялись для среднего (медианного) прогноза и контрольного невозмущенного прогноза (прогноза базовой модели). При осреднении оценок по дням бралась медиана оценок каждого прогноза.

Кроме того, для оценки разброса в ансамбле по полученным прогнозам строились диаграммы Талаграна.

Первый эксперимент заключался в оценке внутриансамблевых разбросов для прогноза суммарной облачности и приземной температуры воздуха (температура воздуха на уровне 2 м над поверхностью Земли (К), далее - Т2м) при вариациях параметров термических неоднородностей и турбулентности. Ансамбль состоял из 24

членов, использовались следующие значения параметров: две разностные схемы (чехарда и RK2), две схемы конвекции (Тидтке и Кайна-Фрицша), три значения параметра pat_len (0, 500, 10000) и два значения параметра turjen (500, 1000). По умолчанию в модели используются схема чехарды и параметризация Тидтке, pat_len = 500, turjen = 500.

В эксперименте использовались начальные данные за 00 часов ВСВ трех дней в мае, июле и октябре 2010 года, заблаговременность прогноза - 24 часа, т.е. прогноз на 00 часов следующих суток.

В качестве контрольных данных для оценок использовались результат препро-цессинга для базовой модели за 00 часов следующего дня и прогноз базовой модели («невозмущенный», или «контрольный» прогноз). Оценки делались для полного ансамбля и со стратификацией по отдельным возмущаемым параметрам.

Учитывая недостаточную репрезентативность выборки из трех дней, полученные в ходе эксперимента результаты позволили сделать лишь следующие выводы.

1. По результатам экспериментов с САП CSPERT параметр tur_len оказался практически бесполезен, по крайней мере, для прогноза температуры, и в последних конфигурациях COSMO-SREPS он не используется с исходными данными модели GME (используемых и в базовой модели COSMO-RU). Этот вывод в целом подтвержден и данным экспериментом: параметр tur_len в рассмотренные дни показал наименьший вклад в прогноз ансамбля - при его исключении все оценки оставались практически теми же, что и для полного ансамбля.

2. Порождение разброса в ансамбле при использовании вариации параметров, в том числе численных схем, в целом оказалось возможным. Порожденный таким образом разброс воспроизвел фактическую изменчивость рассмотренных величин по выделенному региону не полностью. Тем не менее, во внутренней области диаграммы Талаграна воспроизведение ансамблем фактической изменчивости величин в рассмотренные дни можно признать вполне удовлетворительным.

С учетом результатов первого эксперимента был сформирован новый прогностический ансамбль. Параметр tur_len был заменен параметром rlam_heat. Кроме того, была добавлена вычислительная схема RK2-TVD и варьирование метода учета боковых граничных условий. Построенный ансамбль содержит 28 членов (см. табл. 1).

Срок прогноза в настоящее время составляет 78 часов (это срок прогноза базовой невозмущенной модели COSMO-RU).

Таблица 1. Состав нового ансамбля.

Численная схе- Граничные условия Физика

ма Схема конвекции pat_len rlam_heat

0,1

0 1,0

10,0

0,1

Тидтке 500 1,0

10,0

0,1

10000 1,0

Неявная схема 10,0

Чехарда 0,1

0 1,0

10,0

0,1

Кайн-Фрицш 500 1,0

10,0

0,1

10000 1,0

10,0

Явная схема Тидтке 500 1,0

Кайн-Фрицш

Неявная схема Тидтке

RK2 Кайн-Фрицш 500 1,0

Явная схема Тидтке

Кайн-Фрицш

Таблица 1 (продолжение)

Неявная схема Тидтке

RK2-TVD Кайн-Фрицш 500 1,0

Явная схема Тидтке

Кайн-Фрицш

Новый ансамбль был использован для исследования прогноза редкого погодного явления - ледяного дождя в Московской области и соседних с ней областях, отмечавшегося 25-26 декабря 2010 года, который привел к сильному гололеду, образованию льда на проводах и деревьях, падению деревьев, опор линий электропередач и обрыву проводов. Кроме того, ледяной дождь привел к образованию льда на самолетах, стоящих на земле в аэропортах Москвы, что повлекло задержки и отмены рейсов в период 26-28 декабря.

Для исследования данного случая было вычислено 5 ансамблевых прогнозов на 78 ч с интервалом в 12 ч, начиная с 12 ч ВСВ 23 декабря 2010 г.

