Процессы преобразования влаги и переноса излучения в задачах прогноза погоды и изменения климата

Дмитриева, Лидия Романовна

Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему
Процессы преобразования влаги и переноса излучения в задачах прогноза погоды и изменения климата
ВАК РФ 25.00.29, Физика атмосферы и гидросферы

Автореферат диссертации по теме "Процессы преобразования влаги и переноса излучения в задачах прогноза погоды и изменения климата"

На правах рукописи

Дмитриева Лидия Романовна

ПРОЦЕССЫ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ВЛАГИ И ПЕРЕНОСА ИЗЛУЧЕНИЯ В ЗАДАЧАХ ПРОГНОЗА ПОГОДЫ И ИЗМЕНЕНИЯ КЛИМАТА

Специальность 25.00.29 - физика атмосферы и гидросферы

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание учёной степени доктора физико-математических наук

Москва - 2004

Работа выполнена в Гидрометеорологическом научно - исследовательском центре Российской Федерации Федеральной службы России по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды

Официальные оппоненты:

доктор физико-математических наук, Гинзбург Александр Самойлович доктор физико-математических наук, Шметер Соломон Моисеевич доктор физико-математических наук, Успенский Александр Борисович

Ведущая организация Кафедра физики атмосферы физического

факультета МГУ им. Ломоносова

Защита состоится «47» ноября 2004 г. в 14 час. на заседании диссертационного совета Д 327.003.01 при Гидрометеорологическом научно-исследовательском центре Российской Федерации, 123242, Москва, Б.Предтеченский пер., 11-13

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Гидрометеорологического научно-исследовательского центра

Российской Федерации

Автореферат разослан ^ ^ октября 2004 г.

Ученый секретарь диссертационного совета доктор географических наук

Нестеров Е.С.

¿005-4 // 9¿Л У

iЬЪS2,

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы

Диссертация посвящена исследованию процессов преобразования влаги и переноса излучения в атмосфере в целях создания методов параметризации этих процессов и использования в гидродинамических моделях прогноза погоды и изменения климата Земли.

Решение этих задач основано на интегрировании уравнений гидротермодинамики, Эти уравнения вместе с граничными и начальными условиями представляют собой гидродинамическую модель атмосферы. Эволюция метеорологических полей, рассчитываемых в модели определяется наличием в атмосфере и на подстилающей поверхности источников и стоков энергии и водяного пара, под воздействием которых формируются поля ветра, температуры, влажности, облачности и осадков.

Разработка методов расчета этих источников составляет задачу физики атмосферы в применении к проблемам моделирования атмосферных процессов.

Главным источником энергии для системы земля-атмосфера является энергия Солнца.

Особая роль водяного пара, сосредоточенного в нижней тропосфере, связана со значительным количеством энергии, выделяющейся при фазовых переходах, а также с его оптической активностью в разных участках солнечного и теплового спектра.

Солнечная энергия и водяной пар, преобразование которых рассмотрено в диссертации, являются важнейшими компонентами системы Земля - атмосфера, определяющими погодные условия на Земле.

Взаимодействие радиации и облачности реализует механизм обратных связей в реальных условиях и в моделях атмосферы путем влияния притоков тепла на динамику атмосферы и влияния динамики на образование облачности, осадков и притоков тепла.

Для описания этих процессов в моделях, необходима метеорологическая и физическая информация в всей области моделирования. Получение этой информации в рамках моделей атмосферы ограничено возможностями моделей, которые определяются набором уравнений, а также содержанием методов параметризации физических процессов, включенных в модель.

В этом смысле имеются различия между моделями разного временного и пространственного масштабов. Крупномасштабные модели имеют разрешение в основном в пределах 1-5 градусов широтно-долготной сетки и 30 и более уровней по вертикали. Инте1|рииивани(з„НЩЦШЧНШв пределах

полушария или всего земного шара на сроки разной длительности. Описание физических процессов в этих моделях производится на уровне параметризации, Суть этой задачи состоит в создании методов, которые опирались бы на ограниченную информацию, поступающую из моделей. Недостающие сведения, в виде характерных распределений, параметров и физических связей привлекаются из натурных или численных экспериментов с использованием методов, содержащих детальное описание процессов. Качество методов параметризации проверяется путем сравнения с данными наблюдений или результатами более детальных расчетов.

Изложенная методология создания методов параметризации физических процессов в крупномасштабных моделях атмосферы использована в диссертации.

В диссертации разработаны методы определения количества неконвективных облаков, их микрофизических свойств и метод расчета неконвективных осадков

Существующие сейчас методы вычисления количества облаков и осадков основаны на расчете полей влажности с дальнейшим использованием диагностических соотношений.

Выполненные рядом авторов исследования показали, что рассчитываемая в настоящее время облачность не отражает реальности, а представляет собой модельно зависимую характеристику. Метод ее расчета остается важнейшей проблемой гидродинамического моделирования атмосферных процессов, Качество прогноза осадков так же не всегда удовлетворяет потребителей, как по интенсивности, так и по определению момента начала и длительности выпадения осадков.

Понимание этой проблемы учеными многих стран инициировало работы по международной программе GEWEX (Global Energy and Water Cycle Experiment) в рамках Всемирной климатической программы. В программе «GEWEX Cloud System Study» проведено сравнение моделей в отношении описания облачности и получены некоторые рекомендации. В частности, отмечена необходимость исследования облачных систем на холодных фронтах, улучшения параметризации орографических облаков и микрофизических процессов в облаках, которые являются ключевой проблемой в процессах образования осадков и взаимодействия радиации и облачности.

Функционируем;^ в течении более 10 лет программа AMIP (Atmospheric Model Intercomparison Programm). Международная программа ASTEX ( Atlantic Straticumulies Transition Experiment ) направлена на изучение и моделирование эволюции вертикальной структуры облачности типа SC, ее

микрофизических свойств и предоставление данных измерений для контроля методов диагноза облачности.

Аналогично, в связи с недостатком информации и сложностью задачи параметризации процессов переноса излучения в облачной и аэрозольной атмосфере и взаимодействия излучения с облаками в моделях атмосферы, предпринята международная программа ARM (Atmospheric Radiation Measurements), в рамках которой производятся измерения потоков излучения, параметров атмосферы, разрабатываются и тестируются алгоритмы для применения в моделях атмосферы.

Таким образом, актуальность задач, которым посвящена диссертация, подтверждается интересом к этим проблемам, проявляемым международным метеорологическим сообществом и ежедневной практикой службы прогнозов погоды.

Цель работы и основные задачи исследования

Работа имеет целью создание методов параметризации количества неконвективной облачности и осадков, методов расчета потоков солнечного излучения в облачной атмосфере с учётом взаимодействия излучения с облаками для применения в моделях прогноза погоды и изменения климата.

Основным методом исследования является математическое моделирование и проведение численных экспериментов для исследования и анализа физических процессов, влияющих на образование облачности и осадков, а также процесса взаимодействия солнечного излучения с облаками

Для достижения основной цели, диссертация включает исследования и решения задач в следующих направлениях:

1. анализ механизмов преобразования влаги в атмосфере, участвующих в образовании облачности и осадков, включая вертикальный перенос, процесс конденсации и сублимации водяного пара, выпадение и испарение осадков, и исследование взаимодействия процессов;

2. анализ и использование данных самолётного зондирования для развития метода диагноза границ крупномасштабной облачности на основе вертикального распределения дефицита точки росы.

3. разработка гидродинамической модели преобразования влаги в атмосфере, содержащей уравнение переноса водности, включая разработку численного алгоритма решения уравнений модели, метода задания начальных данных по водности и описание источников и стоков влаги;

4. анализ и контроль результатов моделирования пространственного распределения и характерных величин интегрального водосодержания (ИВС) с привлечением данных спутникового радиометра SSM/I ( NOAA).-

5 разработка метода подсеточной параметризации количества облаков и испытание метода прогноза количества общей облачности на данных наземных наблюдений;

6. создание метода параметризации микрофизических свойств неконвективных облаков разного- фазового состава, с использованием рассчитанной водности, и дополнительных микрофизических гипотез;

7. создание метода прогноза неконвективных- осадков, основанного на результатах модели преобразования влаги и микрофизическом алгоритме, включая разработку нового метода определения критических значений водности для начала выпадения осадков и проведение испытаний метода на территории России.

8. развитие и оценка метода расчёта потоков солнечного излучения в облачной атмосфере на основе решения уравнения переноса излучения в двухпотоковом приближении дельта-Эддингтона в многослойной атмосфере с учётом зависимости параметров уравнения переноса от микрофизических свойств облаков; исследование зависимости альбедо и пропускания облаков от эффективных радиусов и водности, соответствующих различным географическим условиям;

9. совместная реализация модели преобразования влаги и алгоритма вычисления потоков солнечного излучения на реальных исходных данных и анализ влияния прогнозируемых количества облаков, водности, эффективных радиусов частиц облаков на распределение потоков и притоков излучения.

Основные научные результаты и их новизна

В работе получены следующие результаты:

1) новый метод определения границ неконвективной облачности по вертикальному распределению дефицита точки росы, построенному с использованием данных радиозондирования или самолетных измерений, и результаты испытаний метода на данных самолетного зондирования, подтверждающие возможность его практического использования; Точность метода определения границ в 60-70 % случаев составляет менее 500м.;

2) метод расчета скорости конденсации водяного пара с учетом притоков тепла; новые результаты сравнения величин динамической и радиационной компонент скорости конденсации, показавшие близкие значения этих величин, при наличии в атмосфере облаков, что является обоснованием гипотезы самоподдержания существующей облачности в некоторых метеорологических условиях;

3) модель преобразования влаги, включающая уравнение переноса водности, дефицита точки росы и уравнение неразрывности, и базирующаяся на прогностических полях температуры и горизонтальных скоростей ветра из

крупномасштабной модели прогноза погоды. В настоящее время используются прогнозы спектральной модели Гидрометцентра России. В результате интегрирования модели преобразования влаги, рассчитываются поля дефицита точки росы и водности в атмосфере, на основе которых определяется пространственное распределение облачности и осадков; Включение уравнения переноса водности в систему уравнений модели расширяет, продукцию модели и позволяет совершенствовать методы параметризации физических процессов.

4) предложен новый метод задания начального распределения водности для интегрирования уравнения переноса водности в отсутствие регулярных данных наблюдений этой характеристики. В результате численных экспериментов с разными вариантами начальных данных для использования предложен метод, имеющий меньший период динамического согласования, учитывающий зависимость от количества облачности и показавший его преимущество при прогнозе осадков;

5) разработана технология сравнения результатов расчета величин интегрального водосодержания с данными измерений спутниковым радиометром SSM/I (NASA) и представлен первый опыт такого сравнения, включающий анализ синоптической ситуации;

6) новый метод параметризации микрофизических свойств неконвективных облаков, учитывающий фазовый состав облака и позволяющий рассчитывать пространственное распределение среднего радиуса частиц облаков и их эволюцию с учетом влияния процесса коагуляции на рост капель и процесса Бержерона- Финдайзена в смешанных облаках на укрупнение кристаллов. Метод позволяет рассчитать эволюцию параметра исходно-заданной функции распределения частиц облака по размерам. Рассчитываемое распределение средних радиусов частиц облака используется в методе прогноза осадков и в алгоритме расчета потоков солнечного излучения в облачной атмосфере;

7) новый метод прогноза неконвективных осадков, основанный на методе параметризации микрофизических свойств облаков и на новом методе расчета критической водности, регулирующей начало выпадения осадков , Метод прогноза прошел независимые испытания, рассмотрен и одобрен ЦМКП Росгидромета (1999г.). Критерий Пирси для оценки качества прогнозов осадков по факту, составляет 0,30-0,57. Метод находится на уровне методов рекомендованных ЦМКП к оперативному использованию;

различного происхождения; континентального или морского, которые имеют значительные различия, континентальные облака имеют большее альбедо и меньшее пропускание чем морские. Эти результаты дают теоретическое объяснение данным наблюдений в реальных условиях, где обнаружены такие же различия;

9) Результаты моделирования оптических свойств облаков верхнего яруса, подтверждены характерными величинами, известными из наблюдений и расчетов других авторов.

10) Создан новый комплекс алгоритмов, объединяющий в единую систему алгоритмы модели преобразования влаги, метода параметризации микрофизических процессов и метода расчета потоков солнечного излучения. В результате работы всего комплекса рассчитывается пространственное распределение облачности, неконвективных осадков, потоков и притоков солнечного излучения.

Практическая значимость работы

Практическая значимость определяется следующим:

1) Представленный в диссертации метод определения границ облачности по критическому значению дефицита точки росы, применяется в работах по авиационной метеорологии (Шакина, 2003);

Метод может быть применен на сети аэрологических станций для определения вертикальной структуры облачности, которая не наблюдается.

2) Разработанная модель преобразования влаги с учетом параметризации микрофизических процессов в неконвективных облаках может быть использована для взаимодействия с любой гидродинамической моделью атмосферы,

3) Метод прогноза неконвекивных осадков, учитывающий микрофизические характеристики облаков, применяется в качестве модуля интерпретации выходной продукции глобальной спектральной модели прогноза погоды Гидрометцентра России. Проведено две серии оперативных испытаний для холодных периодов года. Результаты первого испытания, доложенные 31 марта 1999 г., были одобрены Центральной методической комиссии Рсгидромета и даны рекомендации к продолжению работы. В результате 2-го испытания (2004 г.) метода, в основе которого лежит метод, одобренный в 1999г. ЦМКП Росгидромета рекомендовало внедрение метода прогноза осадков в качестве вспомогательного метода.

4) Проводятся эксперименты по внедрению, разработанного в диссертации метода расчета потоков солнечного излучения, в мезомасштабную модель прогноза погоды Гидрометцентра России.

5) Метод расчета потоков солнечного и длинноволнового излучения вошел, как самостоятельная часть в раннюю версию климатической модели Главной геофизической обсерватории (ГТО) в Ленинграде. Модель явилась этапом в развитии климатического моделирования в СССР.

6) Методы расчета потоков излучения, разработанные для модели климата ГГО, использованы при планировании радиационных аспектов (состав наблюдений, требуемая точность измерений) в международных и. отечественных проектах натурных экспериментов: ПИГАП-климат.1977; Разрезы, 1980 (Кондратьев и др., 1980), КЭНЭКС-70 (Дмитриев-Арраго, Самойлова, 1972); КЭНЭКС-1973 (Дмитриёва-Арраго и др., 1975); Полный радиационный эксперимент (ПРЭ, 1976) (Дмитриева-Арраго и др., 1976).

7) Многие разработки, предложенные в диссертации, могут быть использованы для развития физических модулей в моделях прогноза погоды и изменений климата, включая метод расчета осадков и алгоритм взаимодействия излучения с облаками.

Апробация работы

Результаты диссертационной работы изложены в публикациях, в журналах: «Известия АН СССР», серия «Физика атмосферы и океана», «Метеорология и гидрология»; в материалах международных и национальных конференций; в тематических сборниках; в изданиях ВИНИТИ; в Трудах Главной геофизической обсерватории; в ведомственных изданиях.

international conference on reanalyses ,27-31 October,USA,1997; Международном симпозиуме стран СНГ «Атмосферная радиация» (МСАР-99), Санкт-Петербург, июль 1999г.; Конференции молодых ученных национальных гидрометслужб стран СНГ, Москва, декабрь, 1999г.; Международном симпозиуме по атмосферной радиации (IRS 2000) «Современные проблемы атмосферной радиации», Санкт-Петербург, июль, 2000г.; 26-ой Генеральной ассамблее Европейского геофизического общества, Ницца, Франция, март, 2001г.; 8-ом объединенном международном симпозиуме стран СНГ «Атмосферная радиация» (МСАР-02), Санкт-Петербург, июнь, 2002г.; Семинарах по радиационному теплообмену при Комиссии по радиации Межведомственного геофизического комитета при Президиуме РАН.; Международном симпозиуме стран СНГ «Атмосферная радиация», MCAR -2004, Санкт-Петербург, 2004; 8th International Conference on Precipitation (Quantifying uncertainties in Precipitation Measurements, Estimates, and Forecast), August 8- 1 1, 2004, Vancouver, Canada;

Личный вклад автора

Основные результаты работы получены в ходе исследований по темам НИР и ОКР Гидрометслужбы и Росгидромета (Закл. отчеты по темам: НИР, гос. регистрация: :№ 74042220, 1975г. отв исп.; №71056553 ,1975г.отв. исп.; №76051220,1977г.,отв. исп.; №78032308,1980г. отв. исп.; №01840053602,1984, исп.,№01860111518,1988,исп.;№01910030362,1993г., исл.; №01990007484,1999 -2000г,отв. исп.; № 01200108130..2001г.,отв.исп.; тема1.1.2.2. плана НИР Росгидромета, 2002-2004,отв исп.

планов фундаментальных и поисковых работ Государственного научного центра РФ - Гидрометцентра России и в ходе выполнения проектов РФФИ 96-05-065574, №01960005015, рук. проекта и государственных контрактов с Центром космических наблюдений Росавиакосмоса; №43/97,1997-1999, отв. исп., № 43/01-Д, 2001- по наст, время., отв. исп.

В диссертацию включены 32 работы с участием автора; из которых 3 выполнены диссертантом лично. В остальных работах диссертанту принадлежат самостоятельные разделы, либо он, как ответственный исполнитель, формулирует постановку задач, методы исследования проводит анализ результатов. В ранних работах диссертант участвовал как исполнитель.

Часть результатов первой главы диссертации являются развитием работ, выполнявшихся под руководством М.Е. Швеца. В методе определения границ облаков реализована идея диссертанта. Работа, выполнена в соавторстве с Л.В. Колосковой. Автор принимал участив в анализе экспериментов и выборе окончательного варианта метода интерполяции.

Модель преобразования влаги создана в соавторстве с сотрудниками. Основные идеи и численные алгоритмы принадлежат лично диссертанту. В реализации алгоритмов принимали участие Е.Г Еремеевская и И.В. Рузанова.

Метод параметризации микрофизических процессов в облаках разработан совместно с И.В. Акимовым. Идея принадлежит лично диссертанту, некоторые идеи в процессе создания метода параметризации микрофизических свойств облаков были предложены и реализованы И.В. Акимовым в ходе выполнения его диссертации под руководством автора настоящей диссертации. В 6-ти совместных публикациях Л.Р.Дмитриевой -Арраго и И.В. Акимовым диссертанту принадлежат основные идеи и совместный анализ результатов. Оценки испытаний метода расчета осадков выполнены совместно с Г.К. Веселовой и И.В. Акимовым.

Описание модели преобразования влаги с учетом параметризации микрофизических процессов и обобщение результатов моделирования выполнены автором диссертации лично в двух публикациях в 2004г.

Идея разработки алгоритма расчета потоков солнечного излучения в облачной атмосфере и выбор применяемых методов принадлежат диссертанту. Анализ полученных результатов выполнены совместно с М.В. Шатуновой.. В процессе работы над алгоритмами, при выполнении ее диссертации, М.В. Шатуновой предложены идеи реализации методов описания поглощения, проведены оценки точности расчета потоков, коэффициентов ослабления излучения и фактора асимметрии индикатрисы рассеяния , . Анализ результатов и выводы получены совместно.

В разработке алгоритма расчета потоков излучения, выполнявшихся для модели климата ГГО, основные идеи принадлежат диссертанту. Реализация и анализ результатов выполнены совместно с сотрудниками Л.В Самойловой и Г.В. Паршиной. В ранней версии модели климата ГГО, результаты которой опубликованы совместно с В.П. Мелешко, Б.Е.Шнееровым и М.Е. Швецом (1979,1980 ) диссертанту принадлежит самостоятельный раздел.

