Мезомасштабные модели прогноза погоды и возможность их использования для метеорологического обеспечения Универсиады 2013 Гурьянов В. В.
Введение Как известно, еще в 1904 г. В. Бьеркнес указал, что для описания атмосферных процессов можно использовать систему 7 уравнений гидротермодинамики с 7 неизвестными: закон сохранения трехмерного момента (3 скалярных уравнения движения); закон сохранения массы сухого воздуха; уравнение состояния идеального газа; закон сохранения энергии; уравнения для сохранения влажности во всех ее фазах.
Эта система уравнений содержит в качестве своего решения не только медленные синоптические процессы, но и быстрые гравитационные и звуковые волны. Поэтому соответствующая конечно-разностная схема требует или небольшого шага по времени или исключения этих волн. Например, если шаг сетки по горизонтали более 10 км, то можно в третьем скалярном уравнении движения (обозначения общепринятые) оставить только градиент давления и силу тяжести, т. е. перейти к гидростатическому приближению.
Так как остальные уравнения не упрощаются, то модель атмосферы, описываемая такой системой принято называть квазигидростатической. Показано, что квазигидростатичность сохраняет правильное описание медленных атмосферных процессов, но позволяет устранить (отфильтровать) внутренние акустические волны и несколько исказить внутренние гравитационные волны, особенно распространяющиеся в горизонтальном направлении.
Если шаг сетки по горизонтали менее 10 км, то третье скалярное уравнение движения необходимо использовать без упрощений, в этом общем случае модель атмосферы принято называть негидростатической. Современные системы оперативного мезомасштабного прогноза погоды используют негидростатические модели атмосферы, в то время как системы оперативного глобального прогноза погоды пока в основном используют квазигидростатические модели атмосферы.
Современные системы оперативного прогноза погоды состоят из 6 полностью равноправных подсистем: наблюдательная подсистема, телекоммуникационная подсистема, вычислительная подсистема, подсистема усвоения данных, подсистема моделирования процессов в атмосфере, почве и океане, подсистема постпроцессинга. Подчеркнем, что плохая работа или плохое использование любой из этих подсистем ухудшает качество прогноза погоды, даже если идеально работают все остальные подсистемы. В этом смысле и понимается полноправность подсистем.
В настоящее время во всех крупных прогностических центрах мира основой технологии прогноза погоды является крупномасштабная (как правило, глобальная) гидродинамическая модель с постепенно, уменьшающимся, но все еще достаточно грубым пространственным разрешением.
Таблица 1. Свойства оперативных глобальных моделей атмосферы (январь 2007 г ) Страна, Система или модель ECMWF, IFS ПРОГНОЗ: схема, количество уровней; шаг сетки, заблаговременность прогноза (сутки) TL 799 L 91; 10 суток 25 км, Великобритания, КР, UM L 50; 40 км, Германия, GME КР, L 40; 40 км, T 85 L 31, 150 км, Россия, СМ США, GFS T 382 L 64; 52 км, 0 -7 T 190 L 64; 104 км, 7 -16 АНСАМБЛЬ: Вычислительная схема, кол-во уровней; система, состав, кол-во членов ансамбля, пиковая шаг сетки (км), производительность заблаговременность Тфлопс прогноза (сутки) TL 399 L 62; 51; 50 км, 0 -10 сут IBM p 690, 2 x 68 узлов, TL 255 L 62; 51; 60 км, 1120 15 сут NEC SX 6, 34 узла; 6 L 38; 24; 90 км, 15 NEC SX 8 16 узлов, 4 IBM p 690; 2 x 52 узлов, 7 ‑‑‑‑‑‑‑ 2 x 3. 1 10 ‑‑‑‑‑‑‑ T 126 L 28, 16 суток 45; 160 км, Франция, ARPEGE TL 358 L 41; 23 -133 км, 0 -4 TL 358 L 41, 11; 23 -133 км; IFS (EC) TL 511 L 60; 40 км, 4 -7 2. 5 суток Япония GSM TL 319 L 40; 56 км, 9 T 159 L 40; 51; 112 км, 9 суток Itanium 4 x 4; 0. 1 IBM p 655 (Cluster 1600), 7. 8 Fujitsu VPP 5000, 31 процессор, 1. 2 HITACHI 11000/K 1, 2× 80 узлов× 16 пр, 21
Рис. 1. Осредненные среднеквадратические ошибки прогноза на 3 и 5 суток поля давления для внетропической зоны Северного полушария на уровне моря для глобальных моделей различных метеослужб (DWD - Метеослужба Германии, ECMWF - Европейский центр среднесрочных прогнозов, France Метеослужба Франции, Japan - Метеослужба Японии, UK - Метеослужба Великобритании, USA - Метеослужба США).