При возникновении ледяного дождя важную роль играет наличие температурной инверсии с переходом через 0°С, что и приводит к тому, что капли выпадающего дождя замерзают при приближении к поверхности Земли. Поэтому в данном эксперименте был рассмотрен прогноз распределения температуры по высоте на период наблюдения данного явления, для чего были построены высотные профили температуры на широте Москвы в виде т. н. «спагетти» (spaghetti plot) - одновременного изображения одной интересующей изолинии (в данном случае это изотерма 0°С) для всех членов ансамбля. Для примера был рассмотрен прогноз на 06 ч ВСВ 26 декабря 2010 г.

На рис. 1 для сравнения приведен высотный профиль температуры на широте Москвы по результатам препроцессинга модели COSMO-RU/14 на рассматриваемый момент времени.

На рис. 2а—д приведены профили—«спагетти» для ансамблевых прогнозов. Результаты данного эксперимента таковы:

• построенный ансамбль уже при заблаговременности 66 ч показал заметную вероятность (0,5) фактически осуществившейся аномалии - инверсии с переходом через 0°С (рис. 2а);

• за счет возникающего в прогностическом ансамбле разброса удается корректировать детерминированный невозмущенный прогноз и оценивать его неопределенность. В одном из случаев (прогноз от 00 ч 25 декабря 2010 г.) ансамблевый прогноз уточняет контрольный: контрольный прогноз дал приподнятую инверсию, ансамбль же, хотя и с небольшой вероятностью (около 0,2), показал возможность приземной инверсии (рис. 2г);

• в рассматриваемом случае прогнозы по данным за дневные часы, даже более ранние, превосходили по точности прогнозы по данным за ночные часы, что, по всей вероятности, может объясняться особенностями используемой атмосферной модели.

Кроме того, данный эксперимент выявил необходимость более аккуратного и физически обоснованного использования возмущенных значений параметра раМеп (при значении раМеп=10000 наблюдались заметные ошибки).

Рис. 1. Вертикальный широтный профиль температуры воздуха (из начальных условий модели COSMO-RU/14 на 6 ч ВСВ 26.12.2010 г. по результатам препроцессинга).

В качестве вертикальной координаты взято давление (гПа) Общие технологические характеристики ансамблевой системы. Ансамблевые прогнозы вычислялись на ЭВМ SGI Altix 4700. Запускающий скрипт UNIX для каждого члена ансамбля представляет собой модифицированный запускающий скрипт модели COSMO-RU/14. Для удобства запуск всех членов ансамбля реализован в виде одного запускающего скрипта с заданием даты прогноза. Для обработки результатов прогноза и вычисления оценок был разработан программный комплекс на языке Фортран, работающий на ПЭВМ под ОС Windows.

Рис. 2. Вертикальный широтный профиль температуры воздуха - «спагетти» для изотермы 0°С (прогноз на 6 ч ВСВ 26.12.2010 г.); а) от 12 ч ВСВ 23.12.2010 г.; б) от 00 ч ВСВ 24.12.2010 г.; в) от 12 ч ВСВ 24.12.2010 г.; г) от 00 ч ВСВ 25.12.2010 г.; д) от 12 ч ВСВ 25.12.2010 г. Вертикальная линия отмечает долготу Москвы Ансамбль использует исходные данные из глобальной модели ОМЕ метео службы Германии (DWD), присылаемые для модели COSMO-RU, работающей в Гид рометцентре России в оперативном режиме.

Препроцессинг для каждого члена ансамбля выполняется на 16 процессорах, основной счет модели - на 256 процессорах. Ввиду большой загрузки ЭВМ и ее нестабильной работы во время проведения эксперимента члены ансамбля вычислялись последовательно, поэтому время выполнения полного ансамблевого прогноза на 78 часов составило около 7 ч.

В третьей главе излагаются результаты проведенной верификации построенной экспериментальной САП на данных 39 дней, выбранных в различные сезоны 2010-2011 годов. В этой главе также изложены планы дальнейшего развития САП, в том числе результаты эксперимента по сравнению различных вычислительных методов на сетке COSMO-RU/14 в баротропной модели, проведенного с целью выявлению новых перспективных численных методов для внедрения в базовую модель COSMO-RU.

Для исследования были взяты ансамблевые прогнозы по данным от 00 ч ВСВ за следующие дни: 24-30 мая, 26 июля - 1 августа, 23-29 августа, 3-9 октября, 20, 23, 24, 25 декабря 2010 года, 24-30 января 2011 года (всего 39 дней). Заблаговременность прогнозов - 78 ч, т. е. прогноз на 06 ч ВСВ соответствующих суток.

Исследовались прогнозы суммарной облачности (в процентах), 6-часовых сумм осадков (мм) и температуры на высоте 2 м (К).

В качестве эталонных данных для сравнения использовались поля 6-часовых прогнозов невозмущенной модели COSMO-RU/14 и прогноз базовой модели («невозмущенный», или «контрольный» прогноз).