Структура и объем работы

Работа состоит из введения, 4-х глав и заключения. Общий объем работы состовляет 307 стр., включая 71 рисунка, 43 таблицы и библиографию в 242 названия..

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении дается обоснование актуальности проблем, которые решаются в диссертации, формулируются цели и основные задачи исследования, проводится краткое изложение содержания работы, сообщаются сведения о системе единиц, порядке нумерации формул, таблиц и рисунков.

Глава 1. Анализ физических процессов, влияющих на преобразование влаги в атмосфере.

Раздел 1.1 посвящен анализу и исследованию физических процессов, влияющих на образование и эволюцию облачности и осадков, путем специально направленных численных экспериментов в целях прогноза этих характеристик. К основным влияющим факторам следует отнести вертикальные движения в атмосфере, скорость конденсации, турбулентность и радиационные притоки тепла.

В этом разделе большое внимание уделяется данным самолетных наблюдений, регулярных и специальных. Используются результаты анализа условий образования, существования и рассеивания облаков, выполненного во многих исследованиях (Хргиан, 1953; Гоголева, 1956; Абрамович, 1964,1973; Дубровина, 1982 и др.).

Учитывая, что метеорологические наблюдения не охватывают одновременно всех влияющих факторов, важным средством изучения процессов образования и эволюции облачности для целей прогноза остается метод численного моделирования.

Исследования представленные в 1-й главе основаны на использовании данных наблюдений и результатах выполненных ранее теоретических исследований. Эти исследования были развиты и на их основе получены новые результаты.

В разделе 1.2. обсуждается процесс конденсации водяного пара в атмосфере.

Представлено развитие метода расчета скорости конденсации (Швец, 1955), которое состоит в учете влияния притоков тепла на скорость конденсации. Метод основан на совместном решении уравнения переноса влажности в состоянии насыщения, уравнения притока тепла и уравнения Клаузиуса - Клапейрона для нахождения трех неизвестных: q(T) -насыщающей удельной влажности, Г - температуры и т - скорости конденсации. Получены формулы для расчета трех компонент скорости конденсации: динамической тдин, обусловленной вертикальным переносом, радиационной тради турбулентной

Р ГП1

-----,-мвв-1-- I ----I—«---1—1-1

■10 0 10 X

лга, градлут ««ш.м'е'

Рис.1. Вертикальное распределение а) вертикальной скорости и динамической компоненты скорости конденсации, б) радиационных изменений температуры и радиационной компоненты скорости конденсации.

Выполнено сравнение радиационной компоненты скорости конденсации с динамической, рассчитанных для различных метеорологических ситуаций на исходных данных, полученных в результате интегрирования модели прогноза погоды (Беркович, Ткачева, 1985), предоставленных авторами модели. На рис.1 а изображено распределение вычисленной вертикальной скорости: восходящие движения до уровня бООгПа, а выше - нисходящие. Компонента тдин в нижнем слое достигает величины.1710'9се1С1 На рис. 16 представлено распределение радиационных изменений температуры до -4 град/ сутки и радиационной компоненты скорости конденсации т^, которая достигает значений 13-Ю"9сек'1. Таким образом, в е л и ч ШныоТОр^з а л и с ь одного порядка. Отсюда следует, что обсуждавшаяся проблема влияния радиационного выхолаживания на верхней границе слоистообразной облачности (Фейгельсон, 1970.) на развитие или поддержание облачности получила обоснование в виде конфетных значений скорости конденсации.

В разделе 1.3 диссертации рассмотрено влияние турбулентного обмена на образование и эволюцию неконвективной облачности в сочетании с действием вертикальных движений. Численные эксперименты выполнены

на основе уравнения переноса дефицита абсолютной влажности Л=ат-а , полученного М.Е. Швецом (Швец, 1959). Путем преобразований введена функция tp = w- dK/dz,, где w- вертикальная скорость, К- коэффициент турбулентного обмена, характеризующая результирующий вертикальный перенос (Арраго, Швец, 1962;Арраго, 1962). Чтобы изучить основные эффекты, эксперименты выполнены при некоторых предположениях: слабой адвекции, равенстве равновесного и адиабатических градиентов и отсутствии влияния радиационных притоков тепла. Предполагалось, что образование облачности начинается при достижении значения А =0. Эксперименты с различными вертикальными распределениями К и w и данными самолетного зондирования температуры и влажности показали, что рост К с высотой способствует рассеиванию облачности, а убывание К с высотой- - её образованию, в зависимости от соотношения величины w и dK/dz. Обобщение результатов экспериментов представлено в диссертации в виде таблицы возможных вариантов сочетания величин w и dK/dz и вероятных условий облакообразования. Результаты работы В. Кожарина (Кожарин,1957), основанные на данных самолетных наблюдений, подтверждают результаты этой теории.

В разделе 1.4 рассмотрен метод определения границ слоистообразной облачности. При недостаточном вертикальном разрешении моделей прогноза погоды в тех слоях, где облачность наиболее вероятна, приобретают значение приближенные методы определения границ. В предлагаемом методе для определения границ крупномасштабной облачности проводится анализ вертикального распределения дефицита точки росы с учетом

его критических значений в пределах облака.

На основании обобщения данных самолетных наблюдений (Абрамович,1964; Решетова , 1962; Дмитриева-Арраго с соавторами , 1969) для определения границ использованы

Лр=2.5(3.5)° в слое 800 -550 гПа, и Акр=5° в слое 550 -300 гПа. На рис. 2, в

качестве примера, представлено распределение Л по данным самолетного зондирования. В точках пересечения Д^ с кривой д отмечаются границы облачности. На рисунке также представлены слои облаков по данным самолетных наблюдений.

Отрицательные значения дефицита на графиках не имеют смысла, так как связаны с погрешностями наблюдений. Для испытания метода было отобрано 175 случаев самолетного зондирования в различные сезоны года (Внуково, 1955-1957 гг.). Из представленной таблицы оценок следует, что в среднем в 60%-65% случаев погрешность определения границ составляет менее 500 метров.

'I >

Рис. 2. 1 - критическое значение дефицита точки росы в разных слоях атмосферы, 2 - облачные слои по данным о критическом значении дефицита, 3 -облачные слои по данным наблюдений, 4 - распределение дефицита, построенное по данным самолетного зондирования.

В 5 - 25 % случаев наблюдается «полное» совпадение границ облачности во всей толще и отЮ до 30 % случаев, приходится на ошибочное установление наличия итраниц облачности; когда ее не было. Метод нашел применение наряду с другими приближенными методами в работах по авиационной метеорологии (Шакина и др., 2003 г.) и имеет практическое значение.

Глава 2. Модель преобразования влаги и прогноз неконвективной облачности, водности и интегрального водосодержания

В разделе 2.1 анализируется современное состояние исследований в области гидродинамического моделирования процессов преобразования влаги. Разработка методов описания эволюции облачности и осадков являются ключевой проблемой в задаче прогноза погоды и моделирования климата. Сопутствующее образованию облачности, выделение тепла конденсации дает значительный вклад в общий приток тепла к атмосфере и в циркуляцию атмосферы.

Для определения количества облаков в большинстве моделей прогноза погоды и климата используются диагностические соотношения, между рассчитанной в модели относительной влажностью и количеством облаков. Принципиальным является задание^вертикального распределения критического значения относительной влажности, при котором начинается образование облачности. В совместной с ПП.Курбаткиным работе

(Курбаткин и др., 1989 г.) на одинаковых исходных данных проведено сравнение различных методов расчета количества облаков, используемых в моделях прогноза погоды и климата, которые показали, что различия в количестве облаков, рассчитанных в разных моделях, обусловленные разным вертикальным распределением, могут достигать 6-8 баллов.

В экспериментах по программе AMIP (Gates et al, 1998) также обнаружились наибольшие различия в количестве облаков.

Таким образом, рассчитываемая в моделях в настоящее время облачность не отражает реальности, а является модельно зависимой характеристикой и остается важнейшей проблемой гидродинамического моделирования атмосферных процессов.

Предложение Х.Сандквиста (Sundqvist,1978; Sundqvist1981) о включении уравнения переноса водности в модели прогноза погоды, было использовано для прогноза осадков и облачности во многих- моделях прогноза погоды и климата, развиваемых в мировых метеорологических центрах. В данной работе рассчитанная водность используется не только для определения интенсивности осадков, но и для расчета оптических свойств облаков..

В разделе 2.2 сформулирована основная система уравнений модели.

Одним из уравнений модели является уравнение переноса дефицита точки росы Д = Г-г,гдеГ- температура, г- точка росы. В связи с тем, что это уравнение не входит в традиционную систему уравнений, применяемых для моделирования атмосферных процессов, в диссертации представлен краткий вывод этого уравнения с учетом влияния основных видов притока тепла, следуя методу, предложенному М.Е. Швецом (Швец, Мелешко, 1962).

Уравнение переноса дефицита точки росы имеет следующий вид:

(1)

где

FA=Fl+F2+F3+Fi+F5+Ft

(2)

Rnr42 a d2em(r)Rnz2'

L { em(r) dr> L У

Ес и Е, - скорость испарения капель облаков и осадков, Q - эффективный поток излучения, Т - температура, m -скорость конденсации, К -коэффициент турбулентного обмена, w = dp/dt, остальные обозначения общепринятые.

Уравнение (1) имеет более общий вид, чем уравнение, полученное ранее (Мелешко, Швец, 1962), и отличается учетом влияния турбулентности и процессов испарения облачных частиц и осадков. Выполненные оценки правых частей уравнения (1) (Дмитриева-Арраго, Скроцкая, 1985) показали, что в среднем слагаемые Fs и Fg на порядок меньше, чем F<, Fg, F3. Вклад турбулентности, содержащейся в F4, весьма изменчив. В связи с этим в уравнении сохранены члены

Кроме уравнения переноса дефицита точки росы в систему уравнений включено уравнение переноса водности S и уравнение неразрывности для расчета вертикальной скорости.

Таким образом, рассматриваемая система уравнений модели преобразования влаги имеет вид:

где оператор

(4)

(5)

(6) (7).

Правая часть уравнения (4) представлена формулами (2 - 3). Правая часть уравнения (5) имеет вид:

(8)

где I - интенсивность осадков.

Как видно из оператора адвекции и уравнения неразрывности, для работы модели необходима информация о горизонтальных скоростях ветра. Для правых частей уравнений (4), (5) необходимы сведения о температуре.

В настоящее время используются данные прогноза температуры и ветра из спектральной модели Гидрометцентра России. Модель реализована на равномерной прямоугольной сетке стереографической проекции Северного полушария.

F^m-I-Ec + p1glK

.д25

Вертикальная структура модели в настоящее время содержит 15 уровней с шагом 25 - 50гПа. По вертикали область интегрирования ограничена плоскостями р= 1000 гПа и р=300 гПа в связи с отсутствием данных анализа дефицита точки росы выше этого уровня. Шаг по горизонтали 150 и 75 км., шаг по времени 10 мин.

В разделе 2.3 исследуется и решается проблема начальных данных для решения: уравнений переноса дефицита точки росы и водности:

В начальный момент времени в области решения и на границах задано распределение

/ = 0: Д° = А {х,у,р\ У=6 {х,у,р) (9)

Постановка граничных и начальных условий для дефицита точки росы не является проблемой, так как эти данные имеются в базе данных объективного анализа в Гидрометцентре. Постановка граничных и начальных условий для водности представляет определенную трудность в связи с отсутствием регулярных наблюдений. Исследование этого вопроса, выполнено совместно с И.В.Акимовым (ОтИпеуа-Аггадо & Ак/'то^1998). На основании данных самолетных наблюдений (Мазин и Шметер,1983;Мазин и др.,1989) было задано одинаковое для всех точек сетки фоновое, вертикальное распределение водности, <5ф(р).. Для выбора начального распределения водности было рассмотрено 4 варианта начальных данных: 1. 6" =0- во всех точках области, 2. 50 <*6ф, 3. 6° = С6ф, 4. 3° =1.3-С<^ , где С-начальное значение количества облаков..

Из анализа периода динамического согласования осредненной по полушарию водности с другими начальными полями модели был выбран вариант 3.

5*{х,у,р)=С\х,у,р)5ф{р), (10)

Условие (10) удобно тем ,что при отсутствии облаков водность автоматически равна нулю.

В разделе 2.4 рассмотрен численный алгоритм решения уравнений переноса. Применяется метод расщепления (Марчук,1967л1988.). Решение одномерных расщепленных уравнений производится с учетом того, что уравнения модели описывают существенно положительные функции с большими пространственными градиентами. Для их решения применена схема направленных разностей по времени и пространственным переменным, которая имеет первый порядок точности аппроксимации и обладает свойством монотонности при условии ограниченности производных

(Марчук, 1967), что требует при численном интегрировании высокого пространственного разрешения моделей. Для повышения точности аппроксимации по времени использована схема Кранк - Николсон, которая имеет второй порядок точности аппроксимации по времени и является устойчивой (Марчук и др, 1984).

Полученное сеточное уравнение решается методом прогонки по направлениям х, у, р.

В разделе 2.5 рассмотрен алгоритм расчета вертикальной скорости, которая состоит из трех компонент: дивергентной, фрикционной и орографической.

Дивергентная компонента рассчитывается из уравнения неразрывности для несжимаемой жидкости (Гандин и Дубов, 1968), по данным о горизонтальных компонентах ветра с граничными значениями в виде фрикционной и орографической вертикальных скоростей.

Фрикционная вертикальная скорость рассчитывается по формулам, которые основаны на модели пограничного слоя (Шнайдман и Фоскарино, 1990; Белоусов и др., 1994.)

Расчет орографических вертикальных скоростей в приземном слое производиться по формулам, представленным в книге (Гандин и Дубов, 1968) по данным о геострофическом ветре и градиенте высоты рельефа.

Применяемый алгоритм расчета орографических вертикальных скоростей пригоден для расчета при высоте гор, не превышающих 1-2 км. Метод не учитывает эффекты, связанные с обтеканием высоких гор, поэтому результаты в районах высоких гор не заслуживает доверия.

В разделе 2.6 представлен метод подсеточной параметризации количества облаков в пределах ячейки сетки с использованием, идеи Х.Сандквиста ( Sundqvi$t,1978), в применении к дефициту точки росы. Предполагается, что рассчитанное в узле сетки значение А распределяется в ячейке сетки в линейной зависимости от количества облаков:

(11)

где - количество облаков, - дефицит точки росы в облачной части сетки, - критический дефицит точки росы в узле сетки, при превышении которого начинается образование облачности. Это же критическое значение сохраняется в безоблачной части до её заполнения. ,

На основании формулы (11) получено выражение для расчета количества облаков:

Для расчета общей облачности Сц используется формула, записанная в предположении случайного перекрывания облаков разных ярусов:

С, - облачность на уровне /', видимая снизу, С, - облачность на уровне /, рассчитанная по формуле (12), п - число атмосферных слоев с ненулевой облачностью.

Раздел 2.7 содержит результаты реализации модели преобразования влаги на реальных данных.

Учитывая, что дефицит точки росы в настоящей работе является основой, для расчета количества облаков, было выполнено сравнение А с данными наблюдений. Наряду с другими оценками, были рассчитаны, осредненные по полушарию, величины коэффициента корреляции между рассчитанными и фактическими значениями дефицита по 90 случаям за период сентябрь-октябрь 1997 года (Акимов, 1999г.) для различных уровней в атмосфере. Наиболее высокие коэффициенты корреляции 0.78 и 0.73 оказались на уровнях 925 - 850 гПа, там где наибольшая вероятность образования не--конвективной облачности, что является важным для её прогноза. В то же время дефицит точки росы имеет тенденцию к завышению.

Оценки качества прогноза крупномасштабной облачности на фактических данных выполнены совместно с И.Акимовым для того же периода. По результатам сравнения различия между средними по полушарию прогностическими и фактическими значениями составили -2.1, т.е. рассчитанная общая облачность имеет тенденцию к занижению по сравнению с фактическими значениями, что, вероятно, обусловлено завышенными значениями рассчитанного дефицита по сравнению с фактом.

Для проверки качества самого метода параметризации облачности (формулы (11), (12)) совместно с Е.Анисимовой (Dmitrieva-Arrago & Anisimova, 2002) были выполнены эксперименты с использованием данных радиозондов по станциям Европейской территории России, содержащих сведения о температуре и относительной влажности, которые были использованы для расчета дефицита точки росы. По этим значениям была рассчитана общая облачность и сравнена с данными наземных наблюдений.

Результаты сопоставления общей облачности, рассчитанной по измеренным, а не модельным, значениям дефицита точки росы за два срока наблюдений, 00 и 12 часов СГВ,с данными наблюдений для периода сентябрь - октябрь 2000 г. Для сравнения была использована методика, разработанная Г.К. Веселовой (Веселова, 1998). Средняя арифметическая ошибка общей

облачности оказалась положительной, равной единице, в отличие от расчетов облачности по модельным значениям дефицита точки росы (-2.1), а критерий мастерства Б =0,35. Эта оценка подтверждает достоверность результатов прогноза общей облачности, что говорит в пользу метода параметризации.

В этом же разделе представлены примеры продукции модели преобразования влаги: поля облачности и водности на различных уровнях в атмосфере и выполнен анализ характерных величин и согласование полей. По этим данным рассчитываются общая облачность и интегральное водосодержание (ИВС) в столбе атмосферы, а также осадки (гл. 3).

Примеры результатов интегрирования модели на 36 часов на реальных данных представлены на рис. 3 для уровня 925 гПа а)сбЯзЧность, б) бедность.

Рис. 3 Пространственное распределение облачности (а) и водности (б) на'уровне

925 гПа в прогнозе от 17.06.2001, 00 СГВ.

Как видно из рис. 3 6, величины водности на большей части полушария, за исключением горных районов, лежат в пределах 0.02 - 0.3 г/мЗ, что согласуется с данными наблюдений в облаках типа St и Sc. Распределение водности на рис. коррелирует с распределением облачности на рис. За.

Аналогичное сравнение выполнено для общей облачности и интегрального водосодержания, где также отмечается высокая корреляция пространственного распределения. Диапазон изменения ИВС, если исключить высокие горы, лежит в пределахО,1-1,2кг/м2, что соответствует характерным значениям этой величины по данным измерений спутниковыми радиометрами (Guosheng and Curry, 1993).

В разделе 2.8 представлены результаты сравнения рассчитанных полей ИВС с данными микроволновых радиометров SSM/I, установленных на спутниках DMSP (США).

а)

Имеется опыт сравнения количества общей облачности и ИВС, рассчитанного в мезомасштабной модели Норвежской службы погоды, с данными измерений радиометрами AVHRR и SSM/I (Raustem et al, 1991, Guosheng & Curry, 1993), где были отмечены максимальные величины также в пределах 1,2 кг/м2, что согласуется с результатом модели преобразования влаги

Представлена технология сравнения пространственного распределения ИВС, рассчитанного и измеренного спутниковым радиометром SSM/I .

Для сравнений использованы данные измерений радиометром SSM/I, представленные на сайте NASA в виде цветных изображений со спутников F-13, F-15 серии DMSP. В процессе сравнения возникает проблема совмещения данных расчетов и измерений по времени. Модель была проинтегрирована на 36 часов от 29.11.2003 г. Срок сравнения 30 11.2003 г. - 12ч. Совмещение по времени оказалось в районе Японских островов в Тихом океане. При сравнении был выполнен синоптический анализ процессов в рассматриваем районе

Максимальные значения ИВС по расчетам составляли 0 65 мм (кг/м2) слоя Максимальные значения по спутниковым данным - 1.72 кг/м2. Местоположение максимальных величин в данных измерений подтверждает конфигурацию рассчитанного поля ИВС.

