Современные прогнозы погоды и климата основаны на численном решении уравнений гидродинамики атмосферы. В основе такого прогноза лежат гидродинамические модели атмосферы.
В настоящее время существуют, по крайней мере, три масштаба моделей, описывающих формирование погоды и климата с различным пространственным масштабом:
1) глобальные, которые используют в самых больших центрах погоды для прогноза крупномасштабных процессов и формирования динамических краевых условий к региональным прогнозам;
2) региональные, которые имею шаг около 3-10 километров, и служат для детального описания развития синоптических процессов над регионами, которые обслуживаются большинством центров погоды;
3) мелкомасштабные, с шагом от 100 до 500 метров, предназначенные для детального изучения процессов, формирующих погоду приземного и пограничного слоя.
Все модели описывают одну и ту же физику, но с разной детализацией и параметризациями явно не представляемых в модели, но важных физических процессов. В настоящее время наиболее полезны для профессиональной деятельности гидрометеорологов региональные модели. Они позволяют рассматривать все важнейшие опасные явления, такие, например, как наводнения всех видов, опасные конвективные явления, опасные температурные волны. Кроме того, региональные модели используются для статистического моделирования формирования и изменений регионального климата. Сложность этих моделей такова, что их разработкой заняты только большие коллективы высококвалифицированных работников. Но те модели, которые имеются в свободном доступе, дают возможность после изучения применять их для самых разнообразных региональных исследований, в частности, для восполнения недостающей климатологической информации.
Все гидродинамические модели атмосферы не лишены ошибок. Типов ошибок гидродинамического моделирования несколько. Это ошибки начальных данных, ошибки, связанные с постановкой граничных условий, ошибки в формулировке (упрощении) уравнений, ошибки, обусловленные выбором пространственного и временного разрешения модели, ошибки, связанные с выбором схем параметризации физических процессов подсеточного масштаба.
Все эти ошибки оказывают существенное влияние на качество моделирования. Это объясняет актуальность данного исследования, которое посвящено уменьшению влияния некоторых описанных выше ошибок на качество воспроизведения приземной температуры моделью WRF.
Целью данного исследования была оценка качества воспроизведения приземной температуры Санкт-Петербурга моделью WRF при различных конфигурациях модели и улучшение качества моделирования путём подбора оптимальной конфигурации.
Для достижения поставленной цели были определены следующие задачи:
1. Изучить мезомасштабную модель WRF.
2. Изучить интерпретационные языки программирования MATLAB и NCL для визуализации результатов моделирования.
3. Провести численные эксперименты с моделью WRF.
4. Произвести оценку качества моделирования и подобрать оптимальную конфигурацию модели для г. Санкт-Петербург.
Работа состоит из введения, пяти глав и заключения. В первой главе приводятся основные сведения о модели WRF. Во второй главе описывается процесс настройки модели и производится верификация результатов тестового моделирования. В третьей главе подбирается оптимальная комбинация схем параметризаций процессов подсеточного масштаба с целью улучшения качества моделирования. В четвёртой главе осуществляется подбор оптимальной конфигурации вычислительных сеток с целью увеличения качества моделирования. В пятой главе производится подбор эмпирических коэффициентов в схеме параметризации планетарного пограничного слоя также с целью улучшения качества моделирования. В конце работы приведён список использованных источников, состоящий из 44 наименований, а также два приложения.
В заключении сформулируем основные результаты и выводы по работе.
1. Во второй главе была подобрана вычислительная сетка, а также для того чтобы обеспечить устойчивость численного решения исходя из числа Куранта был подобран шаг по времени. Шаг по времени был равен 50 секундам.
2. Во второй главе был произведён тестовый запуск модели и произведена верификация результатов тестового моделирования.
3. В третьей главе по результатам верификации моделирования была подобрана оптимальная комбинация процессов подсеточного масштаба и тем самым улучшено качество моделирования приземной температуры воздуха в г. Санкт-Петербург.
4. В четвёртой главе было доказана неэффективность использования вложенных сеток в данной работе.
5. В пятой главе был подобран эмпирический коэффициент Ск, который используется для расчёта коэффициента турбулентного обмена импульсом и тем самым ещё немного улучшено качество моделирования приземной температуры в г. Санкт-Петербург.
Резюмируя всё вышеизложенное, в данной работе произведены оценки качества моделирования приземной температуры в г. Санкт-Петербург при различных конфигурациях модели и подобрана оптимальная конфигурация модели. Таким образом, модель оптимизирована для г. Санкт-Петербург и подготовлена для метеорологических исследований в данном регионе.