Помимо оценок, уже использовавшихся в экспериментах, описанных в предыдущей главе, были построены диаграммы надежности для прогнозов вероятностей событий, связанных с температурой и осадками.

Суммарная облачность. Наибольший средний разброс в ансамбле наблюдался в мае, наименьший - в январе, при этом в январе наблюдалось и наибольшее число выходов фактических значений за пределы прогнозируемого диапазона. Наилучшие оценки среднего прогноза (и при этом наименьшее число выбросов) наблюдалось в июле, наихудшие прогнозы отмечены в зимние месяцы. Периоды с наилучшими и наихудшими результатами для ансамблевой схемы и для контрольного прогноза чаще всего одни и те же, что может говорить о систематических ошибках модели, не преодоленных до конца ансамблем.

Диаграммы Талаграна для прогноза суммарной облачности подтверждают недостаточность разброса в ансамбле. Кроме того, члены ансамбля показывают тенденцию к недооценке реальной суммарной облачности - доля значений в крайней правой градации, значительно выше, чем доля значений в крайней левой градации. В особенности эта тенденция заметна в прогнозах по данным за зимние месяцы. На рис. 3 приведена диаграмма для всех рассмотренных дней.

а,в

0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0

Рис. 3. Диаграмма Талаграна для прогноза суммарной облачности (весь период)

6-часовые суммы осадков. В качестве пороговых значений осадков были выбраны значения 0,25 и 2,5 мм за 6 часов, что в среднем соответствует значениям 1 и 10 мм за сутки.

Наилучшая оценка Брайера отмечена в июле, но оценка ROCA при этом оказалась не самой высокой, в особенности при пороговом значении 2,5 мм, для которого она была наихудшей за весь период. Наилучшими же оценки ROCA были в октябре. В январе отмечены низкие оценки прогноза с пороговым значением осадков 0,25 мм.

Диаграммы надежности для прогноза вероятностей осадков показали неудовлетворительный результат для всех пороговых значений (рис. 4) - в целом данный прогноз не превосходит климатологический прогноз осадков в смысле оценки качества Брайера. Проблема заключается в завышении ансамблем вероятностей осадков, что, вероятнее всего, вызвано недостаточностью порождаемого в ансамбле разброса прогнозов.

Тем не менее, при рассмотрении отдельных прогнозов с высокими и низкими оценками отмечено, что даже в случае неудачного прогноза средний прогноз оказался ближе к фактическим данным, чем контрольный (в особенности для порогового значения 0,25 мм, т. е. для прогноза наличия осадков).

Диаграммы Талаграна для данных прогнозов имеют почти L-образный вид с преобладанием крайней правой градации. В ряде случаев наблюдался также рост гра-

даций внутренней области при приближении к правой границе. Это означает систематическое смещение в ансамбле - недооценку фактических осадков, допускаемую большой частью членов ансамбля в большинстве случаев.

Рис. 4. Диаграмма надежности для прогноза превышения суммой осадков за последние б ч прогноза: а) 0,25 мм, б) 2,5 мм - за все рассмотренные дни 2010-2011 гг.

Приземная температура воздуха (Т2м). Средний прогноз для данного поля не дал значительного преимущества - оценки в большинстве случаев совпадают. Но главное преимущество ансамблевого подхода состоит не в получении лучшего детерминированного прогноза, а в оценке неопределенности в прогнозе. На рис. 5 приведен пример прогноза температуры на высоте 2 м над уровнем Земли на 78 ч по данным за 00 ч ВСВ 31 июля 2010 года. Приведена карта-«спагетти» для изотермы 25°С. Хорошо видно, что средний (медианный) прогноз (а также прогноз отдельных членов) может приближаться к 6-часовому прогнозу ближе, чем контрольный прогноз. Тем самым ансамбль уточняет детерминированный прогноз температуры на высоте 2 м. Средний прогноз в данном случае показал снижение средней абсолютной ошибки на 0,5 градуса и средней квадратической ошибки (ЯМБЕ) - на 0,8 градуса.

Была также рассмотрена изотерма 0°С по прогнозу на 78 ч по данным за 00 ч ВСВ 24 декабря 2010 года (рис. 6). В этот день наблюдалась одна из самых больших ошибок прогноза (МАЕ=2,25, 11М8Е=3,08). Отмечено большое расхождение и среднего, и контрольного прогноза с фактом на юго-востоке (юг Поволжья и восточное побережье Каспийского моря). Тем не менее, члены ансамбля, использующие вычислительную схему Рунге-Кутта, дали хорошее сходство с фактом именно на этом участке (давая при этом заметную погрешность в районе Нижнего Новгорода). Данный

пример наглядно показывает возможный полезный эффект от варьирования численных схем в ансамбле.