Различия в максимальных значениях, могут быть связаны с разными стадиями развития процесса облакообразования, описываемой моделью и зафиксированной радиометрами, а так же, разным разрешением модели (75 км) и радиометра (25 км на частоте 37 ГГц). Модель дает более сглаженные значения, тогда как радиометр может описывать более детальную картину и обнаруживать отдельные выбросы. Модель преобразования влаги не учитывает конвективные процессы на фронтах, которые были видны при синоптическом анализе. По этой причине модель также иногда может не воспроизводить больших значений интегрального водосодержания

Несмотря на указанные недостатки сравнения, результаты первого эксперимента представляются автору обнадеживающими, учитывая близость характерных величин с экспериментами Норвежской модели.

Глава 3. Метод параметризации микрофизических процессов в неконвективных облаках к прогноз осадков

В главе 3 рассмотрен метод параметризации микрофизических процессов, происходящих в неконвективных облаках разного фазового состава. Разработан метод прогноза неконвективных осадков. Представлены результаты прогнозов осадков для территории. России и оценки качества прогнозов.

В разделе 3.1 обсуждается роль микрофизических свойств облаков в моделировании атмосферных процессов, а также рассматриваются особенности структуры и фазового состава облаков различного происхождения: морских, континентальных, теплых и холодных.

Как показывают многочисленные исследования (Fowler et al,1996;Jacob & Morcrette,1995; Lohmann & Rockner, 1996; Stephens et al, 1998 ;Дмитриева-Арраго и Акимов,1998), учет микрофизических свойств облаков и их фазового состава влияет на результаты моделирования атмосферных процессов в прогнозе погоды и изменений климата.

Раздел 3.2 посвящен методу параметризации микрофизических процессов в неконвективных облаках, основанному на рассчитанной в модели преобразования влаги водности, крупномасштабных полях температуры, поступающих из крупномасштабной модели прогноза погоды.

Метод разработан в соавторстве с И.ВАкимовым для слоистообразных облаков (Дмитриева-Арраго и Акимов, 1996,1998) и применяется для расчета неконвективных осадков и оптических свойств облаков. В методе использованы микрофизические гипотезы, позволяющие рассчитывать эволюцию радиусов частиц капельных и кристаллических облаков, параметр функции распределения.

Первая гипотеза предполагает использование функции распределения частиц по размерам (ФРЧР) в виде гамма - распределения (Облака и облачная атмосфера, 1989):

где а и р- параметры распределения.

Один из параметров - принят постоянным, второй меняется в процессе интегрирования модели при изменении радиуса частиц под влиянием процессов коагуляции и Бержерона - Финдайзена (Б-Ф). При этом сама функция распределения меняется со временем. Первый момент распределения - средний радиус, связан с параметрами гамма -распределения соотношением:

(14)

Вторая гипотеза состоит в предположении о равенстве относительного числа частиц в интервале радиусов функции распределения в начале и в конце временного шага интегрирования модели

(16)

Процедура вычисления параметра распределения и функции распределения в связи с изменением среднего радиуса состоит в следующем. В конце каждого шага интегрирования модели за счет изменения начального радиуса частиц определяется новое значение среднего радиуса частиц облака. Затем, по новому значению среднего радиуса с использованием формулы (16) определяется новое значение параметра р из соотношения (15). Это новое значение ¡} позволяет получить новое значение функции распределения.

В случае процесса коагуляции капель новое значение среднего радиуса распределения, рассчитывается по формуле (Дмитриева-Арраго, Акимов, 1996):

(17)

где начальное значение радиуса частиц и параметра распределения,

-водность, - средний коэффициент захвата капель, - коэффициент в формуле Стокса для скорости падания капель.

Влияние процесса БФ в смешанных облаках на изменение радиуса кристаллической сферы при совместном существовании двух фаз рассчитывалось с помощью формулы, предложенной Мейсоном (1961 г), и Роджером. (1979г.)

Окончательное выражение для среднего радиуса имеет вид:

(18)

где, -влажности насыщения над водой и льдом,

рф- плотность кристалла, О - коэффициент диффузии водяного пара- в облаке; В - доля- ледяной фазы, определяемая с помощью метода параметризации, в зависимости от температуры,* предложенного Сандквистом (Sundqvist, 1993).

Впервые выражение для вклада процесса Б-Ф в изменении среднего радиуса кристаллической сферы и параметра- распределения при было опубликовано в совместной с И. Акимовым работе (Dmitrieva-Arrago,

Ак!тоу,1997). Из анализа формулы (18) следует, что изменение среднего радиуса г зависит от температуры, функцией которой являются В и ^вл, а также от начального значения Д,.

На рис. 4 представлена зависимость скорости изменения параметра /? от температуры при разных начальных значениях Д> и среднего радиуса частиц.

Из рисунка следует, что наибольшие изменения параметра р и среднего радиуса частиц, происходят в интервале температур Интервал от является наиболее благоприятным для роста

кристаллов и образования осадков. Именно этот признак используется во многих моделях для начала осадкообразования. Процесс коагуляции капель в смешанном облаке практически отсутствуют в связи с малыми радиусами капель в смешанном облаке «2 мкм (Мэйсон,1961; Волковицкий и др., 1984).

Д0Ш.Ш14С 0.14

Рис. 4 Скорость изменения параметра ß, Aß/At в зависимости от температуры при разных начальных ßo на уровне 850 гПа: 1. Д,=10мкм, 2. Д,=20мкм, 3. ß„ - 50мкм

В разделе 3.3 рассмотрен метод расчета неконвективных осадков и критической водности, основанный на рассчитанных полях водности и микрофизическом алгоритме, представленном в разделах 3.1 иЗ.2.

Формула для расчета количества осадков в мм слоя воды, моментально выпадающих из слоя рг -р^ (гПа) за интервал в р е м е нии м е е т вид:

P = ^\]l{p)dpdt (19)

где l(p) - интенсивность осадков (сек *1) , l(p)=K,(S- SKp) (Kessler, 1960) S^-

пороговые значения водности, превышение которой составляет воду, выпадающую в осадки, К,= 1/dt - аналог постоянной автоконверсии (сек'1) в формуле Кесслера, характеризующая скорость преобразования облачных капель в капли осадков, рв - плотность воды.

Разные авторы принимают S„p постоянными величинами, различающимися между собой в несколько раз. В работе предлагается метод расчета критической водности (Дмитриева-Арраго, Акимов, 1996, 1998). Основанная идея состоит в том, что из облака могут выпасть частицы (капли, кристаллы) с радиусом большим, чем г*р, скорость падения которых в поле силы тяжести может преодолеть восходящие движения в пределах облака и в атмосфере, вблизи его нижней границы. Из равенства скорости падения капель по закону Стокса и скорости восходящих движений в интервале 0.05 -0.5 м/сек определяется диапазон изменения г„р =22+58 мкм. В работе, рассмотрены значения для кристаллов, которые значительно больше и зависят от температуры.

Выражение для б^ имеет вид:

где 8- водность, рассчитанная в модели, в конце интервала М. Когда 8>8КР происходит выпадение осадков. Формула (20) может быть применена для частиц любой фазы и формы, если известна скорость их падения и остальные параметры.

В разделе 3.4 исследована зависимость критической водности и осадков от микрофизических параметров облаков.

Численные эксперименты показали, что с увеличением Е происходит уменьшение бф и увеличение количества осадков. Для исследования характера зависимости были выполнены численные эксперименты,

исследования эволюции 5кр во времени при разных температурах. Оказалось, что наибольшие изменения происходят в смешанных облаках при температурах -10е +-15°С. Для смешанных облаков при температуре -30°С изменение слабее. В капельных облаках также происходит

значительное изменение В кристаллических облаках критическая

водность меняется очень мало.

В этом разделе представлены результаты численных экспериментов по прогнозу осадков с разными значениями Гф. гк1,=45мкми гКР=50мкм. Анализ результатов экспериментов показал, что при /"^=45 мкм максимальные

(20)

величины осадков в пределах полушария составили 8 мм/сут. При г^ =50мш максимальные осадки уменьшились до 3 мм/сут и область распространения осадков также уменьшилась. Влияние является параметром метода и требуется детальная информация о скорости вертикальных движениях в облаке для улучшения точности расчета количества осадков.

В разделе 3.5 получена обобщенная формула для расчета испарения частиц облаков и осадков, используемая в алгоритме расчета осадков.

Распространенный подход к расчету испарения капель на пути от нижней границы облака до земной поверхности за время At состоит в вычислении изменения массы капель в процессе испарения при наличии недостатка насыщения в окружающей среде(Мейсон, 1961; Shlesinger et al, 1988; Дмитриева-Арраго и др., 1990):

где - скорость испарения капель облаков и осадков, -скорость

конденсационного роста массы капли (Мейсон, 1961).

В результате преобразований формула для расчета испарения облачных капель и капель осадков принимает вид:

(22)

где - относительная влажность среды, - величина, характеризующая временной масштаб процесса испарения.

В формулу (22) входят параметры значения, которых отличают капли облака от капель осадков. Численные эксперименты по расчету осадков с учетом испарения, показали что время прохождения осадков в подстилающем слое зависит от высоты нижней границы облаке и меняется от нескольких минут до десятков минут в зависимости от начального среднего радиуса осадков.

В разделе 3.6 выполнены численные эксперименты по прогнозу осадков.

Исследована зависимость количества осадков от параметра функции распределения а. В модели было использовано а =2 (Мазин и др., 1961, 1983). Однако Пруппахер и Клетт (Pruppacher , Klett, 1978) рекомендуют увеличение параметра а до 6. Учитывая результаты этих исследований был проведен эксперимент с увеличением параметра а= 2 до а= 6. В

эксперименте резко уменьшилось и осадки увеличились в

несколько раз.

В этом же разделе исследовано влияние четырёх вариантов начальных данных, предложенных во 2-ой главе, на результаты прогноза осадков (Dmitrieva-Arrago, Akimov, 1998). Оценки прогнозов факта осадков на 36 часов оказались лучшими по всем критериям в варианте 3, что подтвердило правильность выбора этого варианта. Критерий Пирси-Обухова для периода 4 -10. 09.1999 г. оказался в интервале 0.35 -0.53 за исключением одного случая.

В разделе 3.7 представлены результаты независимых испытания метода прогноза неконвективных осадков на 36 часов, ( Веселова и др., 2002) для холодных периодов года. При расчете осадков использовано а=2. Испытание было проведено для территории России, а также в целях сравнения с используемыми в оперативной практике методами прогноза осадков, отдельно для Москвы и Московской области.

Для расчета полей водности, при интегрировании модели необходимые поля температуры и горизонтальных компонент ветра были взяты из базы данных объективного анализа Гидрометцентра за сроки 00 и 12 СГВ. Результаты оценок качества расчета осадков для 50 станций территории России сводятся к следующему: для факта выпадения суточных осадков критерий качества Пирси-Обухова для факта выпадения

полусуточных осадков результат несколько хуже: В то же время

в детализированном расчете для дня и ночи заметно повышается оправдываемость прогноза наличия осадков до 75-88 % и предупрежденность случаев отсутствия осадков до 73 - 80 %. Превышение общей оправдываемости над оправдываемостью случайных прогнозов составляет 14-20 % во все рассмотренные месяцы.

В оценках метода для Москвы и Московской области были рассмотрены четыре метода используемые в оперативной практике» метод прогноза осадков, разработанный в Лаборатории синоптических исследований Гидрометцентра России (ЛСИ), метод, разработанный Л.В.Берковичем и Ю.В.Ткачевой (Беркович, Ткачева, 1985) на основе гидродинамической модели прогноза погоды (ГД1), метод, разработанный автором диссертации совместно с И.В.Акимовым (ГД2) и метод инерции.

Были получены оценки для первых трех методов, для периодов сентябрь - октябрь 1997г и март - апрель 1998г. Оценивалось качество прогнозов от 0 ч. СГВ: факта выпадения осадков и их количества на текущий день (12 ч), следующую ночь (24 ч) и день (36 ч). Показателями успешности расчета количества осадков служили: средняя систематическая и абсолютная ошибки, коэффициент корреляции. Оценки этих прогнозов производилась с

использованием данных наблюдений за осадками на шести станциях для Москвы и девятнадцати метеорологических станциях и постах для Московской области.

Анализ показывает систематическое занижение количества осадков во всех методах. Сохранение уровня успешности расчетов в оцениваемом методе (ГД2) при увеличении заблаговременности прогноза свидетельствует о стабильности функционирования модели преобразования влаги (Веселова и др. 2002)

Сравнительная оценка с методом (ГД1), базирующемся на прогностических полях метеоэлементов, показала, что результаты по обоим методам, по критерию Пирси-Обухова и общей оправдываемое™, при прогнозе на 12 часов практически одинаковы. При прогнозе на 24 и 36 часов новый метод имеет преимущество по величине критерия Пирси на 7-15 %, по общей оправдываемости на 3-4 %, по предупрежденности осадков на 15 % (на 36 часов) и по предупрежденности без осадков на 13-26%. Для предупрежденности осадков на 24 часа метод проигрывает 7%, по коэффициенту корреляции в прогнозе на 24 и 36 часов новый метод выигрывает 3% и 11% соответственно.

В расчете количества осадков новый метод имеет большие абсолютные ошибки, в пределах 10-30 %, причем различия уменьшаются с увеличением заблаговременности. Для Московской области оценки мало отличаются от оценок для Москвы.

Результаты сравнений были одобрены на заседании Центральной методической комиссии по прогнозам (ЦМКП) 31 марта 1999 г. Комиссия отметила, что качество расчетов неконвективных осадков с использованием данных объективного анализа полей температуры и- ветра вполне сопоставимо с успешностью внедренных в оперативную практику методов.

Комиссия также рекомендовала продолжить работу с использованием прогностических полей ветра и температуры. Учитывая эту рекомендацию, были выполнены сравнительные эксперименты с использованием данных из базы данных «анализ» и из спектральной модели Т40 СМ-15 . Из анализа результатов следовало, что качество прогнозов осадков при интегрировании модели преобразования влаги, начатом от вторых-и третьих суток прогноза спектральной модели, мало отличаются от прогнозов по данным из базы «анализ» - различия в критерии Пирси в пределах 0.02. Только, начиная с 4-ых суток, идет заметное ухудшение результатов прогноза осадков' на прогностических данных спектральной модели, что, вероятно, связано с ухудшением качества прогноза спектральной модели на четверо и более суток.

Это означает, что выводы ЦМКП относительно сопоставимости результатов разработанного метода прогноза осадков с рекомендованными к оперативному использованию методами можно считать не зависящими от использования в прогнозах данных объективного анализа. В настоящее время метод применяется в оперативной модели Гидрометцентра России в качестве интерпретирующего модуля, реализованного И.В. Акимовым.

Глава 4. Метод дельта - Эддингтона для расчета потоков излучения в облачной атмосфере с учетом влияния микрофизических свойств облаков.

В разделе 4.1 обсуждаются методы описания взаимодействия солнечного излучения с облаками и его роль в задачах моделирования атмосферных процессов.

Особенности пространственного распределения радиационных потоков в атмосфере и на подстилающей поверхности связаны в первую очередь с распределением облачности в атмосфере и вариациями ее оптических свойств.

Взаимодействие радиации и облачности, регулирует этот процесс и наряду с другими важными факторами, оказывает влияние на энергетический баланс подстилающей поверхности, суточный ход температуры поверхности и динамику атмосферных процессов.

Современные алгоритмы переноса излучения в атмосфере основаны на двухпотоковом приближении решения уравнения переноса. Решение уравнений содержит три параметра: оптическую толщину т, вероятность выживания кванта ю (альбедо однократного рассеяния) и фактор асимметрии индикатрисы рассеяния д, которые необходимо рассчитывать.

В облачных слоях эти параметры рассчитываются на основе информации о микрофизических свойствах облаков с учетом их фазового состояния.

Методы расчета параметров уравнения переноса, используемые в настоящие время во многих моделях прогноза погоды и климата (Модель ЕЦСПП, Jacob, 1994; модель ЕСНАМ 4, Lohmann, Rockner, 1996; модель ИВМ, Галин, 1999), являются функциями микрофизических характеристик облаков -водности и эффективного радиуса (Slingo, 1989; Rockeletal, 1991).

Применение этих формул, строго говоря, требует информации о водности и радиусах частиц в рамках гидродинамических моделей, что не всегда выполняется.

Проведенные в последние десятилетия в различных странах численные эксперименты с гидродинамическими моделями атмосферы (Kiehl, 1994; Rocket et al, 1991) показали, что имеется связь результатов моделирования

полей температуры, геопотенциала Н500, пространственного распределения радиационных характеристик атмосферы с вариациями микрофизических свойств облаков, средних радиусов частиц, их концентрацией и фазовым составом.

В связи с этим разработка методов параметризации оптических свойств облаков разного фазового состава, учитывающих основные микрофизические параметры облака, является важнейшей практической задачей прогноза погоды и моделирования климата.

В разделе 4.2 представлен метод расчета потоков солнечного излучения основанный на решении уравнения переноса в двухпотоковом приближении в плоскопараллельной многослойной атмосфере.

Система неоднородных дифференциальных уравнений для восходящего, и нисходящего, потоков диффузного излучения, и потока прямого излучения, S, на горизонтальную поверхность в плоскопараллельной атмосфере (Geleyn, Hollmgsworth, 1979; Ritter, Geleyn, 1992) имеет вид:

^М^а^-а^т )+«4S(r)M, (23)

где коэффициенты уравнения зависят от косинуса зенитного угла

Солнца и параметров уравнений переноса

Общий вид формул для расчета этих параметров следующий (Соболев, 1972):

(24)

(25)

(26)

где - объемные коэффициенты рассеяния и поглощения среды,

- индикатриса рассеяния, - угол рассеяния прямого излучения, зависящий от углов падения на рассеивающий объем и зенитного угла Солнца.

Алгоритм расчета потоков излучения состоит из двух частей: метода расчета потоков излучения в безоблачной атмосфере с учетом релеевского рассеяния и поглощения атмосферными газами - водяным паром, углекислым

газом и озоном, и второй, в которой учитываются количество облаков и их оптические свойства. Формально система уравнений (23) может быть применена к безоблачной и облачной атмосфере с учетом свойств атмосферных слоев.

В работе Д.Джелейна (Ов1еуп, 1977) изложена процедура решения системы уравнений (23), в результате которой получается система алгебраических уравнений для вычисления неизвестных потоков на границах слоев между уровнями ]+1 и] в Ы-слойной атмосфере.

Ш-аиЬОЬаМ + Ъ+аМ.

= + (27)

при граничных условиях на на земной

поверхности: (¡=М+1) /¡(ЛТ + 1) = Л,(^(ЛТ + 1)+5(лг + 1)), ^ - альбедо подстилающей поверхности.

Для решения задачи в многослойной атмосфере система уравнений сводится к матричному виду и решается методом единственного деления Гаусса (Фадеев, Фадеева, 1965).

В разделе 4.3 рассматриваются методы описания процессов рассеяния и поглощения радиации в безоблачной атмосфере и определения параметров уравнения переноса.

В ультрафиолетовой и видимой областях спектра 0,2-0,7 мкм учтено рассеяние излучения на молекулах воздуха и поглощение озоном. Спектральные коэффициенты молекулярного рассеяния рассчитываются по формулам, которые зависят от коэффициента преломления воздуха, его температуры и концентрации молекул (Шифрин, Минин, 1957, Гуди, 1966).

Описание поглощения излучения озоном основано на использовании массовых коэффициентов поглощения, опубликованных Бриглебом (Впд!еЬ,1992) для девяти спектральных интервалов.

