Бесплатный автореферат и диссертация по геологии на тему

Схема параметризации количества неконвективной облачности в задачах моделирования общей циркуляции атмосферы

ВАК РФ 04.00.22, Геофизика

Автореферат диссертации по теме "Схема параметризации количества неконвективной облачности в задачах моделирования общей циркуляции атмосферы"

»г г>

ю од

ФЕКАЛЬНАЯ СЛУЖА РОССИИ ПО ВДРОУгТЕО'^ЗГЖ1! '!. МОНИТОРИНГУ ОКРУКШЕй срелы.

ШРОЕТЕСРОЛОГйЧБСШ НАУЧНО -КГХЖОВАТЕЛЬС1Ш! Я-НТР

рссапскор; оедера

Яг правах, рухо:з*ск УД*

ОСТА;.¿.-КО Хгорь 7еоргийв;г?

Г-.Хг.'ЛА ПШК^РЯЗШЕ количества нексгшективноу: облачност;'. Й ЗАДАЧАХ МОДЕЛИРОВАНИЯ СВЮ! ЦИРКУЛЯР® АТМООКВг

Специальность 04-00.22 - Г&сфжжэ

Автореферат диссертации нэ соискание ученой степени кандидата физико-математических наук

Москва' 1994

Работа выполнена в Военной инжнерно-космической академк им.А-Ф.Можайского.

Научные руководители -доктор физико-математических наук С-А-Соддатенко, канпвдзт физико-математических наук О.П-Скроцкая.

Официальные оппоненты: доктор физико-математических наук В.Й.Хворостьянов, кандидат физико-математических наук .А.И.Дегтярев.

Ведущая организация: Российский гидрогегеоро.кя'ический институт

Защита диссертации состоится "*ч" апреля 1994 года в 3 - ОС; часов на заседании Специализированного совета K324.05.Q2 б Гидре метеорологическом научно-исследовательсксм центре Российской Федерации по адресу: 123242, Москва. Б.Предтеченский пер.,д.9-13.

С диссертацией можю ознакомиться в библиотеке Гидрометеорологического научно-исследовательского центра Российской- Федерации

Авторе<1>ерат разослан марта 1994 г.

Ученый секретарь •' - специализированного совета . кандидат географ, наук

./ / А.К.Страшная

ОБЩ! ЙБОТН

Актуальность теш.

Для восстаЕовлззЕя профилей ¡гздазш^оняыз: таракхзриотик облач-эй атмосферы пэобгодай! данные об оптических паршготргх облаков, тыгз» .шше ос» их казачестве в гитасяительной ячейки» т.е. о же облачности: Цссладсвания,, хфоюдэкш» к настоящему времени, хвалпзк сделать оечсчжз шбодц об особгш^стгас радэадаонй&го зяжа з обхэлгх р;<злгчшг: форм, -э также определить орздвке опта-зсы;е хзрактерис-шси облачное-"^ я хмиа параметризаций. удобных га прак^ческого шсшяьзавагам - Гораздо жаля взимания .уделя->сь иссдгзователяда вопросам пэраиетркззаш тяичеетза обликов, >тя тувсг-лтелшмть р?дааця.*>вюк> рэжма в кругглсмасштзбпоЗ мйке к этой Еграктзристкке. злгчатр.шзо зышэ по оравн^гает с чувс-шздьностьс к рпддаэк^&м яарэшурам отдельного облака.

Ток™ образок( одной иг хс-ратгесуслк облачности, зребухжй готалвш при етяшфовэк*», р&уястоп кожче^тво (бала) обяачшс-1.

По дегеорологдеесжздг оцределзиоп, баял облачности - это сге-¡нь закрытия облачат «»¿естгс езо_аа в дерягиз донис едаккда-жжо, бала обдахсь лам по себе ж является _<?кзичьсжзй хзрактв-ютакой. Если. рассматривать эшп'хжъяьезп. ячейку» как объем, в >торои юектвя ?8стиш» воздуха, анисываеше уракжшвлк облачной >г>гйиры, и чг.стда, опясывьете сравнениях«! безоблачной атмосфе-I. тс колдаостоо облачности прждсгашяет собой кегай коэффициент, г/рсяовкий об-кчж.+х м Л5зс*дггок»й аггкюфзры. Такш 5ргзой. сярз.веУя«' колячсстгс оСкэнносди опрздохяеэе в кэвсм ¡отшзежи «»хйодик, шшлзоеггь .траздазня дкя ойяачясй и

_ д -

безоблачной атмосферы. Другими словаки, количество облачности зто параметр, характеризующий процентное содержание облачной безоблачной атмосферы на рассматриваемой территории (вычислите, ной ячейке). При этом, радиационный режим облачной и бозоблач. атмосферы имеет глубокие различия.