31.07.2010 г. Тонкой черной линией отмечен контрольный невозмущенный прогноз, пунктирной линией - средний прогноз, жирной черной линией - 6-часовой прогноз на тот же срок, принимаемый как приближение фактических данных

24.12.2010 г.

В качестве пороговых значений для оценки вероятностного прогноза использовались следующие: для зимы - температура ниже -20°С, для весны и осени - темпера-

тура ниже 0°С и выше 20°С, для лета - температура выше 30°С. В таблице 2 приведе-

ны оценки вероятностного прогноза для данных пороговых значений.

Таблица 2. Оценки прогноза вероятностей Т2м на 78 часов

Период Условие Оценки

Оценка Брайера 1ШС агеа

24-30 мая 2010 г. Т2м < 0°С 0,02 0,90

Т2м > 20°С 0,06 0,95

26 июля - 1 августа 2010 г. Т2м > 30°С 0,04 0,95

23-29 августа 2010 г. Т2м > 30°С 0,02 0,97

Средние оценки за лето Т2м > 30°С 0,02 0,96

3-9 октября 2010 г. Т2м < 0°С 0,03 0,83

Т2м > 20°С 0,02 0,98

20, 23-25 декабря 2010 г. Т2м < -20°С 0,04 0,92

24-30 января 2011 г. Т2м < -20°С 0,02 0,83

Средние оценки за зиму Т2м < -20°С 0,02 0,91

Диаграммы надежности для данного метеоэлемента (рис. 7-10) показали достаточно хорошее качество прогноза. В зимнее время заметна некоторая недооценка вероятностей, что может приводить к пропускам соответствующих явлений. В октябре, напротив, наблюдалась переоценка вероятностей событий. Тем не менее, на общее качество прогнозов эти недостатки большого влияния не оказывают.

Рис. 7. Диаграммы надежности для температуры на высоте 2 м над поверхностью Земли за май 2010 г.: а) Т2м > 20°С; б) Т2м < 0°С

Рис. 8. Диаграмма надежности для события «температура на высоте 2 м превышает

30°С» для лета 2010 г.

Рис. 9. Диаграммы надежности для температуры на высоте 2 м над поверхностью Земли за октябрь 2010 г.: а) Т2м > 20°С; б) Т2м < 0°С

Рис. 10. Диаграммы надежности для события «температура на высоте 2 м ниже -20°С» для зимы 2010-2011 гг. На рис. 11 приведены диаграммы Талаграна для прогноза Т2м. Для данного поля разброс в ансамбле оказался хотя и недостаточным (что вообще характерно для

реальных ансамблей), но достаточно симметричным. Постоянного «перекоса» в одну сторону не наблюдается, хотя в отдельные месяцы и сезоны может наблюдаться переоценка или недооценка фактических значений.

Лето Зима Весь период

ж

Рис. 11. Диаграммы Талаграна для прогноза Т2м

Интерпретация результатов численных экспериментов. Следует отметить два обстоятельства. Во-первых, выборка из 39 дней из разных сезонов одного года позволяет сделать некоторые выводы, но она все еще невелика, и необходимо дальнейшее исследование прогнозов построенной системы. Во-вторых, прогнозы оценивались по сравнению не с наблюдениями, а с 6-часовым прогнозом невозмущенной модели, что неизбежно вносит в оценки некоторую погрешность, поскольку при этом пренебрегают погрешностями прогноза, используемого для сравнения.

Систематическая недооценка ансамблем суммарной облачности и осадков, выявленная при оценке ансамбля, заставляет предположить занижение влажности воздуха в модели. Вероятным путем исправления этой проблемы в рамках ансамблевой системы может быть возмущение или замена параметров модели, связанных с влажностью.

Прогноз приземной температуры оказался наиболее удачным из всех рассмотренных метеополей. Возникающий разброс прогнозов в ряде случаев позволяет выявлять неопределенности и корректировать ошибки даже при неточности среднего прогноза. Отмечен положительный эффект от использования членов с различными численными схемами.

Возможности дальнейшего развития системы и базовой модели. Выбор варианта базовой модели с горизонтальным шагом сетки 14 км продиктован, в первую очередь, соображениями времени вычисления. Настолько крупный шаг не позволяет в полной мере проявиться негидростатическим особенностям модели, поэтому при наличии технической возможности представляется осмысленным использование основ-

ного варианта базовой модели с шагом 7 км, использующегося в настоящее время в оперативном прогнозировании. В настоящее время запланирована также разработка ансамбля, разрешающего конвекцию (шаг 2,2 км) для района олимпийских объектов в Сочи.