Несмотря на успехи в гидродинамическом моделировании и системе усвоения данных в последние десятилетия, крупномасштабные модели имеют в ряде регионов различные систематические ошибки, природу которых установить непросто. Наиболее вероятным источником подобных ошибок могут являться недостатки в описании свойств подстилающей поверхности в сетке с большими пространственными шагами. Возможны также ошибки в описании физических процессов в атмосфере, например в описании облачности, также возможно связанные с недостаточным пространственным разрешением моделей. Во всех ведущих прогностических центрах развиваются различные подходы по уменьшению этой систематики, прежде всего за счет увеличения пространственного разрешения моделей. Одним из методов увеличения пространственного разрешения является использование региональных (мезомасштабных) гидродинамических моделей. При этом начальные данные и краевые условия для этих моделей получаются из анализов и прогнозов по крупномасштабной модели.
Так как главное внимание в данном сообщении посвящено мезомасштабным процессам в атмосфере, то напомним, что к ним относятся процессы с горизонтальным масштабом от 2 км до 2000 км.
В литературе можно встретить выделение трех подгрупп мезомасштабных процессов: α- мезомасштаб (200 км -2000 км), β- мезомасштаб (20 км -200 км), γ- мезомасштаб (2 км -20 км). Для описания волны требуется интервал, не менее 4 шагов сетки. Поэтому, строго говоря, к α – мезомасштабным моделям атмосферы можно отнести модели с шагами сетки не более 50 км, к βмезомасштабным моделям атмосферы - с шагами сетки не более 5 км и, наконец, γ- мезомасштабным моделям атмосферы - с шагами сетки не более 500 м.
Современные системы оперативного мезомасштабного прогноза погоды основываются на работе совместно с системой глобального прогноза погоды. А именно, подсистема глобального моделирования процессов в атмосфере, почве и океане должна поставлять начальные и прогностические данные на боковых границах области мезомасштабного прогноза и поле начального приближения для восстановления начального поля по данным наблюдения, если не существует соответствующая подсистема усвоения данных.
Современные системы оперативного мезомасштабного прогноза погоды В настоящее время в Европе метеослужбы разделились на несколько групп для эксплуатации и усовершенствования оперативных систем мезомасштабного прогноза погоды: ALADIN (Aire Limitée Adaptation dynamique Développement Inter. National) – основой являются разработки метеослужбы Франции; внутри группы ALADIN страны центральной Европы (Австрия, Венгрия, Румыния, Словакия, Словения, Чешская республика, Хорватия) создали подгруппу LACE (Limited Area modelling in Central Europe) с региональным центром в Праге; COSMO (COnsortium for Small-scale MOdelling) – основой являются разработки метеослужбы Германии (с 2007 сюда входит и Россия); HIRLAM (High Resolution Limited Area Model) – основой являются совместные разработки метеослужб скандинавских стран и Испании, при этом с самого начала создания этой группы Франция принимает участие на уровне научных разработок.
Характеристики негидростатических моделей в их оперативных вариантах Страна, название модели Канада Reg-GEM Срок Шаг сетки Количество Источник прогноза по уровней по информации (часы) горизонтали вертикали на боковых (км) границах 48 15 58 Не известен 30 33 GRAPES Не известна США WRF-NMM WRF-ARW 84 12 60 GFS 3 DVAR (GSI) Япония NHM 33 5 50 RSM Meso 4 DVAR Китай GRAPES_ Meso GEM Система усвоения данных 4 DVAR
Модель WRF (Weather Research and Forecasting) Рассмотрим более подробно модель WRF (динамические ядра ARW и NMM), поскольку она является моделью общего пользования, может быть установлена без каких-либо лицензионных условий и используется в Гидрометцентре России.
История развития модели WRF В США работы над негидростатическими моделями, ориентированными на воспроизведение достаточно широкого круга мезомасштабных атмосферных процессов, начались примерно в 1977 году, но не в метеорологической службе, как в Европе, а в университетах или Национальном центре по исследованию атмосферы (NCAR, National Center for Atmospheric Research), который является межуниверситетской организацией. Практически одновременно и параллельно развивались две наиболее известные негидростатические системы: RAMS и MMN. Первая из них была разработана в Университете шт. Колорадо. Сокращение RAMS происходит от Regional Atmospheric Modeling System. Второе сокращение никогда не встречается, бука N поставлена здесь вместо номера, который менялся с годами, начиная с N = 1 до N =5. В последние 15 лет наращивание номеров прекратилось и название модели застыло на ММ 5: Mesoscale Model 5 (модель пятого поколения). В дальнейшем менялись только номера версий.