Соответственно, сшибки в расчетах количества облачности п водят к неверному описанию атмосферных процессов. Поэтому есте венно, что выбор критерия осреднения по ячейке (количество обл ностк) - .есть главный влияющий параметр при определении среди радиационого режима на территориях значительных размеров (вычис. тельной ячейке моделей общей циркуляции, климата).

В моделях общей циркуляции (МОП) атмосферы вычислитель ячейка пространственной сетки определена сотнями километров горизонтали и несколькими километрами (сотнями метров) по вер кали. Эти размеры превосходят размеры реальной неконвективной -лачности. Конденсация водяного пара и формироваше облаков, в взаимодействии с радиацией, з МОЦ являются процессами подсеточн масштаба и могут быть учтены с помощью параметризаций, объьдин щих принципиально различные режима в облачной и безоблачной ат сфере - При этом одним та основных моментов является выбор крите ев осреднения тершдинамических величин в пределах вычислитель ячейки, в частности, определение количества облаков (К). Для числения средних по ячей се фазового притока тепла атмосферных осадков (г), водности необходима объемная д облачности - N =У /V ( V , - часть объема или слоя, описывае

V овл обл

уравнениями облачной . атмосферы, V- общий объем вычислитель ячейки)- При расчете радиационных притоков и оптических свой атмосферы требуется как горизонтальная проекция. облачности

N =Б . /Б (Л „ - площадь облачного небосвода, Б - общая площадь), 5 оол оол

так и вертикальная Иь=Ьобя/Ь (1говя- вертикальная мощность облака, Ь - толщина расчетного слоя). Перечисленные характеристики равно важны для корректного описания подсеточных процессов и связаны естественным образом: = N -

Методы параметризации неконвективной облачности, включающие в качестве прогностической переменной водность, предполагают использование как N , так и N , N . Однако, опыт этих работ пока невелик

V 5 л г

тА количество облачности, а именно к , используется только при расчете радиационных характеристик. Широкое распространение, получила гипотеза т.е. . В этом случае оптические характеристики

облаков предопределяются и не связаны с изменением соотношения N что в значительной мере обедняет результаты моделирования.

К настоящему времени строго определенных пзракетризациокных зависимостей количества облачности N от других элементов не найдено и проведение дальнейших исследований в этом направлении актуально. Причем, при повышении требований к точности моделей общей циркуляции атмосферы повышается актуальность уточнения параметризаций характеристик облачности.

В работе можно выделить два основных целевых направления:

1) разработка на основе ста~истического подхода методики параметризации количества облачности, предназначенной для использования в гидродинамических моделях;

2) проведение численных экспериментов по изучению чувствительности количества облачности и других характеристик облакообразования к различным параметрам с целью установления диапазона их изменчивости. Проведение численных экспериментов по сравнению предлагаемого метода с используемыми в современных моделях.

Научная новизна проведенных исследований состоит в следующем:

на основе статистического подхода разработан способ определения пороговых условий конденсации в вычислительной ячейке;

предложена схема параметризации количества облачности, основанная не гипотезе различий статистических параметров распределения зхажносткой. переменной з облачной ц безоблачной частях;

выведены соотношения для определения числовых у характеристик распределения х£временных модели в пределах вычислительной ячейки;

проведены исследования по проблеме разделения вертикальной и горизонтальной протяженности облачности и предложен простейший способ выполнения этой процедуры;

на основе гксперимеэтальных исследований получены зонально-осредаенные коэффициенты перекрываете™ облачности трех ярусов.

Практическая направленность и актуальность данной работы выражаются в том, что: ' -

предлагается использование дополнительных параметров, в сравнении с ранее известными . методами, при расчете,, количества облачности, что позволяет учитывать сезонные, широтные и выебтные изменения характеристик в зависимости от типов синоптических про-. цессов;

разработанные в диссертации способы параметризации геометрии ческнх характеристик облачности кап^гэвлзкы на повышение эффективности расчета полей облачности и, в свою очередь, Точности расчета радиационных потоков, что практически важно для моделей СШ..