Оптическая толщина слоя атмосферы в этой области спектра обусловлена совместным действием газового поглощения и молекулярного рассеяния и рассчитывается суммированием оптических толщин озона и релеевского рассеяния.

В диссертации приведены формулы для расчета всех вышеперечисленных параметров. В расчетах поглощения озоном учитывается влияние температуры. Для релеевской атмосферы фактор асимметрии индикатрисы рассеяния

Параметры уравнения переноса в близкой ИК области спектра определяется на основе расчета оптических толщин поглощения водяным

паром и углекислым газом с расчетом поглощения по полосам. Для этого использованы формулы (Шифрин, Авасте, 1960), основанные на данный Ховарда с соавторами (Howard et al, 1956).

В разделе 4.4 рассмотрена спектральная структура алгоритма и результаты тестирования потоков излучения на лолинейных расчетах( Фомин, 2000). Спектральная структура всего алгоритма в области 0.2 - 5.0 мкм, с учетом релеевского рассеяния) озона, водяного пара и углекислого газа, содержит в окончательном варианте 19 спектральных интервалов (Дмитриевв-Арраго и Шатунова, 2001).

Тестирование алгоритма расчета потоков излучения в безоблачных условиях выполнено для моделей атмосферы: тропики (TRP), лето средних широт (MLS), субарктика, зима, (SAW) (WCRP-112,1986).

Потоки рассчитаны с учетом влияния отдельно Н20,С0г и О,, и двух значений зенитного угла Солнца 30° и 75°. Из результатов сравнения следует, что погрешности в расчете нисходящих потоков на подстилающей поверхности составляют менее 1%. Наибольшие различия относятся к восходящим потокам излучения на верхней границе атмосферы, рассчитанным с учетом поглощения водяным паром при малых зенитных углах Солнца во всех широтных зонах. Различия находятся в пределах 10-12 Вт/м2, что составляет 5 - 6 % от величины потоков. Погрешности в восходящем потоке оказали влияние на величины погрешности расчета поглощения в толще атмосферы. Наибольшие погрешности для модели SAW для Арктики 14 % от полинейных расчетов. В других широтных зонах, погрешность в притоке ко всей толще атмосферы за счет поглощения водяным паром, менее 7 %.

Результаты сравнения с полинейными расчетами свидетельствуют о возможности применения разработанного алгоритма, к расчетам в безоблачных условиях, которые являются фоновыми для включения влияния облачности на перенос солнечного излучения в атмосфере.

Раздел 4.5. посвящен применению алгоритмов расчета потоков к облачной атмосфере с учетом микрофизических свойств облаков.

Определение параметров уравнения переноса для облачных слоев, То^п, Шобл,, основано на формулах для расчета объемных- коэффициентов поглощения каплями и коэффициентов ослабления (Шифрин, 1955), (Хворостьянов, 1980). Окончательные выражения для коэффициентов-ослабления и поглощения получены с использованием гамма-распределения частиц облака по размерам* и микрофизических характеристик облака-водности и среднего радиуса:

где а - параметр распределения, п - вещественная часть коэффициента преломления, к - мнимая часть коэффициента преломления воды, 8 водность, г - средний радиус частиц

Для тестирования элементов алгоритма описания взаимодействия излучения с облаками было выполнено сравнение коэффициента ослабления o^xt и вероятности выживания кванта ш с результатами расчетов по теории Ми, предоставленными А.Н. Рублевым (Рублев и др., 1997) для капельного облака с водностью 0.3 г/м3 и концентрацией капель N = 253.7 см*3, с заданной функцией распределения в виде гамма-распредиления при

В сравнении с точным решением значения а„а оказываются заниженными примерно на 5 % в интервале длин волн 2.7 * 3.7 мкм.

Подобное сравнение выполнено для вероятности выживания кванта, однако расхождения здесь значительно больше - в пределах 15-20 %.

Метод расчета фактора асимметрии индикатрисы рассеяния облаков представляет определенную трудности в связи с ее вытянутой формой в направлении падающего излучения, что осложняет решение уравнения переноса в облачных условиях. Для преодоления этой трудности Д. Поттер (Potter, 1970) предложил в целях упрощения представления сложной индикатрисы использовать дельта - функцию и двучленный вид индикатрисы, п редл ожен ный Эдди нгтоном (Eddmgton, 1929).

Джозеф с соавтор. (Joseph et all,1976) трансформировали параметры уравнения переноса с новым представлением индикатрисы рассеянияж виду:

(29)

(30)

(31)

Где, f - есть доля рассеянного излучения присоединенного к потоку прямого излучения при трансформации индикатрисы.

Для определения исходного параметра Роа, для капельных и кристаллических облаков в работе использована формула Рокеля с соавтор.

(Rockel et al, 1991): g^ = - a, (In S) + b,, где а, и Ь, - функции Л. Формула имеет точность 6 - 7 % по результатам- сравнения с точными методами расчета(Фейгельсон , Фомин 2000), представленными в работе (Шатунова, 2002).

Эта трансформация оптических параметров облаков позволила использовать разработанный ранее метод решения уравнения переноса в приближении Эддингтона, пересчитав исходные параметры для облака г*', Ообл, 9обл в новые т\е>\ g'.

Раздел 4.6. посвящен численным экспериментам по расчету радиационных характеристик облачной атмосферы с использованием данных модели преобразования влаги. Представлены- результаты совместной реализации, на реальных исходных данных, всего комплекса алгоритмов, содержание которых изложено в 1-3 главах и разделах 4.1 -4.5 главы 4-ой.

Модель преобразования влаги была проинтегрирована на 36 часов от 17.06.01, 00 СГВ. Результаты эксперимента представлены на рис. 5-7: пространственное распределение водности, эффективного радиуса частиц и оптических толщин облаков, рассчитанных для уровня 925 гПа. На рис.- 6 эффективные радиусы изменяются от 5 до 19 мкм, что соответствует известным значениям этих величин для капельных облаков. На рис. 7 приведена оптическая толщина-облаков, рассчитанная с использсзанием формул (24, 27), с учётом водности и средних радиусов. Величина оптической толщины в поле меняется от 5 до 20 - 25, если исключить области высоких гор. На рис. 8 представлено поле радиационного баланса на подстилающей поверхности. Из анализа видно, что области малых значений радиационного баланса', в пределах 75 -100 Вт/м2, согласуется с областями наибольших значений оптических толщин, около 25.

В разделе 4.7 исследована зависимость радиационных характеристик атмосферы и подстилающей поверхности от методов расчета количества крупномасштабной облачности и ее вертикальной структуры. Как было отмечено выше, облачность является модельно зависимой характеристикой в большинстве моделей. Параметром настройки облачности является критическая относительная влажность h^. Чтобы оценить влияние профиля критической относительной влажности на количество облаков, производимое моделью и, как следствие, на радиационные характеристики атмосферы были рассмотрены два варианта вертикального распределения Количество облаков рассчитывалось по используемой в модели формуле. В первом эксперименте профиль критической относительной влажности соответствовал работе Дж.Смагоринского (Smagorinsky, 1960) и имел вид убывающей с высотой функции. Во втором эксперименте рассчитывалось по формуле,

используемой в Европейском центре среднесрочных прогнозов погоды. Вертикальное распределение имеет вид параболы с min на уровне 500 гПа.

Рис. 5 Поле водности облаков на уровне Рис. 6 Поле эффективных радиусов н 925 гПа за 17.06.01,00СГВ уровне 925 гПа за 17.06 01, 00СГЕ

Рис. 7 Оптическая толщина облаков на Рис 8 Радиационный баланс

уровне 925 гПа, 18.06.01,12СГВ подстилающей поверхности,

18.06.01,12 СГВ

Выполнены прогнозы полей облачности на 36 часов от 17 июня 2001 года, 00 СГВ. В первом прогнозе выделилось два яруса облачности: нижний -в слое 800 - 1000 гПа и верхний - в слое 350 - 500 гПа. Во втором эксперименте облачность сформировалась в слое 550 - 900 гПа. Таким образом, в сравниваемых вариантах, облачность оказалась в разных слоях и поэтому имела разный фазовый состав и микрофизические свойства.

Расхождения в радиационном балансе на подстилающей поверхности достигают значений 150 Вт/м2 в широтной зоне 49 - 67° с.ш., где различия в количестве общей облачности составляют 0.3 - 0.5.

Из эксперимента следует, что при различном распределении критической относительной влажности, радиационные характеристики атмосферы в разных моделях сильно отличаются, что является одной из причин различий в результатах моделирования-атмосферных процессов, в частности в сравнениях моделей по программе

В разделе 4.8 выполнено сравнение, разработанного в диссертации метода описания взаимодействия радиации и облачности, который будем называть ДШ, с существующими в настоящее" время методами А.Слинго (Stingo, Shrecker, 1982; Stingo, 1989) и Б.Рокеля с соавторами (Rockel et al., 1991).

Метод Слинго (SL), предназначен для расчета спектральных значений оптической толщины, вероятности выживания кванта и параметра асимметрии индикатрисы рассеяния как функции водности облака и эффективного радиуса, фиксированных спектральных

интервалах для капельных облаков.

Метод Рокеля (RC) позволяет рассчитать оптические свойства капельных, кристаллических и смешанных облаков как функцию только водности или ледности без учета радиусов частиц. Спектр разделен на 4 участка.

В отличие от перечисленных методов, метод ДШ содержит меньше ограничений, - позволяет учесть зависимость оптических параметров не только от водности, но и от размера частиц, не имеет ограничения на спектральное разрешение и фазовый состав.

Одним из примеров сравнения является расчет оптических толщин облаков в зависимости от радиусов при разных водностях. Метод SL и ДШ дали близкие значения. Максимальные расхождения в оптической толщине между методом ДШ и SL равно 2, т.е. эти результаты подтверждают друг друга. Метод RC дает результаты в виде прямых, т.к. не учитывает влияние радиусов.

Из сравнения величин поглощенного в капельном облаке излучения в зависимости от оптической толщины, рассчитанных при эффективных радиусах капель равных 5 и 10 мкм следует, что различия между методом ДШ и методом SL малы.

Результаты сравнения разных методов описания взаимодействия радиации и -облачности показали, что представленный в диссертации метод дает результаты близкие к методу Слинго для капельных облаков и заметные различия с методом Рокеля. Поскольку метод Рокеля отличается и от метода

Слинго, в случае капельных облаков то можно заключить, что разработанный метод расчета потоков в облачной атмосфере обладает достаточной точностью для применения в моделях прогноза погоды и изменения климата и имеет меньше ограничений.

В разделе 4.9 рассмотрена зависимость оптических характеристик капельных и кристаллических неконвективных облаков, альбедо и пропускания, оптических толщин, а также радиационных характеристик атмосферы от микрофизических свойств облаков.

Исследования проводились с использованием стандартной модели атмосферы лета средних широт при наличии сплошной облачности с нижней границей на уровне 902 гПа и мощностью 480 м и зенитном угле Солнца 30°, при этом альбедо подстилающей поверхности полагалось равным нулю, чтобы избежать влияния отраженного от земной поверхности потока рассеянного изучения на величину альбедо , собственно, облака.

На рис. 9 представлена зависимость альбедо и пропускания облака от водности при различных значениях эффективного радиуса. Выбранный диапазон изменения радиусов соответствует характерным значениям для капельных континентальных (5-9 мкм) и морских (11 - 15 мкм) облаков (Hudson, Yum, 2000).

■ MlUWIWUfVVW IIKUUfUUtWUfU

ВОДНОСТЬ, r/м' ВОДНОСТЬ, Г/М*

Рис. 9 Зависимость альбедо и пропускания неконвективного облака от водности при различных эффективных радиусах.

На рисунке видно, что альбедо облака растет при увеличении водности облака, что связано с ростом концентрации капель. При одинаковой водности альбедо растёт с уменьшением радиусов. Пропускание наоборот убывает с ростом водности и растет с ростом радиусов.

Подтверждение этим теоретическим выводам содержится в работе (Nayasaka et а/, 1994) (рис. 10). Эти авторы провели эксперименты в целях исследования зависимости альбедо облаков типа Б1 и Бе от радиусов капель и оптической толщины.

На рис.10 четко видно увеличение альбедо в видимой и близкой ИК областях, при уменьшении радиуса.

-Vtsible J 5 0 jim) -•• NeaMfH 50 цт) ...........j

.....Near-IF (10 0 мт)

1991.01.16 j Й.-0.533 j

Оптическая толщина (0.64 мкм)

Рис. 10. Зависимость альбедо облаков от оптической толщины при разных радиусах (Ыауавака вга!., 1994)

Для оценки оптических характеристик кристаллических облаков и их влияния на потоки солнечного излучения М.Шатуновой (Шатунова,2002) был выполнен эксперимент с моделью преобразования влаги от начальных данных за 29.01.01, 00 СГВ. По результатам расчетов ледность облаков находилась в пределах 0.01 - 0.117 г/м3, интервал изменения эффективных радиусов составил 45 - 52 мкм, что соответствует данным наблюдений (Heymsfield, 1977). Оптическая толщина меняется в пределах от 0.25 до 8.5 при нескольких слоях кристаллических облаков. При этом вероятность выживания кванта в данном эксперименте оказалась 0.90 + 0.98, т.е. кристаллические облака верхнего яруса слабо поглощают солнечное излучение и, в основном, рассеивают солнечный поток.

Сравнение полученных величин оптической толщины с результатами исследований - свойств ледяных облаков другими авторами (Павлова и Петрушин,1981, Тарасова, 1981, Soden & Donner, 1994) подтверждает приведенные результаты.

В разделе 4.10 представлены результаты разработки и применения алгоритма расчета потоков солнечного и длинноволнового излучения (Дмитриева-Арраго и др., 1970, 1971, 1973, 1975) в модели общей циркуляции атмосферы, созданной в Главной геофизической обсерватории в 70-х годах, в целях развития климатического моделирования (Мелешко и др., 1979). Основное содержание алгоритма сводится к следующему. В диапазоне солнечного излучения в близкой ИК области спектра для описания поглощения газовыми компонентами атмосферы - использована

аппроксимация функции поглощения по полосам поглощения этих газов

(Шифрин, Авасте, 1960). Для описания поглощения озоном использованы коэффициенты поглощения Вигру (Vigrouix, 1953), относящиеся к конечным спектральным интервалам. Процесс рассеяния на молекулах воздуха и аэрозоле описан с использованием функции рассеяния, представленной В.В.Соболевым (Соболев, 1972). Для учета поглощения атмосферными газами в длинноволновой области спектра использована интегральная функция пропускания (Шехтер, 1963). В методе расчета потоков солнечного излучения в облачных условиях алгоритм упрощен заданием альбедо и пропускания облаков постоянными величинами, зависящими только от высоты (Manabe, Strikler, 1964).

В длинноволновой области спектра облака рассматриваются как абсолютно черное тело, излучающее при температуре на границах облака. Учет влияния многослойной облачности на перенос излучения выполнен в предположении случайного перекрывания облаков.

Разработанный алгоритм был применен для экспериментов по чувствительности потоков излучения к вариациям исходных данных. . Пределы изменений исходных данных были выбраны таким образом, чтобы в них укладывались как точность вычисления отдельных параметров, так и их реальная изменчивость. Рассмотрены относительные изменения потоков и радиационного баланса на подстилающей поверхности в безоблачных и облачных условия и изменения притоков во всей толще атмосферы и в слое О -2.5км.. В солнечном диапазоне были проварьированы альбедо поверхности 0.16 - 0.8, фактор асимметрии индикатрисы рассеяния облаков 0.6 - 2.0. Вариации влажности и абсолютных температур (10 -50 %) выполнены во всем спектре. Главные погрешности возникают за счет вариаций альбедо при переходе от открытой к снежной поверхностям. Радиационный баланс в коротковолновой области меняется в 3-4 раза. Во всем спектре рассмотрено влияние вариаций балла облачности 0.5-1 и 0 - 1. Наибольшее влияние оказалось в солнечном диапазоне. Приток ко всей толще атмосферы меняется на 100-150% при переходе от безоблачных условий к сплошной облачности. В длинноволновой области вариации притока значительно слабее, в пределах 25%.

Приведенные результаты оказались полезным при планировании радиационных исследований в крупных наблюдательных проектах.

Результаты экспериментов были использованы при подготовке Советской части международной программы ПИГАП - климат (Физические основы климата и его изменений, 1977). В этой программе большое место отводилось «закономерностям прохождения радиации в атмосфере в естественных условиях и в условиях антропогенного воздействия». В 4-ом разделе программы были сформулированы требования к глобальным

наблюдениям составляющих радиационного баланса и облачности. При формулировании требований были использованы представленные выше исследования (Дмитриева-Арраго и др., 1973), а также совместные исследования Л. Р. Дмитриевой-Apparo и М.Е. Щвеца и др. (Швец и др., 1973).

В проекте «Разрезы» совместно с К. Кондратьевым и М. Прокофьевым были обсуждены различные аспекты радиационных наблюдений связанные с точностью и составом наблюдений (Кондратьев и др., 1980).

Таким образом, разработанный в 70 - 80 гг. алгоритм расчета потоков излучения в облачной атмосфере, был использован в различных программах натурных экспериментов, предназначенных для понимания механизмов взаимодействия физических процессов и улучшения методов прогноза погоды и изменений климата.

В данном разделе представлены так же результаты применения разработанного алгоритма в ранней версии модели климата ГГО (Мелешко и др., 1979, 1980), которым включен, наряду с другими методами параметризации физических процессов. Были выполнены эксперименты по моделированию общей циркуляции и термического режима атмосферы для климатических условий января в северном полушарии.

Результаты моделирования характеристик тепло- и влагообмена, а также баланса притоков тепла для полушария являются характеристикой работы физических параметризаций и всей модели в целом.

В таблице 5 представлены рассчитанные в модели притоки тепла, в сравнении с фактическими данными.

Таблица 5

Баланс притоков тепла в атмосфере для полушарий в январе, °С/сут

Виды притоков Фактические данные Вычисленные значения

Радиационный приток -0,91 -0,88

Турбулентный приток 0,22 0,16

Приток вследствие конденсации водяного пара 0,64 0,73

Приток вследствие переноса тепла через экватор 0,16 0

Приток вследствие трансформации потенциальной энергии в кинетическую -0,03 -0,02

Баланс притоков тепла 0,08 -0,01

Для определения фактических значений различных видов притока тепла были использованы сведения из Атласа теплового баланса (Атлас теплового баланса, 1963), а также данные из работ (Newell et a/., 1969 ; Oort,1971; Oort, Peixoto,1974).

Как следует из таблицы, радиационный приток имеет знак минус, т.е. в целом по полушарию в январе, атмосфера выхолаживается. Длинноволновое выхолаживание дает наибольший вклад в общий приток тепла, которое компенсируется другими видами притоков тепла, главным образом, за счет конденсации водяного пара. Различие между рассчитанными и фактическими данными в радиационном притоке составляет 3-4 %. Учитывая приближенность радиационного алгоритма и недостаточность вертикального разрешения модели (3-х уровенный вариант), результаты можно было признать удовлетворительными. Наибольшие различия в общий баланс притоков тепла вносят турбулентный приток и отсутствие в модели переноса тепла через экватор.

Варианты модели климата, созданные в ГГО (Швец и др., 1970; Мелешко и др., 1979), явились первым опытом для дальнейших исследований и развития направления климатического моделирования в Главной геофизической обсерватории, в рамках которого в настоящее время создана современная многоуровенная модель климата (Шнееров и др., 2001), содержащая подробное описание физических процессов,

В заключении перечисляются основные результаты работы. Оценивается их научная новизна, практическая значимость и рассматриваются возможности дальнейшего развития. Приводятся сведения об апробации работы

Список литературы автора, используемый в диссертации

1. Арраго Л.Р., Швец М.Е. К теории образования и эволюции неконвективной облачности. 1961, Вып. 121, с. 53-58.