Уменьшение шага по пространству требует соответствующего выбора настроек для членов ансамбля. Во-первых, в модели, разрешающей конвекцию, не требуются и не применяются полные схемы параметризации конвекции. В модели COSMO масштаба, разрешающего конвекцию, используется лишь «урезанный» вариант схемы конвекции Тидтке для мелкой конвекции, которую разрешение модели все еще не позволяет описывать явно. Во-вторых, параметры, связанные с линейным масштабом подсеточных явлений по понятным причинам не могут превышать шаг сетки.

Помимо варьирования параметров базовой модели можно использовать для построения ансамбля варьирование начальных и боковых граничных условий.

Еще одна задача, связанная с отбором членов ансамбля, - сокращение ансамбля для уменьшения времени вычисления прогноза. В первую очередь следует исключить члены, систематически дающие худшие прогнозы. Также может быть использовано «прореживание» ансамбля, когда во время счета с некоторой периодичностью проверяется близость текущих результатов прогноза к контрольному прогнозу, и далее вычисляются лишь члены, показавшие наибольшие расхождения с контрольным прогнозом.

Использование новых численных методов. Еще одним методом повышения эффективности прогноза САП и базовой модели может быть внедрение новых вычислительных схем.

Для изучения и сравнения эффективности различных вычислительных схем при их применении на пространственных масштабах модели COSMO был проведен эксперимент по сравнению явной, неявной с расщеплением по координатам и физическим процессам и полунеявной численных схем в баротропной модели, использующей сетку модели COSMO-RU/14.

При построении неявной схемы для применения покомпонентного расщепления выделяется бездивергентная составляющая поля ветра с помощью уравнений для функции тока. Оставшуюся часть уравнений движения учитывается двумя разными

способами, задающими два варианта данной схемы: переносится в уравнения адаптации или добавляется уже на этапе решения уравнений корректора.

Явная и неявная схема используют сетку А, полунеявная - сетку В по классификации Аракавы.

В качестве начальных данных были взяты данные препроцессинга модели COSMO-RU/14 - геопотенциал поверхности 500 мбар и компоненты вектора скорости на том же уровне. Боковые граничные условия брались из результатов прогноза модели COSMO-RU/14 на тот же срок с интервалом в 1 час, проинтерполированных на промежуточные шаги по времени.

Неявная схема с расщеплением не потребовала использования каких-либо методов сглаживания промежуточных результатов для уменьшения вычислительного «шума» в получаемых полях. Остальные схемы нуждались в подавлении таких шумов.

Наименьшее время вычисления прогноза показала полунеявная схема. Среди неявных схем наилучшие результаты по времени вычисления показал вариант 2, в котором недостающая часть уравнений движения вносилась в уравнения корректора. Выигрыш по времени, по всей видимости, обусловлен тем, что дополнительные члены уравнений задействованы в неитерационной схеме и, соответственно, вычисляются один раз для каждого прогностического поля.

По оценкам лидирует неявная схема с расщеплением, в особенности вариант 2. Полунеявная схема уступает незначительно. Лучшие оценки для этих схем даже в баротропной модели мало уступают соответствующим оценкам прогноза модели COSMO-RU/14 на тот же срок. Это дает повод предположить, что и в сложной негидростатической модели эти методы могут быть успешно применены.

Таким образом, использование неявной схемы с расщеплением может снизить краевые вычислительные шумы, при этом качество прогноза не уступает другим схемам.

В заключении сформулированы основные результаты, полученные в настоящей работе.

1. Дан детальный анализ международного и отечественного опыта по ансамблевому прогнозированию с особым вниманием к методам построения ансамблей в рамках консорциума мезомасштабного прогнозирования COSMO.

2. Разработана и в вычислительной среде базовой модели протестирована экспериментальная система ансамблевого мезомасштабного прогноза погоды для территории России. Даны технологические оценки производительности и вычислительных затрат построенной системы для имеющихся в Гидрометцентре России вычислительных комплексов.

3. Проведены численные эксперименты с построением ансамблей путем варьирования блоков физических параметризаций. Полученные оценки качества прогнозов использованы для проектирования наиболее информативных прогностических ансамблей. Показано, что вариации некоторых встроенных параметров модели могут быть малоинформативны, или даже приводить к существенному снижению качества прогнозирования, как, например, линейный масштаб турбулентных вихрей.

4. Получены оценки влияния встроенных численных схем базовой модели на качество ансамблевого прогнозирования основных метеорологических величин для территории России. Так, в декабре 2010 года члены, использующие различные численные схемы, позволили уточнить прогноз приземной температуры воздуха в различных регионах Европейской территории России.