. На защиту выносятся следующие положения:. МЕогопаракетричесгай способ определения пороговых условий конденсации в шчкаш'елыюй ячейгее;

схема параметризация количества облачности, основанная на гипотезе рззда^й! статистических параметров распределения влая-ностной переменней в облачной и безоблачной частях:

расчет® формулы для определения числовых статистических характеристик геремэнньа модели в пределах вычислительной ячеЛси;

зднально-осредаенные коэффициенты перекрываемое™ облачности грех ярусов -

Апробация работы.

Результаты исследований докладывались на семинарах в БИКА щ.к .л.Китайского ( 1990-1993 г.г.), в Гидрометцентре России (1893 г-)с в Институте глобального климата и экологии ( 1993 г.), на заседаниях "Радиационного клуба"'в Институте физики атмосферы РАН ( 1Э90, 1Э92 у. 1993 г-г-),, на научно-технических конференциях в/ч 5402-3 '( 1991, 1932 г-г.) и в/ч 32103 { 19Э2 г.) Отдельное аспекта представляемых исследований опубликованы в 8 печатках работах в течение 1991-1994 г.г. Структура >\ объем работы.

Диссертация состоит из введения, трех глав и заключения. Объем работ составляет страниц, содержат 8 'таблиц и 29

р/.с.унков. Список лктерзгуры включает 91 накмексвагав.

СОДЕРКАЖН РАБОТЫ

Зэ введения дано обоснование актуальноста работы, показана ее научная и практическая ценность» кратко изложзно содержание

кахдой глгзы.

- в -

В первой главе дан обзор используемых в современно: моделях схем параметризации облачности, проанализированы их достоинства и недостатки. Обоснована необходимость усовершенствования методов определения облачности в моделях. Сформулированы задачи исследования■ •

В п.1-1 приведена сравнительная оценка схем параметризации количества облачности, использующих диагностический, прогностический и статистический подходы. Основным преимуществом параметризаций, основанных на диагностическом подходе, является их простота, позволяющая легко организовать вычислительный процесс. Параметризации этого класса чаще всего используются в современной практике. Однако, их простота, по всей видимости, не компенсирует возмокные ошибки в представлении распределения облачности (и соответственно всех переменных модели). Также, большим недостатком диагностического подхода является тот факт, что при его использовании облака не включаются в гидрологический цикл динамической модели. Поэтому требуется дополнительная параметризация водности облаков -

Преимущество прогностического подхода заключается прежде всего б возможности прогнозирования водности, ледносги облаков, £ следовательно в уточнении оптических и физических характеристик облачности. Количество облачности - параметр осреднения и егс уточнение одинаково актуально и в прогностическом подходе (т.е. л уравнениями для водности), и тогда, когда водность определяете} из параме1ризационных соотношений.

Существует большоз разнообразие методов определения количест ва облачности с использованием статистического . подхода, основа! ного на предположении о распределении переменных модели вдут]

числительной'ячейки, Its преимуществом перед диагностическими отношениями-является теоретическая наглядность- .Однако, исполь-вание практически всех статнегтаскж методов затруднено, так к нет экспериментального подтверждения выбранных законов расселения метеовелкчин внутри вычислительной ячейки.

В n.J..3 рассмотрены гипотезы перекрывания облачности, нахо-яцейся на различных'вертикальных уровнях.

Воз;ло;гаое значение общего количества облачности N лежит в гапазоне tN II 3, где N - минимально возмошое значение

mlnrci»}: rain

,.определяемое-при предположении о максимальном перекрывании

5лачности оазличных уровней Ñ : N = шах -ÍN , - -, К .--Д

' r I m t n i 1 1 k

. максимально возможное значение N , определяемое* при пред-элозгении о минимальном перекрывании облачности различных уровней

Промежуточным тщху К к К является N , огаэедедяеиэе с

го 1 п г»ах г

спользованием гипотезы случайного перекрывания:

Широко в настоящее время применяется схема со случайным переживанием облаков для несоприкасашихсй слоев при максимальном [ерекрыванки облаков дал прглегастиу. слоен. Эта схеу.з исгользова-:ась и используется в моделях обцей циркуляции Европейского Центра ;реднесрочных прогнозов погода (ЕЦСПП) Гвдрометцентрз России ¡ГШ); Института глобального климата и экологии- Близкая схема с »которым* модификациями используется б МОЦ Главной геофизической збсераагорик ОТО)