2. Арраго Л.Р. К вопросу о эволюции облачности. Труды ГГО, 1962, вып. 124, с. 88-95.

3. Арст Х.Ю., Астахова Е.Д., Дмитриева Л.Р. Сравнение функций пропускания озона в длинноволновой области спектра. Изв. АН СССР. Физика атмосферы и океана, 1985' т, 21, №7, с.727-734.

4. Дмитриева-Арраго Л.Р., Колоскова Л.Ф. О приближенном способе определения границ облачности. Метеорология и гидрология, 1969, №6, с. 4752.

5. - Дмитриева-Арраго Л.Р., Самойлова Л.В. К расчету поля коротковолновой радиации в схеме ббщей циркуляции атмосферы. Изв. АН СССР, Физика атмосферы и океана, 1970, т. 6, №1. М. с. 29-36.

6. Дмитриева-Арраго Л.Р., Кондратьев К.Я., Никольский ГА, Самойлова Л.В. О схеме расчета потоков коротковолновой радиации в атмосфере. Метеорология и гидрология, 1970, №8, с. 16-22.

7. Дмитриева-Арраго Л.Р., Самойлова- Л.В. Упрощенная схема расчета потоков коротковолновой радиации для применения в задаче общей циркуляции атмосферы. КЭНЭКС-70. Труды ГГО, 1972, вып.276, Л., с. 209-214.

8. Дмитриева-Арраго Л.Р., Паршина Г.В., Самойлова Л.В. Упрощенная схема расчета потоков радиации в области спектра 0,29-0,7 мкм. КЭНЕКС-73. Труды ГГО, 1975, вып. 366. Гидрометеоиздат, Л:, с. 86-97.

9. Дмитриева-Арраго Л.Р., Горбунова Т.Н., Самойлова Л.В. К определению радиационной компоненты вертикальной скорости в атмосфере. Гидродинамические и статистические исследования процессов в атмосфере. Труды ГГО, 1976, вып. 367, с. 46-53.

10. Дмитриева-Арраго Л.Р., Самойлова Л.В. Оценка точности приближенного метода расчета потока суммарной радиации в атмосфере. Труды ГГО, 1977г., вып.394,66-75.

11. Дмитриева-Арраго Л.Р., Самойлова Л.В. Нисходящий поток длинноволновой радиации на уровне 50 мб. Метеорология и гидрология, 1979, №8, с. 95-98.

12. Дмитриева-Арраго Л.Р., Скроцкая О.П. Численное моделирование эволюции слоистообразной облачности. Метеорология и гидрология, 1985, №11, с. 5-14.

13. Дмитриева-Арраго Л.Р., Евстратов Н.А., Еремеевская Е.Г. Оценка испарения скорости капель. Современные проблемы физики аэродисперсных систем. ВИНИТИ, 1990, с. 73-84.

14. Дмитриева-Арраго Л.Р., Акимов И.В. О критериях начала осадкообразования при расчете осадков из неконвективных облаков в моделях прогноза погоды. Метеорология и гидрология, 1996, №8, с. 5-15.

15. Дмитриева-Арраго Л.Р., Акимов И.В. Метод расчета количества жидких неконвективных осадков на основе гидродинамического прогноза полей влажности и водности с учетом параметризации микрофизики облаков. Метеорология и гидрология Л 998, №11, а-44-57.

16. Дмитриева-Арраго Л.Р. Методы краткосрочного прогноза неконвективной облачности и осадков на основе модели преобразования влаги с учетом параметризаций микрофизических процессов. 1. Модель преобразования влаги в атмосфере и прбгноз неконвективной облачности. Метеорология и гидрология, 2004, вып. 2..С.5-26.

17. Дмитриева-Арраго Л.Р.. Методы краткосрочного прогноза неконвективной облачности и осадков на основе модели преобразования влаги с учетом* параметризации микрофизических процессов. 2. Метод

прогноза осадков, основанный на рассчитанных полях водности и параметризации микрофизических процессов в неконвективных облаках. Метеорология и гидрология, 2004, вып. 3, с.27-50.

18. Кондратьев К.Я., Дмитриева-Арраго Л.Р., Прокофьев М.А. Проект "РАЗРЕЗЫ". Программа исследования взаимодействия атмосферы и океана в целях разработки долгосрочного прогноза погоды и теории климата. АН СССР, Сибирское отд, Гос. Ком. СССР по гидрометеорологии и контролю природной среды, Новосибирск, 1980.

19. Курбаткин Г.П., Дмитриева-Appro Л.Р., САФилатов. О параметризации облачности в гидродинамических моделях крупномасштабных атмосферных движений. Метеорология и гидрология, 1988, №5, с. 5-18.

20. Курбаткин Г.П., Астахова Е.Д., Дмитриева-Арраго Л.Р. Временная изменчивость радиационных и облачных характеристик в гидродинамических прогнозах погоды на средние сроки. Гидрометеоидат. Метеорология и гидрология, 1988, №7, с. 5-16.

21. Мелешко В.П., Шнееров Б.Е., Дмитриева-Арраго Л.Р., Швец М.Е. Гидродинамическая трехуровневая модель общей циркуляции атмосферы. Метеорология и гидрология, 1979, №6, с. 21-32.

22. Физические основы климата и его изменений. Национальная программа СССР ПИГАП-климат. Москва, 1977, с. 2-147.

23. Швец М.Е., Дмитриева-Арраго Л.Р., Л.Н. Магазенков, Л.В. Самойлова, Б.Е. Шнееров. Численная модель общей циркуляции на полушарии. Труды ГГО, 1970, вып. 256, с. 3-44

24. Dmitrieva-Arrago L.R. On the accuracy of the cloud amount and radiation flux calculations in hydrodynamical models of the atmosphere. Cloud -radiation interaction and their parameterization in climate models. Report of international workshop, NOAA Science Center, Maryland, USA, 18-20 October, 1993.

25. Dmitrieva-Arrago L.R., Akimov I.V. The influence of microphysical processes and initial water content values on the precipitation forecast. Research activities in the Atmospheric and Oceanic Moddeling. Ed A. Staniforth, 1997, №25.

26. Dmitrieva-Arrago L.R., Akimov I.V. To the condensation rate calculation methods in the hydrodynamical models of the atmosphere. Research activities in the Atmospheric and Oceanic Modelling, Ed a. Staniforth, 1997, №25.

27. Dmitrieva-Arrago L.R., Akimov I.V. Modeling of the cloud water content distribution and influence of its initial data on precipitation forecast. Rroceedings of the first WCRP international conference on reanalysis. Silver Spring Maryland, USA, 27-31 October 1997). February, 1998, pp. 458-461.

28. Dmitrieva-Arrago L.R., Akimov I.V. Radiation effects of large scale condensation. Research activies in the Atmospheric and Oceanic Modelling, Ed A. Staniforth, 1998, № 27, 4-9-4.10.

29. Dmitrieva-Arrago L.R., Shatunova M.V. The Approximate Method of the Cloud Boundaries Definition and Vertical Distribution Restoration. Research Activities in Atmospheric and Oceanic Modeling, Ed. H. Ritchie, 1999, rep. 28, WMO Td. - No. 942, 4.5-4.6.

30. Dmitrieva-Arrago L.R.., Shatunova M.V. To the accuracy of solar radiation fluxes calculation. Research Activities in Atmospheric and Oceanic Modeling, 2000, Ed. H. Ritchie, Rep.30, WMO TD. - No. 987,4.11-4.12.

31. Dmitrieva-Arrago LR.., Shatunova M.V., Luzan I.P. Influence of clood's parameters variation on radiative characteristics of system 'Earth - atmosphere', in IRS 2000: Current Problems in Atmospheric Radiation, W.L Smith and Yu. M. Timofeyev (Eds.). A/ Deepak Publishing, Hampton, W.I. Smith and Yu/, 2000

32. Dmitrieva-Arrago L.R., Shatunova M.V. Investigation of the dependence of solar radiation characteristics of the atmosphere on atmosphere, cloud and underlying surface properties, in SPIE Proceedings "Atmosferic and ocean optics. Atmospheric physics", 2001,4678 pp.

»1929»

РНБ Русский фонд

2005-4 16352

ГМЦ. 3>Х.4М6-nr.iOÛ

Содержание диссертации, доктора физико-математических наук, Дмитриева, Лидия Романовна

Введение.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ФИЗИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ВЛАГИ В АТМОСФЕРЕ

1.1. Анализ данных наблюдений и взаимодействие процессов, способствующих образованию облачности и осадков.

1.2 Метод расчета скорости конденсации с учетом притоков тепла. Динамическая, радиационная и турбулентная компоненты скорости конденсации.

1.2.1.Вывод формул для компонент скорости конденсации.

1.2.2 Сравнение динамической и радиационной компонент скорости конденсации.

1.3 Исследование влияния турбулентного обмена на образование и эволюцию неконвективной облачности.

1.4 Приближенный способ определения границ облачности.

Выводы.

ГЛАВА 2. МОДЕЛЬ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ВЛАГИ И ПРОГНОЗ НЕКОНВЕКТИВНОЙ ОБЛАЧНОСТИ, ВОДНОСТИ И ИНТЕГРАЛЬНОГО

ВОДОСОДЕРЖАНИЯ

2.1. Основные уравнения и методы параметризации для прогноза облачности и осадков.

2.2. Основные уравнения модели.

2.3. Проблема начальных данных.

2.4. Решение системы уравнений модели.

2.5. Метод расчета вертикальной скорости и численные эксперименты.

2.6. Метод параметризации количества облаков.

2.7. Результаты численных экспериментов с моделью.

2.7.1. Сравнение прогностических полей дефицита точки росы и облачности с фактическими данными.

2.7.2 Пространственное распределение полей облачности и k водности.

2.8 Оценка качества расчета водности.

2.9. Эксперимент по использованию данных радиометра SSM/I для тестирования интегрального водосодержания, рассчитанного в модели преобразования влаги.

Выводы.

ГЛАВА 3. МЕТОД ПАРАМЕТРИЗАЦИИ МИКРОФИЗИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ В НЕКОНВЕКТИВНЫХ ОБЛАКАХ. МЕТОД ПРОГНОЗА

ОСАДКОВ.

3.1 Роль микрофизических свойств облаков в моделировании атмосферных процессов, особенности структуры облаков различного происхождения.

3.2 Метод параметризации микрофизических процессов в неконвективных облаках.

3.2.1 Механизмы образования микрофизических свойств неконвективных облаков.

3.2.2 Влияние процесса коагуляции капель на средний радиус распределения.

3.2.3. Параметризация фазового состава облаков.

3.2.4. Влияние процесса Бержерона - Финдайзена на средний радиус распределения.

3.3. Метод расчета количества неконвективных осадков и критической водности.

3.4 Зависимость критической водности от микрофизических свойств облаков.

3.5 Испарение капель облаков и осадков.14S

3.6 Численные эксперименты по прогнозу осадков.

3.6.1.Пространственное распределение осадков, роль параметра распределения.

3.6.2. Влияние начальных данных по водности на результаты прогноза факта осадков на 36 часов.

3.7. Результаты испытания метода прогноза неконвективных осадков на 36 часов.

Выводы.

ГЛАВА 4. МЕТОД ДЕЛЬТА ЭДДИНГТОНА РАСЧЕТА ПОТОКОВ ИЗЛУЧЕНИЯ В ОБЛАЧНОЙ АТМОСФЕРЕ С УЧЕТОМ ВЛИЯНИЯ МИКРОФИЗИЧЕСКИХ СВОЙСТВ ОБЛАКОВ.

4.1. Методы описания взаимодействия солнечного излучения с облаками и роль этого фактора в задаче моделирования атмосферных процессов.

4.2. Метод расчета потоков солнечного излучения на основе двухпотокового приближения решения уравнения переноса.

4.3. Методы описания процессов рассеяния и поглощения в безоблачной атмосфере и определение параметров уравнения переноса.

4.4. Спектральное разрешение алгоритма и тестирование метода расчета потоков на данных полинейных расчетов в безоблачных условиях.

4.5. Метод дельта-Эддингтона расчета потоков излучения в облачной атмосфере с учетом микрофизических свойств облаков.

4.5.1. Метод расчета коэффициентов ослабления и поглощения облаками.

4.5.2. Сравнение методов расчета коэффициентов ослабления и параметров уравнения переноса с точными решениями.

4.5.3. Методы расчета фактора асимметрии облачной индикатрисы.

4.6 Численные эксперименты по расчету радиационных характеристик облачной атмосферы на основе данных модели преобразования влаги.

4.7 Зависимость радиационных характеристик атмосферы от методов расчета количества крупномасштабной облачности и ее вертикальной структуры.

4.8 Сравнение различных методов расчета параметров уравнения переноса для облаков и их влияние на радиационные характеристики атмосферы.

4.9 Исследование зависимости радиационных характеристик атмосферы и оптических свойств облаков от микрофизических параметров облачности

4.9.1 Зависимость радиационных характеристик атмосферы от коэффициента захвата в капельных облаках.

4.9.2 Зависимость оптических свойств капельных облаков от их микрофизических свойств

4.9.3. Моделирование оптических свойств кристаллических облаков и их влияние на радиационный и термический режим атмосферы

4.10 Упрощенные методы расчета потоков излучения в облачной атмосфере и их применение в климатической модели Главной геофизической обсерватории (ГГО ).

4.10.1 Алгоритм расчета потоков излучения в облачной атмосфере

4.10.2 Численные эксперименты по чувствительности потоков излучения к вариациям исходных данных.

4.10.3 Применение радиационного алгоритма в модели климата ГГО.

Выводы.

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Процессы преобразования влаги и переноса излучения в задачах прогноза погоды и изменения климата"

Диссертация посвящена исследованию механизмов преобразования влаги и переноса излучения в атмосфере в целях создания методов параметризации этих процессов для практического использования методов в гидродинамических моделях прогноза погоды и изменения климата Земли.

Решение этих задач основано на интегрировании уравнений гидротермодинамики, представляющих собой вместе с граничными и начальными условиями модель атмосферы. Эволюция во времени метеорологических полей рассчитывается в модели, начиная от соответствующих начальных данных. Она определяется наличием в атмосфере и на подстилающей поверхности источников и стоков энергии и водяного пара, под воздействием которых формируются поля ветра, температуры и влажности.

Главным источником энергии для системы земля-атмосфера является энергия Солнца. Трансформация солнечной энергии в атмосфере и на подстилающей поверхности в зависимости от особенностей их радиационных свойств создает неоднородности температурного поля, которые, в конечном счете, влияют на циркуляцию атмосферы различного масштаба.

Особая роль водяного пара, сосредоточенного в нижней тропосфере, несмотря на его малое содержание в земной атмосфере по сравнению с другими газами, составляющими атмосферу, связана со значительным количеством энергии, выделяющейся при фазовых переходах, а также с его оптической активностью в разных участках солнечного и теплового спектра.

Таким образом, солнечная энергия и водяной пар являются важнейшими компонентами системы земля - атмосфера, определяющими погодные и климатические условия на Земле. Именно трансформация этих компонент рассмотрена в диссертации.

Тепловой и водный балансы атмосферы и подстилающей поверхности в значительной степени определяются количеством поступающей солнечной энергии и количеством облаков и выпавших осадков.

Поглощенная солнечная радиация является источником энергии в уравнении теплового баланса подстилающей поверхности, которая расходуется на излучение поверхности,турбулентный поток тепла в атмосферу, на испарение тепла с поверхности и на поток тепла в почву. В результате баланса энергии формируется температура поверхности и приземного слоя воздуха.

Вследствие преобразования влаги в атмосфере происходит выделение тепла конденсации, которое участвует в формировании запаса внутренней энергии атмосферы, переходящей в кинетическую энергию атмосферных движений. Формирующаяся при конденсации облачность регулирует количество солнечной энергии, достигающей земной поверхности.

Взаимодействие радиации и облачности реализует механизм обратных связей в моделях атмосферы путем влияния притоков тепла на динамику атмосферы и влияния динамики на образование облачности и притоки тепла.

Для описания всех этих физических процессов в моделях необходима определенная информация в области интегрирования моделей. Получение этой информации в рамках моделей атмосферы ограничено возможностями моделей, которые определяются набором уравнений, описывающих эволюцию атмосферных параметров.

В этом смысле имеются различия между моделями разного временного и пространственного масштаба. Крупномасштабные модели имеют разрешение в пределах 1-5 градусов широтно-долготной сетки и до 30 и более уровней по вертикали. Интегрирование выполняется в пределах полушария или земного шара на сроки разной длительности. Ограниченность в числе уравнений и пространственном разрешении обусловлена колоссальным объемом перерабатываемой информации и ограниченными вычислительными возможностями, имеющимися в распоряжении специалистов. Те же ограничения относятся к методам описания физических процессов.

В связи с этим возникла проблема параметризации физических процессов, суть которой состоит в создании таких методов, которые опирались бы на ограниченную информацию, поступающую из моделей. Недостающие сведения, в виде характерных распределений, параметров и физических связей привлекаются из результатов натурных экспериментов или из результатов расчетов, содержащих детальное описание процессов. Соответствие методов параметризации реальной природе проверяется путем сравнения с данными наблюдений или с результатами более точного описания процессов.

Изложенная выше методология создания методов параметризации физических процессов в крупномасштабных гидродинамических моделях атмосферы использована в диссертации.

Осадки и облачность являются характеристиками погоды, на прогнозирование которых направлены усилия ученых, владеющими разными средствами исследования, численным моделированием, статистическими и синоптическими методами.

Понимание этой проблемы инициировало работы по международной программе GEWEX (Global Energy and Water Cycle Experiment) в рамках Всемирной климатической программы. В программе «GEWEX Cloud System Study» проведено сравнение моделей в отношении описания облачности и получены некоторые рекомендации. В частности, отмечена необходимость исследования облачных систем на холодных фронтах, улучшения параметризации орографических облаков и микрофизических процессов в облаках.

Аналогично, в связи с недостатком информации и сложностью задачи параметризации процесса переноса излучения в моделях атмосферы, предпринята международная программа ARM (Atmospheric Radiation Measurments), в рамках которой производятся измерения потоков излучения, параметров атмосферы и сравнение алгоритмов используемых в моделях атмосферы.

Таким образом, актуальность задач, которым посвящена диссертация, подтверждается интересом к этим проблемам, проявляемым учеными разных стран и ежедневной практикой прогнозов погоды.

Для достижения целей поставленных в диссертации выполнены следующие исследования:

1. анализ существующих данных самолетного зондирования и механизмов преобразования влаги в атмосфере, участвующих в образовании облачности и осадков, включая вертикальный перенос, процессы конденсации и сублимации водяного пара, выпадение и испарение осадков, и исследование взаимодействия процессов;

2. использование данных самолётного зондирования и их анализ для развития метода диагноза границ крупномасштабной облачности на основе вертикального распределения дефицита точки росы.

3. разработка гидродинамической модели преобразования влаги в атмосфере, содержащей уравнение переноса водности, включая численный алгоритм решения уравнений модели, метод задания начальных данных по водности в отсутствие данных регулярных измерений этой величины и описание источников и стоков влаги;

4. анализ и контроль согласованности пространственного распределения отдельных результатов моделирования и их характерных величин путем сравнения с данными из разных источников.