5. Для анализа качества используемых численных схем построена баротропная модель на расчетной горизонтальной сетке базовой модели COSMO-RU. Проведенные численные эксперименты продемонстрировали преимущество неявной схемы с методом расщепления Марчука в устранении краевых вычислительных шумов.

6. Разработаны и использованы новые программные средства для верификации ансамблевого прогнозирования на основе современных оценок качества детерминистских и вероятностных прогнозов. Из полученных оценок очевидно, что, во-первых, различные метеорологические величины требуют разных показателей качества (к примеру, для полей, для которых возможно выделить бинарные события, имеет смысл рассматривать и методы оценки прогноза вероятностей), во-вторых, получаемый в ансамбле разброс позволяет уточнять детерминистские прогнозы, и, в-третьих, построенные ансамбли прогнозов могут помочь в выявлении возможных недостатков самой базовой модели (проблема с учетом атмосферной влаги, возможно, приводит к наблюдаемым систематическим ошибкам прогноза облачности и осадков).

Основной и принципиальный вывод заключается в несомненной перспективности мезомасштабного ансамблевого прогноза погоды для территории России. При

этом ансамбли возможно генерировать на основе возмущений физических параметров и варьирования вычислительных схем. Использование современных методов верификации позволяет при таком подходе строить информативные прогностические мезомасштабные ансамбли без больших вычислительных затрат.

Некоторые вопросы, связанные, например, с разностными схемами, являются объективно трудными и рассмотрены в диссертации с учетом их перспективной значимости как для мезомасштабного прогноза по территории России, так и в частности для метеорологического обеспечения зимней Олимпиады в Сочи-2014.

Публикации по теме диссертации

1. Алферов Д. Ю. Сравнение некоторых вычислительных схем для баротропной модели атмосферы. // Тезисы докладов Научной конференции «175 лет Гидромет-службе России - научные проблемы и пути их решения» с участием НГМС стран СНГ (26-27 мая 2009 г., г. Москва). — М., 2009. — 1 электрон, опт. диск (CD-ROM).

2. Алферов Д. Ю. Исследование трех схем численного решения уравнений динамики атмосферы. И Конференция молодых ученых, посвященная 100-летию академика Евгения Константиновича Федорова. 16-18 ноября 2009 года. Программа, тезисы докладов. — М.: Институт прикладной геофизики им. Е. К. Федорова, 2009. — С. 910.

3. Алферов Д. Ю., Ривин Г. С. Система мезомасштабного прогноза погоды COSMO-RU: ансамблевый прогноз. // Тр. ГМЦ РФ. — Вып. 346. — 2011. — С. 11-21.

4. Бундель А. Ю., Астахова Е. Д., Розинкина И. А., Алферов Д. Ю., Семенов А. Е. Верификация кратко- и среднесрочных прогнозов осадков на основе системы ансамблевого моделирования Гидрометцентра России. // Метеорология и гидрология. — 2011, — № Ю, —С. 20-34.

5. Alferov D. Yu., Rivin G. S. Numerical experiments with finite difference schemes using data of regional atmospheric model COSMO-RU. // Research Activities in Atmospheric and Oceanic Modelling. CAS/JSC WGNE, WMO. — 2010. — No. 40. — P. 3.033.04.

6. Alferov D. Yu., Rivin G. S. Mesoscale ensemble prediction system using the nonhy-drostatic atmospheric model COSMO-RU. // Research Activities in Atmospheric and Oceanic Modelling. CAS/JSC WGNE, WMO. —2011, —No. 41. — P. 5.03-5.05.

В работах, написанных в соавторстве, вкладом автора являются проделанные эксперименты по мезомасштабному ансамблевому прогнозированию на основе модели COSMO-RU и по сравнению различных схем в баротропной модели на сетке модели COSMO-RU, а также оценка результатов прогноза.

Содержание диссертации, кандидата физико-математических наук, Алферов, Дмитрий Юрьевич

ВВЕДЕНИЕ.

Глава 1. ПОСТРОЕНИЕ И ВЕРИФИКАЦИЯ ПРОГНОСТИЧЕСКИХ АНСАМБЛЕЙ В МИРОВЫХ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ЦЕНТРАХ И В ЕВРОПЕЙСКОМ КОНСОРЦИУМЕ COSMO.

1.1. Ансамбли и ансамблевый подход в гидрометеорологии.

1.2. Обзор методов построения ансамблей в прогностической практике . 14'

1.2.1. Общие принципы.

1.2.2. Возмущение начальных и граничных условий модели.

1.2.3. Построение ансамблей за счет возмущения параметров модели.

1.2.4. Изменение формулировки модели.

1.3. Особенности ансамблевого подхода для кратких сроков и ограниченных территорий.

1.4. Детерминистская и вероятностная верификация прогностических ансамблей.