Отмечено, что все используемые гипотезы являются эвристическими. К тому зге в лсдедях используется всегда одна и та же гипоте-

k

за, хотя для различных типов.синоптических ситуаций, широтных по всей видимости, перзкрывэние облаков различных ярусов ] неодинаковый характер. Поэтому задача выбора гипотезы о перек] нии облачности актуальна- Необходимость решения этой задачи обуславливается большим диапазоном возмоаэтых значений общего ; честна облачности N в зависимости от выбранной гипотезы, г с; вательна большим диапазоном неопределенности связанных с К^ х; теристик■

В п.1-3 сформулированы основные недостатки существующих раметризаций количества облачности, дана постановка задачи исс дования.

Во второй главе сформулированы гипотезы, в рамках кото выполнены теоретические выкладки. Предметом внимания являе параметризация характеристик сблакообразования в вычислитель ячейке, з частноста количество облачности, пороговые условия ю денсации- -

В п.2.1 выведены соотношения длл определения порогов! условий конденсация.

Рассмотрена начальная стадия облакообразования, т.е. опре, лены условия перехода к состоянию !1 > О. При этом используе: гипотеза о нормальном распределений в вычислительной ячейке кг дой из прсгностаческюс переменных. Для описания мгновенного рг пределения зон конденсации рассмотрена двумерная случайная ве.; чина <х,у>, компоненты которой.характеризуя? йлаяностий и 'гегп. ратуршй режим (na.np.wjp, q - удельная влажность, Т - абсолюта темперзтура}. Часть ячэйкк, для которой реализуется , яы, ется облаком и N 0. Считаем, что водность облака на этом ата облакссбргзсвания близка к 0, я -0. Причем, при переходе рг бе

блачной атмосферы к облачной количество облачности меняется от О УоЛ7, объем элементарного облачного образования, V - объем чейки.

В рамках ириштс гипотез для порогового значения отнози-ельной влаяностя I имеем:

де - удельная влажность насыщения, г/кг;

р - давление,. гПа,

о*- дисперсия удельной влажности, г2/кг2;

®(0-5-УоЛ/) - функция, обратная Гауссову интегралу ошибок;

ЕСТ) - упругость насыщзнзя водяного пара, определяемая по ормуле Магнуса, гПа-

Получена аналитическая зависимость порогового значения огно-ительной влажности от средних по ячейке интегрирования переменах р и Т. Величина £ определяется такие' пространственным назревшем модели (V), выбором критериев статистического .описания еоднородноста з ячейке ( Н(ц,Т) ) и масштабом этой реоднороднос-и (о ). В ранее известных соотношениях для £ в явкой виде учте-а лишь зависимость от давления, и целесообразность использования 1 > определяется чувствительностью к другим, перечисленным выше араметрам. Пороговые условия конденсации (I) зависят таюке от яруттега насыщения водяного пара, величина последней в зквчи-ельной стзпвнк определяется фазовым состояшсм облачного образо-ания.

В п.2.2 приводится схема параметризации количества оолачнос-и и излагается алгоритм вьтаелекия N.

£

Ч

р а й(0.5-У /V)

с о

(I)

о

622 ЕСТ)

При выводе соотношений для расчета N использой-шсь следу1 щйе гипотезы:

1. Пусть в крупномасштабном объеме (пространственная едини численной модели) содержится некоторое количество насыщенных эл ментарных объемов, характеризуемых концентрацией п^. Оставшие элементарные объемы находятся в ненасыщенном состоянии п , г п = п- Обозначим К = п / п, п /п = 1 - N.

а с а

2. Влаяностная переменная имеет разное распределение в о лачной и безоблачной частях ячейки (в безоблачной - нормальное параметрами и а , в облачной - нормальное с параметрами чс

о ).

<гс

3- Считаем, что облачше объемы находятся в состоянии нас щения а = а , £ = 1 и что в случае сплошной облачности (п - п

'с ъ

всегда справедливо £ 1.

4. Конденсация водяного пара в вычислительной ячейке начин ется с момента вероятного появления хотя бы одного насыщенно элементарного объема. При этом требуется выполнение условия £ Величина порогового значения относительной влажности £ зависит пространственного разрешения модели

5. При переходе к состоянию насыщения возрастает количест элементарных объемов, в которых £=1. В безоблачной часта ячей воздух находится в пороговом состоянии (£ = £оа) и выполняет соотношение (1) для объема V /(V(1-К)):

О

р о ®(П.5-У /((1-ЮУ)) £оа= 1 " -2-^-* » <2>

622 Н(Т)

где £ - среднее значение относительной влажности для безо лачкой части ячей-си;

£ - пороговое значение относительной влажности для бззобла^ной часта ячейки.