5. сравнение характерных значений интегрального водосодержания ,полученных в результате моделирования, с данными измерений спутникового радиометра SSM/I (NASA)

6. разработка метода подсеточной параметризации количества облаков и испытание метода прогноза количества общей облачности на данных наземных наблюдений;

7. создание метода параметризации микрофизических свойств неконвективных облаков разного фазового состава, с использованием рассчитанной водности, и дополнительных микрофизических гипотез;

8. создание метода прогноза неконвективных осадков, основанного на результатах модели преобразования влаги и микрофизическом алгоритме, включая разработку нового метода определения критического значения водности, являющегося порогом для начала выпадения осадков и проведение испытаний метода на территории России.

9. развитие и оценка метода расчёта потоков солнечного излучения в облачной атмосфере на основе решения уравнения переноса излучения в двухпотоковом приближении дельта-Эддингтона в многослойной атмосфере с учётом зависимости параметров уравнения переноса от микрофизических свойств облаков.

10. исследование зависимости альбедо и пропускания облаков от эффективных радиусов и водности, соответствующих различным географическим условиям;

11. совместная реализация модели преобразования влаги и алгоритма вычисления потоков солнечного излучения на реальных исходных данных и анализ влияния прогнозируемых количества облаков, водности, эффективных радиусов частиц облаков на распределение потоков и притоков излучения.

Разработка теоретических методов невозможна без подтверждения полученных результатов или закономерностей данными наблюдений в реальных условиях или специальными натурными экспериментами.

В диссертации использованы результаты анализа данных самолетного зондирования атмосферы, проводившегося длительное время в СССР, выполненного разными авторами, данные наблюдений регулярной сети синоптических станций и данные спутниковых наблюдений.

Для интегрирования уравнений модели преобразования влаги и расчета вертикальных скоростей необходимы поля температуры и горизонтальных компонент ветра. В настоящее время реализован автономный вариант с использованием в процессе интегрирования модели преобразования влаги данных прогнозов спектральной модели Гидрометцентра. России. В принципе, модель может быть включена в любую модель прогноза погоды, как взаимодействующая часть.

В первой главе диссертации выполнен анализ физических процессов, участвующих в формировании облачности и осадков. Теоретически получена зависимость дефицита точки росы, характеризующего близость атмосферы к состоянию насыщения, от профиля коэффициента турбулентного обмена. В частности показано, что убывание коэффициента турбулентного обмена с высотой способствует образованию облачности, а рост - ее рассеянию. Проведено сопоставление этих закономерностей с данными самолетных и радиозондовых наблюдений и получено подтверждение теоретических выводов.

Предложен метод определения границ облачности по вертикальному распределению дефицита точки росы, основанный на анализе данных самолетных и аэрологических наблюдений.

Во второй главе представлена модель преобразования влаги, состоящая из уравнений переноса дефицита точки росы, водности и уравнения неразрывности. Разработан численный алгоритм решения системы уравнений и предложен новый метод задания начальных данных водности. Проведен анализ результатов численных экспериментов, подтверждающий правильность физического содержания модели и численной реализации.

Представлен метод параметризации количества облаков и выполнены оценки общей облачности на данных синоптических наблюдений,- погрешность, рассчитанной средней по полушарию с учетом прогностического дефицита точки росы, облачности находится в пределах -2 баллов, с тенденцией к занижению. Установлено, что погрешность самого метода параметризации составляет 1 балл.

Представлен первый в нашей стране опыт сопоставления рассчитанных данных интегрального водосодержания с данными спутниковых измерений микроволновым радиометром SSM/I (NASA).

В третьей главе излагается разработанный метод описания микрофизических свойств облаков на основе рассчитанных полей водности и микрофизических гипотез. Микрофизическими характеристиками, которые определяются в алгоритме, являются средние радиусы частиц облаков разного фазового состава, параметр гамма-распределения частиц облаков по размерам. Эти характеристики изменяются в процессе интегрирования модели под влиянием коагуляции капель и процесса Бержерона-Финдайзена. На основе микрофизического алгоритма и крупномасштабной модели разработан метод расчета неконвективных осадков. Представлены результаты независимых испытаний метода, которые были одобрены Центральной методической комиссией Росгидромета.

Четвертая глава посвящена методу расчета потоков солнечной радиации в облачной атмосфере с помощью двухпотокового метода дельта- Эддингтона

Для расчетов использована информация о полях облачности и водности, а также о микрофизических характеристиках облаков, которые получены в результате интегрирования модели преобразования влаги. На основании этих данных, рассчитаны оптические характеристики облаков. Выполнены численные эксперименты, позволяющие оценить погрешности этих характеристик в определенном интервале изменения основных микрофизических параметров, радиусов, водности и др.

Проанализированы связи радиационных характеристик атмосферы и подстилающей поверхности с микрофизическими параметрами: коэффициентами захвата капель в облаке, радиусами частиц, водностью облаков, их фазовым состоянием и др. Проведено сравнение разработанного метода определения параметров уравнения переноса в облачной атмосфере с другими методами параметризации, основанными на теории Ми. Сравнение показало удовлетворительное согласие с. методом для капельных облаков и преимущество в смысле возможности более широкого применения.

Выполнены численные эксперименты для моделирования пространственного распределения оптических характеристик кристаллической облачности, которые оказались в пределах известных характерных величин.

В четвертой главе представлены результаты применения, разработанного автором диссертации, упрощенного радиационного алгоритма в ранней версии модели климата Главной геофизической обсерватории в Ленинграде для моделирования январской циркуляции.

Алгоритм был также использован для формирования радиационных аспектов в Советской частях международных и национальных натурных экспериментов (Пигап - климат, Разрезы , Полный радиационный эксперимент и

ДР-)

Каждая глава диссертации имеет самостоятельное значение и сопровождается выводами. В то же время диссертация представляет собой единое целое, поскольку результаты всех глав связаны общей концепцией. Во второй главе используются результаты из первой главы, а в третьей и четвертой главах диссертации участвуют результаты предыдущих глав. Метод определения границ облачности, представленный в первой главе , имеет самостоятельное значение.

Физический анализ взаимодействия различных процессов и данные наблюдений подтверждают достоверность разработанных методов.

Заключение Диссертация по теме "Физика атмосферы и гидросферы", Дмитриева, Лидия Романовна

Основные результаты работы получены в ходе исследований по темам НИР и ОКР Гидрометслужбы и Росгидромета (Закл. отчеты по темам: НИР, гос. регистрация: :№ 74042220, 1975г, отв исп.; №71056553 ,1975г.отв. исп.; №76051220,1977г.,отв. исп.; №78032308,1980г. отв. исп.; №01840053602,1984, исп.,№01860111518,1988,исп.;№01910030362,1993г.,исл.;№01990007484,1999

2000г,отв. исп.; № 01200Ю8130.2001г.,отв.исп.; тема1.1.2.2. плана НИР Росгидромета, 2002-2004,отв исп. планов фундаментальных и поисковых работ Государственного научного центра РФ- Гидрометцентра России и в ходе выполнения проектов РФФИ 96-05-065574, №01960005015, рук. проекта и государственных контрактов с Центром космических наблюдений Росавиакосмоса; №43/97,1997-1999, отв.исп., № 43/01-Д, 2001- по наст, время., отв. исп.

В диссертацию включены 39 работ с участием автора, из которых 4 выполнены диссертантом лично. В остальных работах диссертанту принадлежат самостоятельные разделы, либо он, как ответственный исполнитель, формулирует постановку задач, проводит анализ результатов. В ранних работах диссертант участвовал как исполнитель.

Модель преобразования влаги создана в соавторстве с сотрудниками. Основные идеи и численные алгоритмы принадлежат лично диссертанту. В реализации алгоритмов принимали участие Е.Г. Еремеевская и И.В. Рузанова.

Оценки испытаний метода расчета осадков выполнены совместно с Г.К. Веселовой и И.В. Акимовым.

Идея разработки алгоритма расчета потоков солнечного излучения в облачной атмосфере и выбор применяемых методов принадлежат диссертанту. Анализ полученных результатов выполнены совместно с М.В. Шатуновой. В процессе работы над алгоритмами, при выполнении ее диссертации, М.В. Шатуновой предложены идеи реализации методов описания поглощения, проведены оценки точности расчета потоков, коэффициентов ослабления излучения и фактора асимметрии индикатрисы рассеяния , . Анализ результатов и выводы получены совместно.

В разработке алгоритма расчета потоков излучения, выполнявшихся для модели климата ГГО, основные идеи принадлежат диссертанту. Реализация и анализ результатов выполнены совместно с сотрудниками J1.B Самойловой и Г.В. Паршиной. В ранней версии модели климата ГГО, результаты которой опубликованы совместно с В.П. Мелешко, Б.Е.Шнееровым и М.Е. Швецом (1979,1980) диссертанту принадлежит самостоятельный раздел.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основные научные результаты и их новизна

В работе получены следующие результаты:

2) метод расчета скорости конденсации водяного пара с учетом притоков тепла; новые результаты сравнения величин динамической и радиационной компонент скорости конденсации, показавшие близкие значения этих величин, при наличии в атмосфере облаков; этот результат является обоснованием предложенной гипотезы самоподдержания существующей облачности в некоторых метеорологических условиях;

3) модель преобразования влаги, включающая уравнение переноса водности, дефицита точки росы и уравнение неразрывности, базирующаяся на прогностических полях температуры и горизонтальных скоростей ветра из крупномасштабной модели прогноза погоды. В настоящее время используются прогнозы спектральной модели Гидрометцентра России. В результате интегрирования модели преобразования влаги, рассчитываются поля дефицита точки росы и водности в атмосфере, на основе которых определяется пространственное распределение облачности и осадков; Включение уравнения переноса водности в систему уравнений модели расширяет продукцию модели и позволяет совершенствовать методы параметризации физических процессов.

4) предложен новый метод задания начального распределения водности для интегрирования уравнения переноса водности в отсутствие регулярных данных наблюдений этой характеристики. В результате численных экспериментов с разными вариантами начальных данных для использования предложен метод имеющий меньший период динамического согласования, учитывающий зависимость от количества облачности и показавший его преимущество при прогнозе осадков;

8) новый метод расчета потоков солнечной радиации в облачной атмосфере, включающий метод описания механизма взаимодействия излучения с облаками в зависимости от их микрофизических характеристик; получены новые результаты моделирования оптических свойств облаков различного происхождения; континентального или морского, которые имеют значительные различия, континентальные облака имеют большее альбедо и меньшее пропускание чем морские. Эти результаты дают теоретическое объяснение данным наблюдений в реальных условиях, где обнаружены такие же различия;

10) создан новый комплекс алгоритмов, объединяющий в единую систему алгоритмы модели преобразования влаги, метода параметризации микрофизических процессов и метода расчета потоков солнечного излучения. В результате работы всего комплекса рассчитывается пространственное распределение облачности, неконвективных осадков, потоков и притоков солнечного излучения.

Практическая значимость работы

Практическая значимость определяется следующим:

1. Представленный в диссертации метод определения границ облачности по критическому значению дефицита точки росы, применяется в работах по авиационной метеорологии (Шакина, 2000);

Предложенный метод может быть применен на сети аэрологических станций для определения вертикальной структуры облачности, которая не наблюдается.

2. Разработанная модель преобразования влаги с учетом параметризации микрофизических процессов в неконвективных облаках может быть использована для взаимодействия с любой гидродинамической моделью атмосферы ,

3. Метод прогноза неконвекивных осадков, учитывающий микрофизические характеристики облаков, применяется в качестве модуля интерпретации выходной продукции глобальной спектральной модели прогноза погоды Гидрометцентра России. Проведено две серии оперативных испытаний для холодных периодов года. Результаты первого испытания, доложенные 31 марта 1999 г., были одобрены Центральной методической комиссии Рсгидромет,а и даны рекомендации к продолжению работы. В результате 2-го испытания (2004 г.) метода, в основе которого лежит метод одобренный в 1999г, ЦМКП Росгидромета рекомендовало внедрение метода прогноза осадков в сетевых прогностических организациях в качестве вспомогательного метода.

4. Проводятся эксперименты по внедрению, разработанного в диссертации метода расчета потоков солнечного излучения, в мезомасштабную модель прогноза погоды Гидрометцентра России.

5. Метод расчета потоков солнечного и длинноволнового излучения вошел, как самостоятельная часть в раннюю версию климатической модели Главной геофизической обсерватории (ГГО) в Ленинграде. Модель явилась этапом в развитии климатического моделирования в СССР.

6. Методы расчета потоков излучения, разработанные для модели климата ГГО, использованы при планировании радиационных аспектов (состав наблюдений, требуемая точность измерений) в международных и отечественных проектах натурных экспериментов: ПИГАП-климат,1977; Разрезы, 1980 (Кондратьев и др., 1980), КЭНЭКС-70 (Дмитриев-Арраго, Самойлова, 1972); КЭНЭКС-1973 (Дмитриева-Арраго и др., 1975); Полный радиационный эксперимент (ПРЭ, 1976) (Дмитриева-Арраго и др., 1976).

7. Многие разработки, предложенные в диссертации, могут быть использованы для развития физических модулей в моделях прогноза погоды и изменений климата, включая метод расчета осадков и алгоритм взаимодействия излучения с облаками.

Апробация работы

Основное содержание работы представлено на национальных и международных конференциях и семинарах: 6-ом межведомственным совещании по актинометрии и атмосферной оптике, Тарту, ЭССР, 1966; международном симпозиуме по радиации, Берген, Норвегия, 1968 г.; на 8-ом Всесоюзном совещании по оптике атмосферы и актинометрии, Томск, 1970г.; Совещании по методам долгосрочных прогнозов погоды, Москва, 22-24 марта, 1974г.; International conference on climate models, 3-4 April, Washington, 1978; 11-ом Всесоюзном совещании по актинометрии, Иркутск. 1984 г.; Международном совещании-семинаре "Аэрозоль, облачность, радиация в Арктике ", Санкт-Петербург, 1985; International radiation symposium, Tallin, 1992; Working group on Cloud - radiation interaction and their parameterization in Climate models, NOAA Science Center, 18-20 October, 1993, Научной конференции по результатам исследований в области гидрометеорологии и мониторингу загрязнения природной среды, Москва, 1996; Всероссийской научной конференции :"Современные методы подготовки специалистов и совершенствование систем и средств наземного обеспечения авиации", Воронеж, 1997; Всероссийской конференции по физике облаков и активном воздействии на метеорологические процессы, Нальчик, КБР, 1997; WCRP first international conference on reanalyses ,27-31 October,US A, 1997; Международном симпозиуме стран СНГ «Атмосферная радиация» (МСАР-99), Санкт-Петербург, июль 1999г.; конференции молодых ученных национальных гидрометслужб стран СНГ, Москва, декабрь, 1999г.; Международном симпозиуме по атмосферной радиации (IRS 2000) «Современные проблемы атмосферной радиации», Санкт-Петербург, июль, 2000г.; 26-ой Генеральной ассамблее Европейского геофизического общества, Ницца, Франция, март, 2001г.; 8-ом объединенном международном симпозиуме стран СНГ «Атмосферная радиация» (МСАР-02), Санкт-Петербург, июнь, 2002г.; Семинарах по радиационному теплообмену при Комиссии по радиации Межведомственного геофизического комитета при Президиуме РАН.; Международном симпозиуме стран СНГ «Атмосферная радиация», MCAR -2004, Санкт-Петербург, 2004; 8th International Conference on Precipitation (Quantifying uncertainties in Precipitation Measurements, Estimates, and Forecast), August 8-11, 2004, Vancouver, Canada;

Личный вклад автора

Библиография Диссертация по наукам о земле, доктора физико-математических наук, Дмитриева, Лидия Романовна, Москва

1. Абрамович К.Г., Хргиаи А.Х., Исследование условий возникновения слоистообразной облачности нижнего яруса. Труды ЦАО, 1960, вып. 28. с.21 -34.

2. Абрамович К.Г., Некоторые особенности распределения метеоэлементов внихней части тропосферы в облачные и безоблачные дни. Труды ЦИП, 1964.вып136, с.3-11.

3. Абрамович К.Г., Об изменчивости высоты нижней границы облаков. Метеорология и гидрология, 1968, № 5 с. 30 41.

4. Абрамович К.Г. Условия образования и прогнозов низких облаков. Гидрометеоиздат, 1973, 122с

5. Авасте О.А. Приток тепла солнечной радиации в атмосфере и поток суммарной радиации на поверхности моря. В сб.:"Исследование радиационного режима атмосферы". Институт физики и астрономии АН ЭССР, Тарту, 1967, с. 1-15.

6. Акимов И.В. Моделирование процессов преобразования влаги в атмосфере в целях прогноза облачности и осадков. Диссертация. Москва, 1999, 175 с.

7. Аникин П.П., А.Г.Петрушин, Т.А.Тарасова Оптические характеристики перистых облаков. В сб. Радиационные свойства перистых облаков, М., Наука, 1989, с.53-65

8. Арраго JI.P. М.Е.Швец. К теории образования и эволюции неконвективной облачности. Труды ГГО, 1961,вып 121, с 53-58.

9. Арраго JI.P. К вопросу об эволюции облачности. Труды ГГО, вып 124, 1962, с. 88-95 .

10. Арст Х.Ю., Е.Д. Астахова, JI.P. Дмитриева. Сравнение функций пропускания озона в длинноволновой области спектра. Известия АН СССР. Физика атмосферы и океана, 1983,21, с. 727-734.

11. Астахова Е.Д., Дмитриева-Арраго JI.P. Временная изменчивость радиационных и облачных характеристик в гидродинамических прогнозах погоды на средние сроки. Метеорология и гидрология, 1988, №7, с. 5-15.

12. Атлас теплового баланса земного шара. Под ред. М.И. Будыко. Д., Гидрометеоиздат, 1963, с.

13. Белинский В.А. Динамическая метеорология. ОГИЗ. Гос.изд.тех.-теор. литер.М. 1948, 703 с.

14. Беркович Л.В., Ткачева Ю.В. Неадиабатическая полушарная модель атмосферы для прогноза метеоэлементов на несколько суток. Труды Гидрометцентра СССР, 1982. вып 242,с.З-20.

15. Березин И.С., Жидков Н.П. Методы вычислений. Гос.изд. физ.-мат. литер., М., 1962,. 463 с.

16. Белоусов С.Л., Л.В.Беркович, Ю.С.Юсупов. Краткосрочный гидродинамический прогноз метеовеличин с использованием технологии автоматизированного рабочего места синоптика. Метеорология и гидрология, 1994, №11, с. 33-48

17. Борисенков Е.П., Т.А. Базлова, Л.К. Ефимова. Перистая облачность и ее влияние на атмосферные процессы.Л., Гидрометеоиздат, 1989, 120 с.

18. Боровиков A.M., Гайворонский И.И., Зак Е.Г., Костарев В.В., Мазин И.П., Минервин, Хргиан А.Х., Шметер С.М. Физика облаков. Под ред.Хргиана А.Х. Л.,Гидрометиздат, 1961, 459 с.20.ван де Хюлст, Г. Рассеяние света малыми частицами. М., 1961, 536с.

19. Веселова Г.К. Методика оценки успешности прогноза облачности.-Информационный сборник, Л.,Гидрометеоиздат, 1998, вып. 26,с. 89-94.

20. Веселова Г.К., Дмитриева-Арраго Л.Р., Акимов И.В. Гидродинамический метод расчета количества осадков, выпадающих из неконвективной облачности, и результаты его испытаний. Информационный сборник, СП-б., Гидрометеоиздат, 2000, вып. 27, с. 29-34.

21. Волковицкий О.А., Павлова JI.H., Петрушин А.Н. Оптические свойства кристаллических облаков. Л., Гидрометеоиздат, 1984,196 с.

22. Галин В .Я. Параметризация радиационных процессов в атмосферной модели ИВН РАН. Физика атмосферы и океана, МАИК «Наука», май-июнь 1998г., с. 380-389.