1.4.1. Общие сведения.

1.4.2. Верификация ансамбля детерминистских прогнозов.

1.4.3. Верификация вероятностных прогнозов.

1.4.4. Оценки экономической эффективности.

1.4.5. Особенности верификации мезомасштабных прогнозов.

1.5. Методы, технологии и проекты консорциума COSMO1 в ансамблевом прогнозировании.

1.5.1. Проект COSMO-SREPS.

1.5.2. Проект COSMO-LEPS.

1.5.3. Система COSMO-DE-EPS.

1.6. Мезомасштабная прогностическая схема COSMO-RU для территории России.

1.6.1. Консорциум COSMO и разрабатываемые им модели.

1.6.2. Общее описание модели COSMO.

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Ансамблевый мезомасштабный прогноз погоды на основе негидростатической модели атмосферы COSMO-RU"

Актуальность работы. Потребность в вероятностном прогнозировании погоды, обусловленная всегда существующей неопределенностью прогнозов, давно уже осознана синоптиками [Груза, Ранькова, 1983]. С развитием вычислительной техники и, как следствие, методов численного прогнозирования погоды возникла задача оценки предсказуемости атмосферных процессов и тесно связанная с ней проблема вероятностного численного прогноза погоды.

С теоретической точки зрения, вероятностный прогноз - это описание эволюции плотности распределения' вероятности состояния атмосферы при помощи уравнения Лнувилля- (уравнения непрерывности для! вероятности) [Е11гепс1ог£ег, 1994]. Однако размерность этой задачи для сеток современных моделей столь велика, что не оставляет надежды на возможность применения этого метода даже в обозримом будущем. Поэтому единственным реальным способом получения таких прогнозов остается составление прогностического ансамбля - набора из нескольких модельных прогнозов.

Помимо возможности оценивать вероятность тех или иных погодных явлений (к примеру, сильных осадков), ансамблевый» прогноз, может иметь следующие применения: оценка диапазонов атмосферных величин и прогноз экстремумов («хвосты» распределений величин), прогноз развития отдельных ситуаций, априорная оценка качества детерминистского прогноза (за счет возникающего разброса величин между членами ансамбля). Дополнительным побочным результатом может служить улучшение детерминистского прогноза при помощи среднего прогноза по ансамблю или специально выбранных (при помощи методов статистической* топографии [Кляцкин, 2008]) членов ансамбля.

Вычисление ансамблей прогнозов погоды в оперативном режиме стало возможным лишь в начале 1990-х годов с развитием вычислительной техники достаточной производительности. В настоящее время оперативные глобальные и региональные ансамблевые прогнозы на средние и/или долгие сроки (в том

5) проведены численные эксперименты с разработанной ансамблевой системой и даны предварительные оценки качества прогнозов некоторых величин.

Научная новизна работы заключается в следующем:

• построена и в экспериментальном режиме отлажена ансамблевая система мезомасштабного прогноза погоды, основанная» на оперативной модели COSMO;

• ■ исследована возможность построения прогностических ансамблей- при помощи варьирования вычислительных методов, использующихся для-описания динамики модели.

Практическая- значимость. Построенная система ансамблевого мезомасштабного прогноза предназначена для^ внедрения в оперативную практику Гидрометцентра России. Разработанные методы и алгоритмы позволяют использовать данную систему для« регионов. России, обладающих разными физическими и орографическими особенностями. Важнейшее свойство предложенной системы заключается в ее масштабируемости и способности настроек на меньшие пространственные масштабы, что будет использовано в метеорологическом^обеспечении 0лимпиады-2014 в.Сочи.

Личный вклад автора. Основные методологические результаты получены автором лично. Им были написаны и отлажены программы, составляющие рабочий каркас ансамблевой* прогностической системы и ее верификации. Все численные эксперименты и оценки качества проделаны в основном автором. Им была разработана и реализована на ЭВМ баротропная модель атмосферы, использованная? для оценок вычислительной устойчивости численных схем на сетке базовой модели.

Апробация работы и публикации. Результаты работы представлялись на научной конференции «175 лет Гидрометслужбе России - научные проблемы и пути их решения» с участием НГМС стран СНГ (Москва, ГУ «Гидрометцентр России», 26-27 мая 2009 г.), на конференции молодых ученых, посвященной столетию академика Е. К. Федорова (Москва, Институт прикладной геофизики, им. Е. К. Федорова,. 2009 г.), а также на ежегодной встрече участников международного консорциума COSMO (COSMO General Meeting, Рим, сентябрь 2011 г.). По теме диссертации автор имеет шесть публикаций: в двух сборниках тезисов докладов указанных конференций и в четырех статьях, одна из которых опубликована в издании, включенном в список ВАК России — в журнале «Метеорология и гидрология».