Практически, в последней гипотезе учитывается изменение порогового значения с изменением объема безоблачной части.

Считая известными значения а, Г (а значит и £), о и о..

_ ч 1

получены соотношения дт ¿и о . ■

з Я л

Тают образом, задача определения N сводится к следующему: методом пошаговой итерации необходимо добиться выполнения условия •

что соответствует кевозможостл образования облачности в безоблачной час та. Значение И, соответствующее этому событию, и зсть искомое.

Показано, что параметр можно интерпретировать как погрешность определения К ( г

В предлагаемой методике количество облачности в вычислительной ячейке определяется КаК функция мгновенных значений переменных юдели. Эта зависимость кмеет нелинейный вид- По сравнении с квад-эаткчной зависимость?) И от рассчитываемой во многих июделях, следует отметить существенные отллчия, шрахзатаеся в использова-•ши дополнительных параметров. Предлагаемая методика позволяет определять N с требузуой б. «¡одели точностью, что расширяет диапа-юч применимости описанных процедур.

В п.2.3 приведется методика вычисления величин о и о ■ с «¡пользованием значений перегонных в узлах регулярной сетки. Приведены такав соотношения для этих величин, полученные на экспери-яентальчом материале с применением метода наименьших квадратов.

В п.2.4 определяется подход к решении задачи вертикального гер'псрыБзнкя облачности. Бри этом рассмотрены вопросы: ■ взак-лное расположение облачных слова внутри вычислительной ячей-

ки;

- вертикальная структура облачности, находящейся' на различи уровнях;

- определение общего количества облачности в вертикальном столбе

Как уже упоминалось, для корректного представления процесса протекающих в облачной атмосфере, необходимо знание зависимое меаду величинами Nv и N .

Используя известные параметризации количества облаков от мощности h бя. получена приближенная формулы связи и Ny. Во.* точное решение задачи разделения модельной облачности на горизс тальную и вертикальную компоненту связано с предсказанием. веро* носта расположения уровня температурной инверсии.

Получив значения Ns в ячейках, можно решать задачу верп кального перекрывания облачности, находящейся на различных ypoi нях, и определить значение N .

Показано, что по данным наблюдений гипотеза минимального i рекрывания практически не реализуется-

Значения общего количества облаков N чаще всего находятся пределах меаду N и К . При этом можно ввести коэффициент nei

r> t ft Г

крываемости согласно

N ' - N

^ _ _t_m In

N - N ,

г win

Случаю максимального перекрывания соответствует й=0, то: как при случайном перекрывании й=1. Коэффициент d характериз. степень близости Nt kN^^. При реализации - случая шнимальн перекрывания значения козфршета d могут быть больше I.

• с I

Имея климатические значения общего количества N и количес

cl с I

облачности в ярусах (соответственно, значения N и N ), ко

win т

гределить знзчежз коэффициента й для соотзетствуздих территорий сезонов (месяцев года).

В п-2-5 приводятся основные вывода по 2 главе. В третьей главе приведены результаты экспериментов го теста->ваншо разработанные способов пзраметркгаши. Проведено сравнение звдвггаедюй сквш с современными неходок» лараштрязгси (главным Зразой, с иетодаш, лршоияб&№?«1 в ЕЦСШ1, ГМЦ России). лелаится ¿воды о щямениулстч продлаггвшй схсмь параметризации-

Б п.3.1 оцеетвгются .•юоткдаения для зеляччш £ на осрпдкен-ах и фактических дзкньк..

Расчета £ для капельных", смешанных к кристаллических обла-ов показывают значительное влияние фазового состояетя элементар-01о облачного образования аз £ при низких температурах.

