Тема: Анализ факторов, влияющих на циклогенез в полярных регионах с помощью модели WRF

Представленная магистерская работа посвящена теме- полярных циклонов и факторам влияющих на их развитие. Как известно, существует два основных вида циклонов - внетропические и тропические. Одним из видов внетропических циклонов являются полярные циклоны, о которых и пойдет речь.
Прежде всего необходимо дать определение такому понятию, как циклон. Итак, циклон - это воздушная масса в виде атмосферного вихря огромного диаметра с пониженным давлением в центре.
Исследование полярных циклонов (мезомаштабных полярных циклонов) актуальная проблема, привлекающая внимание исследователей сложной динамикой таких циклонов, которая отличается от циклонов тропических. Как известно, у полярного циклона короткий жизненный цикл при интенсивной и суровой погодной системе. Эти факторы в совокупности с вопросами численного моделирования полярных циклонов и представляет актуальность и значение выбранной темы исследования, а также перспективы использования факторов влияющих на циклогенез в численных моделях прогноза в экономической и повседневной жизни.
Для численного прогноза, прогноз зарождение полярного мезо вихря является сложной задачей, из-за нехватки данных для граничных и начальных условий, ввиду малого количества метеонаблюдений в полярных широтах, где они возникают.
Полярный циклон - это незначительный по размерам, но довольно активный циклон над поверхностью воды, с сильными ветрами и обильными осадками, что делает его опасным для морских судов и прибрежных зон. Поэтому, хотя задача численного моделирования полярных циклонов не является простой, важно исследовать процессы их возникновения, а также совершенствовать способы их прогнозирования.
На данный момент существуют различные численные модели прогноза, одна из них — это модель WRF. WRF - это целый ряд численных моделей погоды, которые используется как в прогностических целях, так и в исследовательских. В данной работе будет использована модель Advanced Research WRF (ARW) 4 версии.
Выбор модели Advanced Research WRF (ARW) обусловлен в первую очередь ее доступностью и популярностью. Основным преимуществом является то, что модель хороша как для прогнозирования состояния атмосферы, так она прекрасно подходит для научных исследований.
Основной целью работы является численное моделирование полярного циклона с помощью модели WRF ARW, анализ полей метеорологических величин и факторов влияющих на их образования.
Для наиболее полного раскрытия темы работы, она состоит из введения и разделена на три главы, и заключения.
В первой главе представлена общая информация о полярных циклонах и факторах влияющих на их развитие. Во второй главе описаны средства, используемые в работе и ход работы. В третьей главе сделан анализ полученных результатов исследования.
В результате мы должны получить выводы, о том какие факторы могут быть полезны для прогнозирования с помощью математической модели, такого опасного и непредсказуемого мезомаштабного явления как полярный циклон.

Купить

Обобщая и сравнивая результаты анализа с фактическими и спутниковыми данными можно сделать следующие заключения:
1. Модель в данном случае хорошо воспроизвела данный ПЦ. На стандартных метеорологических полях хорошо прослеживается жизненный циклона.
2. Анализ факторов влияющих на образования ПЦ показал, хорошие значения для того что бы мы могли говорить о наличие полярного циклорна. Некоторые поля, имея нужные значения в области исследования, но также имеют области подходящие нам по значениям, вне района образования полярного минимума. В целом для всех расчетных факторов требуется дополнительные статистические исследования для того что бы понять минимальные значение по которым можно было бы говорить о наличие полярного минимума.
3. Сравнение результатов модели с реанализом MERA, показало, что результаты модели хоть и не являются идеальными, но они смогли показать хоть и не значительные, но минимумы в месте образования полярного прогноза. Результаты модели оказались более точными по сравнению с реанализом, значения которого сильно сглажены. Компоненты ветра, давление и температура- все эти базовые метеовелечины модель показывает точнее и качественнее.

Купить