Краткое содержание работы. Содержание: работы, изложено в трех главах. В первой главе. рассматриваются особенности ансамблей;, применяющихся в гидрометеорологии, и.причины, побуждающие использовать ансамблевые прогнозы. Изложен обзора современных методов, построения/ ансамблей и верификации; детерминированных и вероятностных прогнозов; Кроме того, рассматриваются мезомасштабные ансамбли,, разрабатывающиеся на основе модели COSMO в: других странах,, а также изложено краткое; описание* модели: COSMO и ее российского варианта: - модели COSMO-RU, используемых в ней численных методов, физических параметризаций; и способов задания начальных и боковых: граничных условий. Во второй главе излагается общая;: постановка задачи по построению системы, ансамблевого: f прогноза (САП) на основе базовой модели COSMO-RU, выбор метода, построения ансамбля и варьируемых элементов, результаты проведенных автором испытаний ансамблевого прогноза для отдельных случаев (case studies), а также общие технологические характеристики построенной? автором экспериментальной схемы: ансамблевого прогноза. В третьей главе излагаются-результаты, npoBefleHHofîf автором верификации построенной ансамблевой схемы на данных 39 дней, выбранных в различные сезоны 2010-2011 годов. В этой главе также изложены планы дальнейшего развития: САП, в том числе результаты,эксперимента по сравнению различных вычислительных методов на сетке COSMO-RU/14 в. баротропной модели, проведенного с; целью выявлению новых перспективных численных методов для внедрения в базовую модель COSMO-RU. В заключении сведены основные выводы, сделанные в предыдущих главах, подведены итоги исследования и предложены перспективы развития данной работы.

Автор выражает благодарность своему научному руководителю Г далию Симоновичу Ривину за постановку задачи и плодотворное обсуждение задач численного прогноза погоды, а также сотрудникам Гидрометцентра России, прежде всего Е. Д. Астаховой, А. В. Муравьеву и М. М. Чумакову, за полезные советы и замечания по ходу работы. Также большую помощь оказали работы и личное общение с участниками рабочей группы консорциума COSMO по ансамблевому прогнозированию.

Заключение Диссертация по теме "Метеорология, климатология, агрометеорология", Алферов, Дмитрий Юрьевич

3.7. Выводы

Таким образом, построенная экспериментальная система мезомасштабного негидростатического ансамблевого прогноза обладает следующими свойствами:

• позволяет оценивать неопределенность прогноза и вероятности интересующих событий;

• дает возможность уточнить, детерминированный прогноз при помощи среднего прогноза по ансамблю и прогноза* вероятностей. При этом особо следует отметить, что в некоторых случаях полезным оказалось,варьирование используемой в модели численной схемы, ранее не применявшееся в САП на основе модели COSMO.

Лучше всего построенная система показала себя; в прогнозировании приземной температуры.

Выявлен также ряд проблем:

• в системе возможно наличие • членов, прогноз которых систематически уступает в точности прогнозу остальных членов; прежде всего, аккуратного обращения требует параметр характерного линейного масштаба термических неоднородностей поверхности. Члены, вносящие систематическую ошибку, следует исключить из состава ансамбля;

• ансамбль систематически недооценивает значения полей, связанных с атмосферной влагой, таких, как облачность и осадки. Для улучшения их прогноза, вероятно, следует добавить в ансамбль возмущения параметров, связанных с влажностью и выпадением осадков;

• в целом разброс в ансамбле оказался недостаточным. Это явление обычно для реальных ансамблевых прогнозов, тем не менее, задача увеличения разброса является важной для улучшения качества ансамблевых прогнозов;

• ансамблевый прогноз требует значительно больших вычислительных ресурсов и машинного времени, чем детерминированный (пропорционально числу членов в ансамбле). Поэтому полезным может оказаться специальное «прореживание» ансамбля с целью вычисления лишь тех возмущенных членов, которые вносят полезный вклад в ансамбль.

Сформулированы рекомендации и планы по дальнейшему совершенствованию САП, а именно:

1) повышение разрешения базовой модели для САП;

2) отбор варьируемых элементов по вкладу в ансамбль и соответствию масштабу моделирования;

3) использование варьирования начальных и боковых граничных условий. Исследована также возможность внедрения в базовую модель COSMO новых вычислительных схем для использования в ансамбле или окончательного перехода на ее использование в качестве основной схемы базовой модели. Для этого проанализирована неявная схема, использующая схему расщепления Марчука. Схема показала достаточно высокую эффективность, при этом не порождая краевых вычислительных шумов, что означает возможную полезность ее для модели COSMO.