23. Гандин Л.С., Дубов А.С. Численные методы краткосрочного прогноза погоды. -Л., Гидрометеоиздат, 1968, 428 с.

24. Гоголева Е.И., Условия возникновения низкой облачности на Европейской территорией СССР и возможности ее прогноза. Л., Гидрометеоиздат, 1956, 88 с.

25. Гойса Н.И. Методика актинометрических измерений с самолета ИЛ-14. Труды УкрНИГМИ, 1966, вып.55, с. 20-25.

26. Горчакова И.А., Тарасова Т.А. Влияние перистых облаков на радиационный баланс верхней границы атмосферы, поверхности и приток к толще атмосферы. Радиационные свойства перистых облаков. Наука, 1989, с.214-217.

27. Гирдюк Г.В., Б.Н.Егоров, Т.В.Кириллова, Л.В.Несина. Влияние облачности на суммарную радиацию, поступающую на поверхность океана. Тр. ГГО, 1973, в.297, сс.109-117.

28. Гуди P.M. Атмосферная радиация. I. Основы теории. Мир, М., 1966, 522с.

29. Девятова В. А. Некоторые характеристики слоистообразных облаков. Метеорология и гидрология, № 8, 1973, с. 26-33.

30. Дмитриева-Арраго Л.Р. Расчет потоков и притоков длинноволновой радиации в облачных условиях. Труды ГГО, 1968, вып. 197, стр. 88-104.

31. Дмитриева-Арраго Л.Р., Колоскова Л.Ф., Орлова Л.С. Испытание графика Дж. Смагоринского для определения балла облачности. Гидрометеоиздат, Л. Труды ГГО, вып. 236., 1969, с.31-34.

32. Дмитриева-Арраго Л.Р., Колоскова Л.Ф. О приближенном способе определения границ облачности. Метеорология и гидрология, 1969, №6, с. 4752.

33. Дмитриева-Арраго J1.P., Кондратьев К.Я., Г.А. Никольский и JI.B. Самойлова. О схеме расчета потоков коротковолновой радиации в атмосфере. -"Метеорология и гидрология", 1970, №8, с. 16-22.

34. Дмитриева-Арраго JI.P., Самойлова, JI.B. К расчету поля коротковолновой радиации в схеме общей циркуляции атмосферы. Известия АН СССР.1972, Физика атмосферы и океана, 1970, т.6 №. 1, стр. 29-36.

35. Дмитриева-Арраго JI.P., Паршина Г.В., Самойлова JI.B. Расчет потоков коротковолновой радиации в облачных условиях. Труды ГГО, 1971, вып. 272, с.70-78.

36. Дмитриева-Арраго Л.Р., Л.В.Самойлова, Г.В.Паршина. Зависимость поля радиации от радиационных и метеорологических параметров атмосферы. Труды ГГО, 1973, 315,61-75.

37. Дмитриева-Арраго Л.Р., Горбунова Т.Н., Самойлова Л.В. К определению радиационной компоненты вертикальной скорости в атмосфере. Труды ГГО, вып. 367., 1976, с. 46-53.

38. Дмитриева-Арраго Л.Р., Самойлова Л.В. Нисходящий поток длинноволновой радиации на уровне 50 мб. Метеорология и гидрология, 1979, №8., с. 95-98.

39. Дмитриева-Арраго Л.Р. О точности расчета потоков длинноволновой радиации в гидродинамических моделях атмосферы. Труды, Гидрометеоиздат, 1985, вып 264, Гидрометеоиздат, с. 81-88.

40. Дмитриева-Арраго Л.Р., Скроцкая О.П. Численное моделирование слоистообразной облачности. Метеорология и гидрология, 1985, № 11, с. 5-16.

41. Дмитриева-Арраго Л.Р., Евстратов Н.А., Еремеевская Е.Г. Оценка скорости испарения капель. Современные проблемы физики аэродинамических систем., ВИНИТИ, 1990, №4125-В90, с. 73-83

42. Дмитриева-Арраго Л.Р., Акимов И.В. О критериях начала осадкообразования при расчете осадков из неконвективных облаков в моделях прогноза погоды. -Метеорология и гидрология, 1996, № 8, с. 5-16

43. Дмитриева-Арраго Л.Р., Акимов И.В. Метод расчета количества жидких неконвективных осадков на основе гидродинамического прогноза полейвлажности и водности с учетом параметризации микрофизики облаков. -Метеорология и гидрология, 1998, № 11, с. 44-58

44. Дубровина Л.С. Облака и осадки по данным самолетного зондирования. Гидрометеоиздат, Л., 1982, 216 с.

45. Дымников В.П. Об одной постановке задачи прогноза полей влажности в атмосфере. Изв. Ан СССР. "Физика атмосферы океана", 1971, т.7, № 12, с. ИНИН.

46. Дымников В.П., О параметризации балла неконвективной облачности в задаче фонового прогноза погоды. Тр. ЗСРНИГМИ, 1974, вып. 11, с. 62-68.

47. Евсеева М.Г., Э.Л.Подольская, Интегральная функция пропускания солнечной радиации в близкой инфракрасной области спектра. Труды ЛГМИ, 1970, с.245-253.

48. Журавлева В.А. Наземные измерения излучательной способности и некоторых других свойств перистых облаков. Радиационные свойства перистых облаков, М., Наука, 1989, с. 112-129.

49. Зайцева Н.А. Аэрология. Л., Гидрометеоиздат, 1990, 326 с.

50. Зельманович И.Л., Шифрин К.С. Таблицы по светорассеянию. T.IV. Рассеяние полидисперсными системами. Л., Гидрометеоиздат, 1971, 168 с.

51. Каргин Б.А., Краснокутская Л.Н., Фейгельсон Е.М. Отражение и поглощение лучистой энергии солнца облачными слоями. Изв. Ан СССР. "Физика атмосферы океана", 1972, т.8, №5, с. 505-517.

52. Кибель И.А. Введение в гидродинамические методы краткосрочного прогноза погоды. М. Гостехиздат, 1957, 375с.

53. Курбаткин Е.П, Астахова Е.Д., Дмитриева-Арраго JI.P. Радиационно-облачные характеристики модели среднесрочного прогноза погоды Гидрометцентра СССР. Метеорология и гидрология, 1990, №4, с. 5-11.

54. Комплексный энергетический эксперимент. (Материалы экспедиции КЭНЭКС-70). Под редакцией К.Я. Кондратьева и JI.P. Орленко. Труды ГГО, 1971, вып.276, с.280.

55. Кондратьев К.Я. Лучистый теплообмен в атмосфере. Л., Гидрометеоиздат,1956, 420 с.

56. Кондратьев К.Я., В.И.Биненко Влияние облачности на радиацию и климат. Гидрометеоиздат, Л., 1984, 240с.

57. Королев А.В., Мазин И.П, Макаров Ю.Е., Новиков B.C. О распределении капель по размерам в облаках слоистых форм. Сб. « Вопросы физики облаков», 1986, с.143-159.

58. Косарев А.Л., Мазин И.П., Невзоров А.Н., Шугаев В.Ф. Микроструктура перистых облаков. Сб. « Вопросы физики облаков», 1986, с. 160-186.

59. Косарев А.Л., И.П.Мазин. Эмпирическая модель физического строения облаков верхнего яруса умеренных широт. В сб. Радиационные свойства перистых облаков. П/р Е.М.Фейгельсон. Наука, М., 1989, 39-53

60. Кожарин B.C. Роль турбулентного обмена в формировании пространственной и внутренней структуры облаков слоистых форм. Метеорология и гидрология, 1957, №2, с. 3-9.

61. Краснокутская Л.Д., Е.М.Фейгельсон. Расчет потоков ИК солнечного излучения в облачной атмосфере. Изв. АН СССР, Физика атмосферы и океана, 1973, с. 1003-1013

62. Курбаткин Г.П., Дмитриева-Арраго Л.Р., Филатов С.А. О параметризации облачности в гидродинамических моделях крупномасштабных атмосферных движений. Метеорология и гидрология, 1988, № 5, с. 5-18

63. Левин Л.М. Исследование по физике грубодисперсных аэрозолей. Изд-во АН СССР, 1961,267 с.

64. Ленобль Ж. Перенос радиации в рассеивающих и поглощающих атмосферах: Стандартные методы расчета. Гидрометеоиздат. Л., 1990, 264с.

65. Литвинов И.В. Осадки из кристаллических облаков в центре Европейской территории СССР. Труды ИЭМ, 1970, вып. 10, с. 45 -52.

66. Мазин И.П., Скосырева В.Д. К вопросу о функции распределения облачных капель по размерам. Труды, ЦАО, 1961, вып. 35, с. 43-52.

67. Мазин И.П., Шметер С.М. Облака, строение и физика образования. Гидрометеоиздат, Л., 1983, 279 с.

68. Мазин И.П., Монахова Н.А., Шугаев В.Ф. Вертикальное распределение водности и оптических характеристик в континентальных облаках слоистых форм. Метеорология и гидрология, 1996, №9, с. 33-34.

69. Манабе С., Стриклер Р.Ф. Термическое равновесие в атмосфере с учетом конвекции. — В кн.: «Теория климата», Л.,Гидрометеоиздат, 1967, с. 61-104.

70. Марчук Г.И. Численные методы в прогнозе погоды. Л., Гидрометеоиздат, 1967,356 с.

71. Марчук Г.И., Дымников В.П., Залесный В.Б. Лыкосов В.Н., Галин В.Я. Математическое моделирование общей циркуляции атмосферы и океана. Л., Гидрометеоиздат, 1984, 320 с.

72. Марчук Г.И. Методы расщепления. М., Наука, 1988, 263 с.

73. Матвеев JI.T. Условия образования и эволюции облаков под влиянием вертикальных токов и турбулентного обмена. Изв. АН СССР, серия геофиз., 1961, №1, с.

74. Матвеев Л.Т. Курс общей метеорологии. Физика атмосферы. Гидрометеоиздат, Л., 1976, 639 с.

75. Матвеев Л.Т. Динамика облаков. Гидрометиздат, Л., 1981, 311 с.

76. Мелешко В.И., Швец М.Е. К вопросу о прогнозе дефицита влажности. Труды ГГО, 1960, вып. 114, с. 3-8.

77. Мелешко В.П. Численный прогноз дефицита точки росы. Труды ГГО, Гидрометеоиздат, Л., 1962, вып. 124, с. 96-105.

78. Мелешко В.П., Б.Е. Шнееров, Л.Р. Дмитриева-Арраго, М.Е. Швец. Гидродинамическая трехуровенная модель общей циркуляции атмосферы. // Метеорология и гидрология, 1979, 6, с. 21 -32.

79. Мелешко В.П., Б.Е. Шнееров, М.Е. Швец, Л.Р. Дмитриева-Арраго, Г.В. Паршина, Е.П. Юшина, Л.Н. Магазенков, С.В. Богаченко, Д.А. Шейнин. Гидродинамическая модель общей циркуляции атмосферы. // Труды ГГО, 1980 , вып. 410, с. 3-38.

80. Мейсон Б.Д. Физика облаков. Перевод с английского под ред. В.Г. Морачевского, Е.С. Селезневой. Гидрометиздат, Л., 1961, 542с.

81. Методические указания. Проведение производственных (оперативных) испытаний новых и усовершенствованных методов гидрометеорологических и гелиогеофизических прогнозов. РД 52.27.284-91. Л., Гидрометеоиздат, 1991, 150 с.

82. Мохов И.И., Галин В.Я., Дегтярев А.И. и др. Сравнение моделей общей циркуляции атмосферы: диагностика внутригодовой эволюции облачности.-Известия АН СССР. Физика атмосферы и океана, 1994 ,т.30, с.527-542.

83. Наставление по службе прогнозов. Раздел 2. Служба метеорологических прогнозов, ч. Ill, IV, V. М. Л., Гидрометеоиздат, 1981, 56 с.

84. Невзоров А.Н, Шугаев В.Ф. О характеристиках и измерении локальной микроструктуры облаков. Труды, ЦАО, 1974, вып. 106, с. 17-26.

85. Неелова Л.О., Оценка влияния радиации и облачности на результаты гидродинамического моделирования атмосферных процессов. Диссертация, Л., 1989, 153 с.

86. Облака и облачная атмосфера. Справочник. Под ред. И.П. Мазина, А.Х. Хргиана. Гидрометеоиздат, Л., 1989, 647с.

87. Павлова Л.Н., А.Г.Петрушин. Оптические характеристики ледяных облаков. В сб. Радиация в облачной атмосфере, п/р Е.М,Фейгельсон, Л. Гидрометеоиздат, 1981, 56-58.

88. Полный радиационный эксперимент. Ред. Кондратьев К.Я., Тер-Маркарянц Н.Е., Гидрометеоиздат, 1976, 340с.

89. Подгурская В.Н., Половина И.П. Некоторые результаты исследования инверсионных слоев. Гидрометеоиздат, Москва, 1970, с. 64-71.

90. Прессман Д.Я. К определению давления насыщенного пара в капельно-кристалическом облаке в прогностических моделях. Метеорология и гидрология, 1996, №6, с.25-33.

91. Радиационные свойства перистых облаков. Под ред. д. ф.-м. наук Е.М. Фейгельсон. Наука, М., 1989, с. 224.

92. Решетов Г.Д. Облачность на больших высотах. Метеорология и гидрология, 1962, №4, с.39-43.

93. Рихтмайер Р.Д. Разностные методы решения краевых задач. Изд. ИЛ.,М., 1960, 262 с.

94. Роджерс P.P. Краткий курс физики облаков. Перевод п/р Мазина И.П. Л., Гидрометеоиздат, 1979,231 с.

95. Рублев А.Н., А.Н.Троценко, П.Ю.Романов. Использование данных спутникового радиометра AVHRR для определения оптических толщиноблачности. Изв. Академии наук, сер. Физика атмосферы и океана, 5, 1997, с.670 675

96. Седунов Ю.С. Физика образования жидкокапельной фазыа атмосфере.-Л. Гидрометеоиздат, 1972, 207 с.

97. Соболев В.В., Рассеяние света в атмосферах планет. Наука, М., 1972,336с.

98. Тарасова Т.А. Радиационные особенности ледяных облаков. В сб. Радиация в облачной атмосфере, п/р Е.М,Фейгельсон, Л. Гидрометеоиздат, 1981, с. 127 -130

99. Тверской П.Н. Курс метеорологии. Гидрометеоиздат, Л., 1951, 688с.

100. Ткаченко А.В., Юхименко Е.И. Оценка влияний вертикальных движений и турбулентного обмена на скорость изменения высоты слоистых облаков. Гидрометеоиздат, Москва, 1969, с. 16-27.

101. Ткаченко А.В. Некоторые особенности строения пограничного слоя атмосферы при слоистой облачности. Труды,УКРНИГМИ, 1974, вып. 130, с.50-60.

102. Фадеев Д.К., В.Н. Фадеева. Вычислительные методы линейной алгебры. ГИФМЛ, М., 1963, 734 с.

103. Физические основы климата и его изменений. Национальная программа СССР ПИГАП-климат. Советская Комиссия ПИГАП Междуведомственного геофизического комитетеа при Президиуме АН СССР, М, 1977,148 с.

104. Фейгельсон Е.М., Радиационные процессы в слоистообразных облаках. Изд. « Наука», 1964, 231 с.

105. Фейгельсон Е.М.,Лучистый теплообмен и облака. Гидрометеоиздат, Л., 1970, 230с.

106. Фомин Б.А., Исследование влияния молекулярного поглощения на лучистый теплообмен атмосферы и «эталонные» расчеты атмосферной радиации. Диссертация, М. 1997, 302с.

107. Хворостьянов В.И. К расчету коэффициентов рассеяния и поглощения коротковолновой радиации в облаках. Труды УкрНИИ, 1980, 64-85

108. Хргиан А.Х. Распределение удельной влажности над Москвой. Труды ЦАО, 1947, вып. 1, с. 25-40.

109. Хргиан А.Х. , Мазин И.П. О распределении капель по размерам в облаках. Труды ЦАО, 1952, вып. 7, с. 56-61

110. Хргиан А.Х.Физика атмосферы. Гос. изд. тех.-теор. лит. Москва, 1953, 456 с.

111. Чандрасекар С. Перенос лучистой энергии. ИЛ, М., 1953, 432 с.

112. Шакина Н.П., Скриптунова Е.Н., Иванова А.Р. Условия выпадения замерзающих осадков в некоторых аэропортах России и СНГ. 1. Аэропорты московского аэроузла. Метеорология и гидрология, 2003, №6, с.40-58.

113. Шатунова М.В. Метод расчета потоков солнечного излучения в атмосфере с учетом процесса взаимодействия радиации и облачности. Диссертация, М., 2002., 143с.

114. Швец М.Е. О конденсации водяного пара в атмосфере. Серия геофизическая. Известия академии наук СССР, 1955, № 6,с. 547-551.

115. Швец М.Е. К вопросу предвычисления поля относительной влажности. Труды ГГО, 1959, вып. 81, с.3-12.

116. Швец М.Е., Шнееров Б.Е., Дмитриева-Арраго Л.Р., Паршина Г.В. Влияние вариаций радиационных характеристик атмосферы и подстилающей поверхности на вертикальное распределение температуры в атмосфере. Труды ГГО,1973, вып. 315, с 5-12.

117. Швец М.Е., Шнееров Б.Е., Метод расчета вертикальных токов в атмосфере с учетом неадиабатических факторов. Труды ГГО, 1975., вып. 329, с.3-14.

118. Швец М.Е. Прогноз влажности и облачности. Неадиабатические модели численного прогноза погоды. В книге Гандин Л.С., Дубов А.С. «Численные методы краткосрочного прогноза погоды». Л., Гидрометеоиздат, 1968, гл. 7, с.223-269.

119. Шехтер В.Н. К вычислению лучистого потока тепла в атмосфере. Труды ГГО, 1950, вып. 22.

120. Шехтер В.Н.Спектральные и интегральные функции пропускания длинноволновой радиации. Труды ГГО, 1967, вып. 184, с. 88-104.

121. Шифрин К.С. О вычислении радиационных свойств облаков. Труды, 1955 , 533

122. Шифрин К.С., Авасте О.А. Потоки коротковолновой радиации в безоблачной атмосфере. В сб. «Исследования по физике атмосферы». Институт физики и астрономии АН ЭССР, Тарту, 1960, №2, с. 14-21.

123. Шифрин К.С., Пятовская Н.П. Поле коротковолновой радиации над типичными подстилающими поверхностями. Труды ГГО, 1964, вып. 166, с. 323.

124. Шифрин К.С., Минин И.Н. К теории негоризонтальной дальности видимости. Труды ГГО, 1957, вып. 68, с. 5-69.

125. Шметер С.М. Физика конвективных облаков. Гидрометеоиздат, JL, 1972, 231 с.

126. Шишкин Н.С. Облака, осадки и грозовое электричество. Л., Гидрометеоиздат, 1964, 411 с.

127. Шнайдман В.А., Фоскарино О.В. Моделирование пограничного слоя и макротурбулентного обмена в атмосфере по данным первого глобального эксперимента ПИГАП. Гидрометеоиздат, 1990, 159 с.

128. AMIP: Proceeding first international AMIP Scientific Conference (15-19 May 1995, Monterey, CA). WCRP-92, WMO. TD-No. 732. WMO, GENEVA.