Результата расчетов £ шшжкалью различаются в зиккяк и

А О " *

етяит условиях. Для лета, >.го: ккшх широт, характерно сувество-ание юеодфка з £ ¿гл бисоте около 3 ш, одзддо заданна тенден-

с

ад .угедогвязд уроркя «сшкженмя этого доздеуж от севера к ¡ту - ■ В зжяхх условия?. пороговые значения относительной Блаиксс-и мйшмйльш у пг-дстилаказЯ псьерхлос-л ч увзлпчивзются с зысо-•ой-

Ояред&аенный интерес пгьдстй&гзлт сраькение £ , сычисленнгдх

о

з М ) и соотпования, »сгояьгузйюго в ЕЦСШ. Осчовяыз различия в юзультгтях ерзвкенхл кр<5апгдаотся у псдстялащьй пззерхкоста и в ¡ерхнха слоях атмосферы

В ЭДЖ гто лрзЕкгснкэ с (Д)' оСрззоьаже ойяачносту дспускает-:я при более гылжйг зя&втях олгссительной нгажсстк з слоях згегхмочжш' опло'-.оз нижке>гс яруса -

Ссстшгейвз, шылкьуьюе в ецслп з холодный лергод кедооце-

нивает количество облаков нижнего яруса, в теплый - верхнего частично нижнего. Приведенные результаты .показали необходимое" учета сезонной и широтной изменчивости параметра f . Можно предпе дожить, что при использовании (I) в крупномасштабных моделях еле дует ожидать перераспределение количества облаков в слоях апяосфе ры. а также изменения сезонных тенденций в количестве облачности-

В п 3-2 оценивается чувствительность N к входящим в соотношб ния параметрам -

Из анализа полученных результатов, можно сделать следуют выводы:

1. Наиболее чувствительно N к изменению oq и Т. Достаточно ' большие ( до 100 мб, что не превышает изменение р в пределах вычислительной ячейки Io-уровенной модели ) изменения р практически i изменяет вид зависимости N(f). Параметр о_ (даже при достаточз больших „значениях ат=5 К ) не вносит ощутимых изменений в завис] мостьЖЯ- ' .

2. Значение N возрастает (для одинаковых значений f) при увелкч; нии р и уменьшении Т, о .

Следует отметить, что соотношения, используемые в созрейенн моделях,не чувствительны к изменению исследуемых переменных.

Показано, что для отдельной ячейки можно воспользоваться о. ной зависимостью N(f), рассчитанной по средним характеристик, ячейки, что согласуется с ранее полученными результатами.

В п.3.3 приведены результаты численного моделирования возю: ных синоптических ситуаций и определение для них вертикальных пр филей fo, а также количества облачности N. На регулярной сетке вертикальным разрешением, аналогичным ЕЦСПП, задавались еледуш синоптические ситуации:

■ однородная воздушная масса (ВМ): .фронтальный раздел (арктический и полярный фронты): циклон умеренных широт. Показательными являются вертикальные профили N. рассчитанные о предлагаемой методике (п-2-2) и соотношению, используемому в ЦСПП. Наименьшие различия сравниваемых профилей выявлены для ронта и циклона. Этот факт легко объясняется высокими значениями гносительной влажности I на фронтальных разделах, что даже при азных значениях £ соответствует мощной протяженной 'облачности, эибольшие различия отмечаются для континетального арктического зима) и тропического (лето) воздуха, когда по предлагаемой методе определяется отсутствие облаков (по климатическим данным для "их ВМ также характерна безоблачная погода), а по ЕЦСПП расчиты-¡ется значительная облачность. Таюхе, для однородных ВМ определяли большее количество облаков в никнем ярусе по сравнению с [СПИ.

Из полученных результатов видно, что тип синоптической ситуа-и определяет величину аи, в свою очередь, значение и N. этому представляется целесообразным при параметризации облачнос-в МОЦ использовать многопарэметрические зависимости, например ), (2), итерационную проце.пуру расчета К, позволяющие учитывать обенности атмосферных процессов-

В п-3-4 было проведено исследование вопроса перекрывания лачгости по различным климатическим данным.

И.И.Мохова работах по сравнению полей облачности, рассчи-тых в МОЦ, с данными спутниковых и наземных наблюдений выявил кственгае расхождения. Согласно данным наблюдений , общее коли-;тво облаков Л для полушарий в целом-больше летом, чем зимой. В

то же время для ряда МОП получена противоречивая, тенденция изменения облачности в годовом ходе. Одна кз причин отмеченного несоответствия может быть связана с модельными схемами перекрывания об лаков различных ярусов Ш.).

С целью обоснования гипотез перекрывания облачности в задача диагностика моделей и предсказания облачности э МОП были вылолнек расчеты коэффициентов перекрывания облачности по различным к.тамг тическим данным.