На протяжении последних 15 лет модель ММ 5 широко распространилась по всему миру. Интересно отметить, что в самих США модель ММ 5 никогда не имела статуса оперативной модели NCEP (National Centers for Environmental Prediction), в то время как используется во многих странах для составления оперативных краткосрочных прогнозов в метеорологических службах. Модель ММ 5 послужила прародительницей для модели WRFARW. Здесь WRF является сокращением от Weather Research and Forecasting, а ARW – сокращением от Advanced Research WRF. Первое из этих сокращений создает объединяющее начало для двух динамических ядер: ARW, разработанного в NCAR, и NMM (Nonhydrostatic Mesoscale Model), разработанного в NCEP. Предполагается, что в будущем это будет единая прогностическая система, в которой можно обращаться к различным динамическим ядрам (ARW или NMM) и к одному и тому же набору параметризаций. В настоящее время обе модели представляют собой по существу отдельные прогностические системы, требующие самостоятельной процедуры установки, хотя в них имеется достаточно много общих элементов.
Общая структура прогностической системы WRF Система WRF состоит из следующих основных блоков: 1. предварительной обработки (WRF Preprocessing System, WPS), 2. инициализации (WRFDA), 3. модели WRF (динамических модулей ARW или NMM и параметризаций) и 4. системы подготовки и вывода модельной продукции. Для модели ARW существует дополнительный блок трехмерного вариационного усвоения наблюдений.
Использование вложенных сеток В модели WRF имеется возможность использования вложенных сеток. При этом в настоящее время существуют следующие ограничения. Вложения могут производиться только в горизонтальной плоскости, поэтому по вертикали область расчетов должна быть одинаковой на всех сетках. Вложенные сетки должны быть ориентированы точно так же, как и материнская сетка и, наконец, шаг каждой дочерней сетки должен быть в целое число раз меньше, чем шаг родительской сетки. Имеется также возможность решения задачи на подвижной сетке.
В качестве начальных и краевых условий при работе с моделью WRF в ГМЦ (Москва) имеется возможность использовать четыре типа данных: 1. Объективный анализ ГМЦ (автор Багров А. Н. ) с шагом 1, 25 гр. , проводимый 2 раза в сутки (00 и 12 СГВ) и прогнозы по глобальной спектральной прогностической модели, версии Т 194 L 31 (в базе через 12 часов до 5 суток). 2. Объективный анализ ГМЦ с шагом 1, 25 гр. (автор Цырульников М. Д. ) проводимый 2 раза в сутки (00 и 12 СГВ) и прогнозы по глобальной полулагранжевой модели (автор Толстых М. В. ) (в базе через 12 часов до 5 суток). 3. Объективный анализ и прогнозы NCAR/NCEP – США в 1 градусной сетке, получаемые по сети Интернет 4 раза в сутки (00, 06, 12 и 18 СГВ) и прогнозы от каждого анализа (через 6 часов до 5 суток). 4. Международная сеть GLORIAD.
Международный проект GLORIAD В последние годы в связи с формированием ряда крупных международных научных проектов (в том числе ориентированных на создаваемые системы распределенных вычислений и хранения данных - ГРИД) возникли новые требования к передаче больших объемов информации. До сих пор обмен данными между научноисследовательскими центрами разных стран осуществлялся, как правило, через общую сеть Интернет, что накладывало на него существенные ограничения по скорости и качеству. Однако новые требования рождают и новые предложения, которые уже сейчас могут быть реализованы в некоторых сетевых инфраструктурных проектах, одним из которых является ГЛОРИАД (GLORIAD - Global Ring Network for Advanced Application Development) - глобальная высокоскоростная сетевая инфраструктура, специально предназначенная для телекоммуникационного обеспечения передовых научных проектов. ГЛОРИАД поддерживается консорциумом 11 стран: США, Российской Федерации, Китайской Народной Республики, Кореи, Нидерландов, Канады и стран Северной Европы (Дании, Швеции, Норвегии, Финляндии и Исландии), каждая из которых вносит свой вклад в построение глобальной оптической сети кольцевой топологии с пропускной способностью 10 Гбит/с. Со стороны России координатором проекта является Российский научный центр "Курчатовский институт". http: //www. gloriad. ru/
Области применения сети GLORIAD : Астрономия Метеорология Термоядерный синтез Геофизика Grid-вычисления Физика высоких энергий Медицина Сети
Предварительная обработка (WPS) Система предварительной обработки представляет собой комплекс из трех программ, который готовит входные данные для программы инициализации real. exe при расчетах по реальным начальным данным. В первой программе regrid определяются модельные области и производится интерполяция географических и статических переменных в узлы сетки. Во второй программе ungrib выбираются поля из сводок ГРИБ (сейчас из сводок ГРИБ 2). В третьей программе metgrid производится горизонтальная интерполяция метеорологических полей в узлы модельных сеток, определенных в программе geogrid.