129. Baker, M.B.,Variability in concentrations of cloud condensation nuclei in the marine cloud-topped boundary layer. Tellus, 1993, 45 B,p. 458-472

130. Bayers H.R. Elements of cloud physics. Univ. Chicago Press, 1965, 191 pp.

131. Community climate model. J.Geoph.Res., 1992, vol. 97, p.7603-7612

132. Chen, C. and W.R. Cotton The physics of the marine stratocumulus-capped mixed layer. J. Atmos. Sci.1987, v. 44, 2951-2977.

133. Chernykh I.V., Robert E. Eskidge. Determination of Cloud Amount and Level from Radiosonde Soundings. Journal of applied meteorology, 1996, pp. 1362-1369

134. Dmitrieva-Arrago L.R. , Akimov I.V.,. To the condensation rate calculation methods in the Hydrodynamical models of the atmosphere. Research activity report, №25, WMO TD-№792, 1997a, pp. 4.12-4.13

135. Dmitrieva-Arrago, L.R., Akimov I.V. Modeling of the cloud water content distribution and influence of its initial data on precipitation forecast. Proceedings ofthe First WCRP International Conference on Reanalyses, 1998a, USA, WCRP-104,458.461

136. Dmitrieva-Arrago, L.R., Akimov I.V. Radiation effects of large scale condensation. Research activities in the atmospheric and oceanic modeling, Ed. A. Staniforth , 19986, Rep. №27, p. 4.12-4.13 .

137. Dmitrieva-Arrago L.R., Shatunova M.V. The Approximate Method of the Cloud Boundaries Definition and Vertical Distribution Restoration. Research Activities in Atmospheric and Oceanic Modeling, Ed. H. Ritchie, 1999, rep. 28, WMO Td.- No. 942, 4.5-4.6.

138. Dmitrieva-Arrago, L.R., Akimov I.V. Evaluation of drop size distribution function in clouds at precipitation formation stage. Research activities in atmospheric and oceanic modeling, Ed. H.Ritchie, 2000, Rep.30, WMO TD. -No.987, pp. 4.9-4.10

139. Dmitrieva-Arrago L.R., Shatunova M.V. To the accuracy of solar radiation fluxes calculation. Research activities in atmospheric and oceanic modeling, Ed. H.Ritche, 2000, Rep.30, WMO TD. -No.987, pp. 4.11-4.12.

140. Dmitrieva-Arrago L.R., Shatunova M.V. Investigation of the dependence of solar radiation characteristics of the atmosphere on clouds and underlying surface properties. In SPIE Proceedings "Atmospheric and ocean optics. Atmospheric physics", 2001.

141. Dmitrieva-Arrago L.R., Anisimova E.V. On the cloud amount paramerization. Research activities in atmospheric and oceanic modeling, Ed. H.Ritchie, 2002, Rep.32, WMO TD.-No. 1105, pp. 4.7-4.8

142. Ebert, E.E., J.A.Curry. A parameterization of ice cloud optical properties for cloud models. J.Geophys.Res., 1992, 3831-3836

143. Eddington,A. The internal constitution of the stars. Cambridge, 1926, 407 p.

144. Edwards J.M., Slingo A. Studies with a flexible new radiation code. I: choosing a ' configuration for a large-scale model. Q J R Meteorol Soc, 1996, 122, 689-719

145. Feigelson E.M. An Overview of Cloud-Radiation Interaction studies in the U.S.S.R. Atmospheric Reseach, 1989, 23, p.243-257.

146. Fouquart Y. Radiative transfer in climate modeling1. NATO Advanced Study Institute on Physically-Based Modeling and Simulation of Climate and Climate Changes, Erice, Sicily, 11-23 May 1986, M.E. Schlesinger, Ed., 1987, 223-283.

147. Fowler L.D., D.A.Randall, S.A.Rutledge Liquid and ice cloud microphysics in the CSU general circulation model. Part I: Model description and simulated microphysical processes. J.Climate, 1996, 9, 3, pp. 489-529

148. Fomin B.A., Yu.V.Gershanov, Tables of the benchmark calculations of atmospheric fluxes for the ICRCCM test cases. Part II: Short-wave result. Preprint IAE-5981/2, Moscow, Russian Research Center "Kurchatov Institute", 1996, 1 Юр.

149. Fowle F.E. The transparency of aqueous vapor. Astrophys.J., v. 42,p.394-411.

150. Frazer J.R., BJ.McAvaney, L.Lemus, L.Rikus, The BMRC AGCM: Experiments with new diagnostic parameterisation of cloud optical properties. Workshop on Cloud

151. Microphysics Parameterizations in Global Atmospheric Circulation Models, Kananaskis, Alberta, Canada, 23-25 May 1995, WCRP-90, 1995, WMO/TD-No.713, 317-325

152. GARP publications series. Modelling for the first GARP global experiment. 1974, No 14.

153. Gates, W.L. AMIP: Atmospheric model intercomparison project// Bull. Am. Meteorol.Soc. 1992. Vol.73 .P. 1962-1970.

154. Ghan S.J., Easter R.C. Computationally efficient approximations to stratiform cloud microphysics parameterization. Mon.Wea.Rew., 1992, 120, pp. 1572-1582

155. Geleyn J.-F,. Parameterization of radiative transfer at ECMWF. Proceedings of the ECMWF 1977 seminar on the parameterization of the physical processes in the free atmosphere, 1977, pp. 273-345

156. Geleyn, J.F., H.Hollingsworth, An economical analitic method for the computation of the interaction between scattering and line absorption of radiation. Contrib.Atm.Phys., 1979, 1-16

157. Gerber, H., Tokano Y. Garrett T.G., Hobbs G.P. Measurement of the asymmetry parameter of cloud particles. Proceedings of 13th International Conference on Clouds and Precipitation, 2000, vol. 1, pp. 212-215.

158. GEWEX NEWS,WCRP, 1998, vol. 8, No 1

159. Gorchakova I.A., I.I.Mohov, T.A.Tarasova, B.A.Fomin, Effect of clouds on radiative transfer in the atmosphere from the data of the 1999 winter Zvenigirod experiment. Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics, 2001,37, 1, sl34-sl41

160. Grell G.A., J.Durhia and D.R. Stauffer. A description of the fifth-generation Penn state/NCAR mesoscale model (MM5). NCAR Tech. Note NCAR/TN-398+ STR, 1994,138 pp.

161. Griffith K.T., Cox S.K., Knollenberg R. G. Infrared radiative properties of tropicalcirrus cloud inferred from spectral reflectance measurements. J.Atmos.Sci., 1980, 37, pp. 1077-1087.

162. Guosheng L., Curry J. Determination of characteristics features of cloud liquid water from satellite microwave measurements. J.Geophys.Res., 1993, 98, pp. 50695092

163. Heise E., Roeckner E. The performance of physically based cloud schemes in general circulation models. Beitr. Phys. Atmosph., 1993, 63, pp. 148-154

164. Heymsfield A. J. Precipitation development in stratiform ice clouds: f microphysical and dynamical study. J.Atmos.Sci., 1977, 34, pp. 367 381.

165. Heymsfield A. J.Kojikawa M. An improved approach to calculating terminal velocities of plate like crystals and groupel. - J.Atmos.Sci., 1987, 44, pp. 1088 -1099

166. Heymsfield A.J., Donner L.J. A scheme for parameterizing ice-cloud water content in general circulation models. J.Atmos.Sci., 1990, 47. pp. 1865 - 1877.

167. Hobbs, P.V. and A.L. Rangno. Ice partical concentrations in clouds. J.Atmos.Sci., 1985, 42. pp. 2523-2549.

168. Hollinger, J.P. DMSP special sensor microwave/imager calibration/validation. Final Report, vol.11 Naval Research Laboratory, Washington, DC,1991,106 pp.

169. Howard J.N., D.E.Burch, D.Williams, Infrared transmission of synthetic atmosphere. Parts I-V. J.Opt.Soc.Amer., 1956, 186-190, 237-241, 242-245, 334-338, 452-455

170. Hudson J. G. and S.S. Yum. Continental/maritime drizzle contrasts in stratus and cumuli. Proceedings of 13th International Conference on Clouds and Precipitation, 2000, vol. 1, pp. 71-74.

171. Huang X., Sundqvist H. Initialization of cloud water content and cloud cover for numerical prediction models. Mon.Wea.Rev., 1993, 121, pp. 2719-2726

172. Inn, E.C.Y., Y.Tanaka, Absorption coefficient of ozone in ultraviolet and visible regions. J.Opt.Soc.Amer., 1953, 870m

173. Infrared handbook, Ed. W.L.Wolfe, G.J.Zissis. The IRIA Centre, Enviromental Research Institute of Michigan 1978.

174. Jacob, C. The impact of the new cloud scheme on ECMWFs integrated forecasting system (IFS). Procidings of ECMWF/GEWEX workshop on modeling, Validation and Assimilation of clouds, ECMWF, Nov., 1994.

175. Jacob C., Morcrette J.J. Sensitivity of the ECMWF model to the treatment of the ice phase. Workshop on cloud microphysics parameterizations in global atmospheric circulation models, WCRP-90, 1995, WMO/TD - N 713, pp. 5 - 17

176. Joseph, J.H., W.J.Wiscombe, J.A.Weinman, The 8-Eddington approximation for radiative flux transfer. J.Atmos.Sci., 1979, 2452-2459

177. Kessler E. On the distribution and continuity of water substance in atmospheric circulation. Meteor.Monogr., 1969, 10, 84 pp.

178. Kiehl, Sensitivity of a GCM climate simulation to differences in continental versus maritime cloud drop size. J.Geophys.Res., 1994, Dll, 23107-23115

179. Klein S.A., Jacob C. Validation and sensitivities of frontal clouds simulated by the ECMWF model. Mon.Wea.Rew., 1999, 127, pp.2514-2531.

180. Khairoutdinov, M., Y. Kogan. A new cloud physics parameterization in a large-eddy simulation model of marine stratocumulus. Monthly weather review, 2000,v. 128, p.229-243.

181. Khairoutdinov M.F., D.A.Randall. A cloud resolving model as a cloud parameterization in the NCAR community climate system model. Preliminary results. Geophys.Re.Lett., 2001, 28, pp. 3617-3620

182. Khvorostyanov V. I. Mesoscale processes of cloud formation, cloud-radiation interaction and their modeling with explicit cloud microphysics. J.Atmos.Res., 1995, 39, pp. 1-67

183. Khvorostynov, V., K.Sassen, Cirrus cloud simulation using explicit microphysics and radiation. I. Model description. J.Atmos.Sci., 1998a, 1808-1821

184. Li Zhao-Xin, Treut H.L. Cloud radiation feedbacks in a general circulation model and their dependence on cloud modeling assumptions. Climate Dynamics, 1992, 7, pp. 133-139.

185. Liou K.-N., Gebhart K.L. Numerical experiments equilibrium temperature in cirrus cloudy atmospheres. J.Met. Soc. Japan. 1981, v. 60, № 1, p. 570-582.

186. Liou, K.N. and Wittman G.D. Parameterisation of the radiative propertries of clouds. J. Atm. Sci., 1979,v.36, N 7, pp.1261-1273.

187. Lohmann, U., E.Roeckner Design and performance of a new cloud microphysics scheme developed for the ECHAM general circulation model. Climate Dynamics, 1996, 12, pp.557-572

188. Manabe S., Strickler R.F. Thermal equilibrium of the atmosphere with a convective adjustment. J. Atm. Sci., 1964, v.21,N4, pp.

189. Manton, M.J., and W.R. Cotton. Formulation of approximate ecuations for modeling moist deep convection on the mesoscale.Dept. of Atmospheric Science Paper 266, Colorado State University,Fort Collins, CO, 1977, 62pp.

190. Matveev L.T.: Cloud dynamics. D. Reidel Publishing Company. 1984, 340 pp.

191. Mocrette, J.-J., and Y.Fouquart, The overlapping of cloud layers in shortwave radiation parameterization. J. Atm. Sci., v.43, 1986, pp.321-328.

192. Modelling for the first GARP global experiment.GARP publication series, 1974,N 14.

193. Nayasaka Т., M.Kuji, M. Tanaka. Air truth validation of cloud albedo estimated from NOAA advanced very high resolution radiometer data. Journal of geophysical research, 1994, v.99, no. d9, 18, 685-18,693.

194. Newell R.E., Vinsent D.G.,Dopplick T.G.,Ferruzad and Kidson T.W. The energy balance of the global atmosphere. American Met. Soc., Boston, mas., 1969.

195. Newell R.E., Kidson T.W., Vinsent D.G. and Boer G. The general circulation of the tropical atmosphere and interactions with extratropical latitudes. 1972, Dept. Meteorol., vol.1, MIT.

196. Oort A.H. The observed annual cycle in the meridional transport of atmospheric energy. J. Atmos. Sci, 1971, 28

197. Oort A.H., Peixoto T.P. Theannual cycle of the energetics of the atmosphere on a planetary scale. J. Atmos. Sci, 1974, 79, N18.

198. Pirnach A.M., The construction and application of numerical models to the study of cloud dynamics and the structure of winter frontal rainbands. J.Atmos.Sci., 1998, 47-48, 355-376

199. Potter, J.F., 1970: The delta approximation in radiative transfer theory. J.Atmos.Sci., 27, 943-949

200. Pruppacher H.R., J.D.KIett Microphysics of clouds and precipitation. D.Reidel publishing company, London, England, 1978, 714 pp.

201. Randall D. The second GEWEX cloud system study science and implementation plan. IGPO publication series, 2000, № 34, pp. 11-14.

202. Raustein E., Sundqvist H. Katsaros K.B. Quantitative comparison between simulated cloudiness and clouds objectively derived from satellite data. Tellus, 1991, 43A, pp. 306-320.

203. Ramanathan, V., E.J.Pitcher, R.C.Malone, M.L.Blackman, The response of a spectral general circulation model to refinements in radiative process. J.Armos.Sci., 1983, v.40, N3, 605-630.

204. Ryan B. GEWEX cloud system study (GCSS). Working Group 3 (WG-3), Workshop, 10 12 July,1997. GEWEX NEWS, WCRP, 1998, v.8, N1, February.

205. Rockel В., Raschke E., Weyres B. A parameterization of broad band irradiative transfer properties of water , ice and mixed clouds// Beitr. Phys Atmosph. 1991. V.64. № l.P. 1-12.

206. Rodstayn L.D. A physically based scheme for treatment of stratiform clouds and precipitation in large scale models. Q.J.Roy.Met.Soc., 1997, 123, pp. 1227-1282

207. Ritter, В., J.F.Geleyn. A comprehensive radiation scheme for numerical weather prediction models with potential applications in climate simulations. Mon.Wea.Rev., 1992, 120, 303-325

208. Sassen K., Liou K.-N.,Kinne S., Griffin M. Highly supercooled cirrus cloud water: confarmation and climatic implication.- Science, 1985, v. 227 p.411-413.

209. Shlesinger M.E., Oh J.H., Rosenfeld O. A parameterization of the evaporation of rainfall. Mon.Wea.Rev., 1988, 116, pp. 1887- 1895

210. Slingo, A., H.M.Schreker. On the shortwave radiative properties of stratiform water clouds. Quart.J.Roy.Met.Soc., 1982, 108,407-426

211. Slingo, A. A GCM parameterization for the shortwave radiative properties of water clouds. J.Atmos.Sci., 1989,46, 1419-1427

212. Smagorinsky J. On the dynamical prediction of large scale condensation by numerical methods.- Monograph, 1960,vol. 5, American Geophysical Union,Physics of Precipitation, pp. 5-11.

213. Smagorinsky J, 1965: Prediction experiments with a general circulation model. Int. symposium on dynamics of large-scale processes in the atmosphere, Moscow, USSR, 49-53

214. Smith, R.N.B. A scheme for predicting layer clouds and their water content in a general circulation model. Q.J.R.Meteorol.Soc., 1990, 116, pp. 435-460

215. Soden, B.J., L.J.Donner. Evaluation of a GCM cirrus parameterization using satellite observations. J.Geophys.Res., 1994, 99, D7, 14401-14413

216. Stephens, G.L. Radiation profiles in extended water clouds. I. Theory. J.Atmos.Sci., 1978a, 35,2111-2122

217. Stephens, G.L. Radiation profiles in extended water clouds. II. Parameterization scheme. J.Atmos.Sci., 1978b, 35,2123-2132

218. Stephens G. Optical properties of eight water clouds types. Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization, Division of Atm. Physics, Technical Papes, 1979 N36, Australia.

219. Stephens G.I., Jacob С., Miller M. Atmospheric ice a major gap in understanding the effect of clouds on climate. - GEWEX Newsletters, 1998, 8(1), 20 pp.

220. Strobel, D.F., Parameterization of the atmospheric heating rate from 15 to 120 km due to 02 and O3 absorption of solar radiation. J.Geophys.Res., 1978, 83, С12, 62256230

221. Sundqvist H.A. Parameterization scheme for non-convective condensation including prediction of cloud water content. Quart J.Roy .Meteor.Soc., 1978, 104, pp. 677-690

222. Sundqvist H.A. Prediction of stratiform clouds: Results from 5-day forecast with a global model. Tellus, 1981, 33, pp.242-253

223. Sundqvist H.A., Berger E., Kristiansson J.E. Condensation and cloud parameterization studies with mesoscale numerical weather prediction model. -Mon.Wea.Rev., 1989, 117, pp. 1641-1657

224. Sundqvist H.A. Inclusion of ice phase of hydrometeors in cloud schemes in general circulation models. Beitr.Phys.Atmosph., 1993, 63, pp.137-147

225. Tarasova T.A., B.A.Fomin. Solar radiation absorption due to water vapor: advanced broadband parameterization. J.Appl. Met., 2000, 5-9.

226. Takano, Y.,K.-N. Liou. Solar radiative transfer in cirrus clouds. Part I. Single-scattering and optical properties of hexagonal ice crystals. J.Atmos.Sci., v. 46 p. 3-19.

227. Tiedke M., Gelein J.-F., Hollingsworth , and Louis J.-F. ECMWF Model Parameterization of Subgrid Scale Processes. Technical Report, 1979, №10, 32 p.

228. Tiedke M. Representation of clouds in large-scale models. Mon.Wea.Rev., 1993, 117, pp. 1779- 1800

229. Tompkins A.M. A prognostic parameterization for the subgrid-scale variability of water vapor and clouds in large-scale models and its use to diagnose cloud cover. -J.Atmos.Sci., 2002, 59, pp.l917-1942

230. Vigroux E. Contribution a Г etude experimental de labsorption de l'ozone. Annales dePhys., 1953, 8,709-715

231. Wang,J., and W.B. Rossow, Determination of cloud vertical structure from upper-air observation. J. Atm. Sci., 1995, v.34, pp.2243-2258.

232. Xu Kuan-Man and David A. Randall. Evaluation of Statistically Based Cloudiness Parameterizations Used in Climate Models. J.Atmos.Res., 1995, 39, pp. 3103-3119.

233. Xu Kuan-Man and David A. Randall A Semiempirical Cloudiness Parameterization for Use in Climate Models., J.Atmos.Res., 1996, 53, pp.3084-3102.

234. Zavadzki I., Ostiquy L., Laprise R. Retrieval of the microphysical properties in CASP storm by numerical integration of a kinematic model. Atmos. Ocean, 1993, 31, pp. 201-233

235. Zdunkowski, W.G., R.M.Welch, G.J.Korb. An investigation of the structure of typical two-stream methods for the calculation of solar fluxes and heating rates in clouds. Contib.Atmos.Phys., 1980, 147-166.

Информация о работе

Дмитриева, Лидия Романовна
доктора физико-математических наук
Москва, 2004
ВАК 25.00.29

Диссертация

Процессы преобразования влаги и переноса излучения в задачах прогноза погоды и изменения климата - тема диссертации по наукам о земле, скачайте бесплатно

Автореферат

Похожие работы