С использованием соотношения (3), в работе были определи широтные профили коэффициента перекрывания облачности й для цен1 ральных месяцев всех сезонов (января, апреля, июля и .октября Можно отметить существенные различия для й в зависимости от диро ной зоны, сезона к подстилающей поверхности. Для наглядности пр ведено сравнение <1 для континентальной л океанической частей Зе него шара. Были выполнены расчеты коэффициента й как с уч&1 вклада конвективной облачности, так и при ее отсутствии . ■ Отмет существенные изменения в тропической зоне, где конвективная облг ность преобладает. Особенно значительны отличия для континента.' ной части.

На основании проведенных исследований можно выделить каче^ венную зависимость гипотезы перекрывания облачности от:

- типа подстилающей поверхности;

- сезона года;

- типа облачности;

- широтной зонь'.

Для перекрывания зонгльноосредеенного количества облачке получены следахздге рекомендации, которые ¡логут быть полезны йодёлбфозании общей циркуляции атаюсферы:

- 1э -

- для холодного зременани хода по ко:-тинетала>ной части значение (1

постоянно во всех шкротнк зойэ?: й грь-Зжги'^лъно равно 0.85;

- в теплое полугодие по ко~:гй2етаал1кой чгсти и. в течение всего гоаэ по океанической <1 ллней-ю изменяется б даааазэие [0-7,1] в направлении от экватора'к полису.

В гвктпызт сфкрмулирзваны основные результаты диссертации, которые состоят з следящем:

на основе статист веского полдела рззшбетгш многопараметри-чиский способ определена пороговых условий, конденсации в вычислительной ячейке;

предложена с-хеуг пггзметржззцкч количества облачности, основанная на гаютезе различий статистических паезметров распределения алзядастноЧ переменней з облачной з безоблачной частях;

выведены соогюпешг ма определения -гчелэвых характеристик распредзления п&ргмонййУ мешлк в предела:; вычислительной ячейки;

вкполнбш пссжюсЛ'пэт пэ пргЗлзчз разделении вертикально?. к горизонтальной пцэтл>«?ю.остя облачности и яредожен гргстеРонй аиособ шполнзж'-ч йпл! цроигл/.сн;

погучен!.' тлачветввняю чувствительности количества

^С!.--:1 ¡"ос1/; к рзддкчткч гамл-тоам:

на поясв* доных '-.абтяеюй пояу-.ега одадипьенти

-.ярчхрыьа^ш; со^ыюэорй.гиенн.'ХХ) коитчостиа сйлачноста трех ярусов и ре к.ок.-н/п'_]>:»: по рачч^ту чьрекривътл обхаков разных ярусов v «0д5лях сш •

теа? ^счгьг-тзэтм ?Рубл.жовдо <л?,зуаайе гибели: . 1й>до& А.й.,. Счрл'зит О.П., Лысенко Х.Г К зопрэсу о перекри-;г:г<и олхгк^э рез личные лрусов в иаыш эйвеЛ циркуляции.-со.':. г*>ч. V зо, й л.

2. Скроцкая 0.П..Остапенко И.Г. Об определении некоторых характ ристик облачности при моделировании общей циркуляции атмосфера Изв.РАН ФАО..1994, т.30, N.4.

3- Остапенко И.Г. Перспективы совершенствования средне- и долг срочного 1йстеоирогнозирования при обеспечении спецработ-• Сборн статей НТК в/ч 54023, 1991.

4. Остапенко И.?. К вопросу о перспективах использования шдроди намических моделей общей циркуляции атмосферы б системе метеород гического обеспечения спецработ.- РКТ, научно-технический сборни 1992, серия VI, вып.З.

5. Остапенко И.Г. Результаты прогнозирования количества облачное ти по Северному полушарию на средние сроки-- Материалы межыздо ственного семинара, в/ч 64023, 1992.

6. Остапенко К.Г. Характеристика и особенности методов и модел прогноза облачности.- Материалы межведомственного семинара, в 54023, 1992. • .

7. Остапенко И.Г.,Тасенко С.В- К вопросу определения общего бал облаков для экономии ресурса с.пецаппаратуры КА-- Труда НТК в 32103, 1993.

8. Остапенко И.Г. Статистические методы параметризации балла с лачности в задачах информационного метеорологического обеспечен специальных целеустремленных систем-- В сборнике "Прс&лемг; военк геофизики и контроля состояния природной среда", НТК, Вй им-к.Ф.Можайского, 1993.