Инициализация (WRFDA) Инициализация (усвоение данных) модели WRFARW производится в программе real (название real относится к случаю прогнозов по реальным данным). В этой программе производится вертикальная интерполяция начальных данных в орографические координаты модели и заготавливаются граничные условия на срок прогноза по данным материнской модели. На этой стадии может быть подключен блок трехмерного вариационного усвоения данных, который обеспечивает усвоение обычных, спутниковых и радиолокационных измерений.
Модель WRF Обе модели WRF (ARW и NMM) состоят грубо из двух частей: динамического ядра и набора параметризаций физических процессов. Динамические ядра являются существенно различными. По ним, собственно, и различаются модели ARW и NMM. Многие параметризации являются общими для обеих моделей и выбираются заданием соответствующих признаков (переключателей) в списках вводимых переменных (NAMELIST).
Система подготовки вывода модельной продукции В обеих моделях имеются блоки диагностики, в которых рассчитывается достаточно большое количество дополнительных переменных, используемых в практике синоптических прогнозов. Кроме этого в системе вывода обеспечивается возможность интерполяции переменных с модельных уровней на изобарические поверхности или геометрические высоты. Предусмотрена также возможность представления выходной продукции в коде ГРИБ для ее распространения по линиям связи. Выходная информация содержит около 200 наименований переменных, характеризующих состояние атмосферы, подстилающей поверхности и почвы, включая гидрологические характеристики типа поверхностного и грунтового стока.
Использование модели WRF для метеорологического обеспечения Универсиады 2013 Модель WRF может быть использована по следующим основным направлениям: 1. Оперативный прогноз погоды а) сверхкраткосрочный прогноз (в интервале времени 0 -12 часов) б) краткосрочный прогноз (в интервале времени 12 -72 часа) в) среднесрочный прогноз (от 3 до 7 суток). 2. Мониторинг и прогноз опасных метеорологических явлений (сильный дождь, град, сильный ветер, экстремально высокая температура).
Для оперативного прогноза погоды нужно решить 3 задачи: Приобретение кластера с быстродействием 10 teraflops для составления прогнозов на ограниченной территории на двух вложенных сетках с шагом 3 км (внешняя сетка) и шагом 1 км (внутренняя сетка) (около 10 млн. руб. ). 2. Выделение серверной комнаты (50 м 2) с хорошим кондиционированием (2 кондиционера мощностью по 75 к. Вт) и достаточными энергоресурсами (50 -60 к. Вт для кластера) (около 4 млн. руб. ) 3. Наличие линии связи с быстротой передачи до 10 Мбит/с для получения анализов и прогнозов из материнской модели GFS (США). Если эти проблемы будут решены, то ГМЦ поможет с установкой WRF-ARW в Казанском университете. 1.
Мониторинг и прогноз опасных метеорологических явлений Рассмотрим решение этой задачи на примере Мурманской области (работа выполнена Гидрометцентром РФ).
Прогноз Опасных Метеорологических Явлений для Мурманской области с помощью гидродинамической модели высокого пространственного разрешения Прогнозируется пять видов опасных явлений, характерных для северных областей России в четырех градациях Градации Крас Оранж Желт Зел (оч оп) (опасная) (пот оп) (спок) 1 Ветер F≥ 25 14≤F< 25 12≤ F<14 F< 12 2 Дождь R≥ 50 15≤R<50 07≤ R< 15 R< 7 3 Снег R≥ 20 6≤R<20 3 ≤ R< 6 R<3 4 Мороз L ≤-45 -45<L≤-40 -40<L≤ -35 L>-35 5 Жара H ≥ 30 25≤H<30 20≤H<25 H<20
Область прогноза (1500 х1500 км) и ее орография
Карта типов подстилающей поверхности
Карта и таблица представления информации об опасных метеорологических явлениях
Прогноз ветра от 12 часов 28 мая 2009 г. на 00 часов 29 мая 2009 г.
Прогноз ветра от 12 часов 28 мая 2009 г. на 00 часов 29 мая 2009 г.
Другие возможные применения модели WRF: Исследование регионального климата РТ и прилегающих территорий. Исследование региональных циркуляционных и режимообразующих процессов (взрывной циклогенез, местная циркуляция, конвекция и др. ). Изучение загрязнения атмосферы. Специализированные метеорологические прогнозы. Использование в учебном процессе. Создание университетского бюро погоды с широким привлечением студентов (можно в форме малого предприятия) для метеорологического обслуживания организаций Казани и РТ.
Скачать презентацию Мезомасштабные модели прогноза погоды и возможность их использования
19 (1).ppt