ВВЕДЕНИЕ 1
1. ПРОГНОСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ И ИХ ХАРАКТЕРИСТИКИ 5
1.1. Краткий обзор современных прогностических моделей прогноза погоды 9
1.2. Принципы построения прогностических моделей атмосферы_ 40
2. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА МОДЕЛИ COSMO_ 46
2.1. Блок математики 11
2.2. Блок физики: начальные, граничные и боковые условия 16
2.3. Счетные уровни для атмосферы и почвы 20
2.4. Модель СОБМО- RU и ее развитие в России 21
2.5. Применение модели COSMO-RU в Гидрометцентре России 24
2.6. Основные виды продукции COSMO-RU07 для распространения потребителям 26
3 ОПРАВДЫВАЕМОСТЬ ПРОГНОЗОВ ТЕМПЕРАТУРЫ ВОЗДУХА И АТМОСФЕРНЫХ ОСАДКОВ НА ПЕРВЫЕ СУТКИ ПО МОДЕЛИ COSMO-RU С ШАГОМ СЕТКИ 2,2 КМ В ТЕПЛЫЙ ПЕРИОД 2013-2015 гг. В КАЗАНИ 29
3.1. Обзор погодных условий г. Казань (теплый период 2013-2015гг.) 29
3.2. Результаты испытаний модели COSMO-RU 2013-2015гг 50
3.2.1. Оценка успешности прогноза температуры воздуха теплого периода с
2013 по 2015 года в Казани 51
3.1.2. Оценка успешности прогноза количества осадков теплого периода с
2013 по 2015 года в Казани 61
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 70
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 72
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 уравнения движения);
• закон сохранения массы сухого воздуха;
• уравнение состояния идеального газа;
• закон сохранения энергии;
• уравнения для сохранения влажности во всех ее фазах.
В настоящее время во всех крупных прогностических центрах мира основой технологии прогноза погоды является крупномасштабная гидродинамическая модель с постепенно, уменьшающимся, но все еще достаточно грубым пространственным разрешением. Не смотря 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[13].
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 гидродинамических моделей. При этом начальные данные и краевые условия для этих моделей получаются из анализов и прогнозов по крупномасштабной модели[13].
Целью настоящей работы являлась оценка оправдываемости прогнозов температуры воздуха и количества атмосферных осадков на первые сутки по модели COSMO-RU с шагом сетки 2,2 км при различных синоптических ситуациях в теплый период 2013 - 2015 гг. в Казани.
Для достижения поставленной цели в работе решались следующие задачи:
1. Изучение прогностической модели COSMO-RU по литературным источникам.
2. Создание базы данных по фактическим значениям температуры воздуха и атмосферных осадков, по прогнозам температуры воздуха и атмосферных осадков в Казани на первые сутки по модели COSMO-RU в теплый период с 2013 по 2015 г.
3. Статистическая обработка исходных данных и анализ оправдываемости прогнозов максимальной и минимальной температуры воздуха и атмосферных осадков теплого периода в Казани на первые сутки по модели COSMO-RU при различных синоптических ситуациях за теплый период с 2013 по 2015 года в Казани
4. Сопоставление успешности прогнозов температуры воздуха и атмосферных осадков по модели COSMO-RU с успешностью официальных прогнозов, составляемых в отделе метеорологических прогнозов ФГБУ "УГМС Республики Татарстан".
В настоящей работе в качестве исходных данных использовались:
• результаты прогнозов температуры воздуха и атмосферных осадков в Казани на первые сутки по модели COSMO-RU.
• фактические значения температуры воздуха и количества атмосферных осадков по данным метеорологической станции Казань (Опорная) для теплого периода 2013 - 2015 гг.
В настоящей работе произведена оценка оправдываемости прогнозов температуры воздуха и атмосферных осадков по модели COSMO-RU с шагом 2,2 км для г. Казани - теплый период 2013-2015 гг. В результате проведенного анализа удалось сформулировать следующие основные выводы:
1. В целом погодные условия в теплый период с 2013 по 2015 год в Казани были разнообразными. В отдельные периоды погодные условия были устойчивыми и спокойными, в отдельные, напротив, крайне неустойчивыми. Таким образом, оценка оправдываемости прогнозов температуры воздуха и атмосферных осадков по модели COSMO-RU, выполненная при крайне разнообразных синоптических условиях, представляется вполне актуальной и интересной.
2. Наихудшая оправдываемость прогнозов максимальной и минимальной температуры по модели COSMO-RU, как и предполагалось, приходится на апрель, что обусловлено сезонной перестройкой барического, термического полей и рядом других факторов. В целом для прогнозов максимальной и минимальной температуры прослеживается положительная тенденция успешности апрельских прогнозов по модели COSMO-RU.
3. Оправдываемость максимальной температуры колеблется от 22%- апрель 2013 года до 97% -август 2013 года. Оправдываемость минимальной температуры апреля колеблется от 54% - апрель 2014 года, до 99%- сентябрь 2015 года. Прогнозирование минимальной температуры по модели COSMO-RU оправдывается лучше.
4. Прогнозы максимальной и минимальной температуры, а также атмосферных осадков составляемых в ФГБУ "УГМС Республики Татарстан" более успешны, чем прогнозы по модели COSMO-RU. Таким образом, физико-статистический метод прогноза погоды в сочетании с опытом синоптика и с учетом гидродинамических прогнозов является наиболее оптимальным.
5. Успешность прогнозов максимальной и минимальной температуры по модели COSMO-RU в абсолютном большинстве случаев возрастает с уменьшением заблаговременности прогноза, в отличие от прогнозов атмосферных осадков, где не прослеживаются четкие зависимости в успешности оправдываемости прогноза атмосферных осадков от заблаговременности прогнозов.
6. Успешность прогнозов дневных осадков колеблется от 50% - апрель 2013 года, до 85% - июнь 2013 года. Оправдываемость ночных атмосферных осадков варьирует с 35%- август 2014 года, до 75%- июнь 2013 года. Успешность прогнозов дневных атмосферных осадков по модели COSMO-RU выше, чем прогноз ночных осадков.
7. За рассматриваемый период наибольшее количество случаев как при прогнозе температуры воздуха и атмосферных осадков приходится на дни и ночи когда отмечался циклон и антициклон. Наибольший процент оправдываемости прогнозов минимальной и максимальной температуры воздуха и осадков наблюдается при прохождении гребня, антициклона и теплого сектора, т.е. устойчивых макропроцессов. Наименьшая оправдываемость температуры воздуха и атмосферных осадков приходится на фронт окклюзии и волну.
1. Астахова Е.Д. Построение ансамблей начальных полей для системы кратко- и среднесрочного ансамблевого прогнозирования погоды // Труды Гидрометцентра России. - 2008. - Вып. 342. - С. 98-117.
2. Багров А.Н. Сравнительная оценка успешности прогнозов элементов погоды на основе ряда отечественных и зарубежных моделей атмосферы различного масштаба // Информационный сборник № 35. - 2008. - С. 3-20.
3. Барашкова Н. К., Л. И. Кижнер , М. А. Волкова, И. В. Кужевская, А. В. Старченко, Н. Н.Богословский, В.В. Чуруксаева Современные прогностические модели в численных прогнозах погоды. Изд- во Томский Государственный Университет, 2013г. с. 297.
4. Вильфанд Р.М., Ривин Г.С., Розинкина И.А. Мезомасштабный краткосрочный прогноз погоды в Гидрометцентре России на примере COSMO-RU / Метеорология и гидрология. - 2010. - № 1. - С. 5-17. 3.
5. Вильфанд Р.М., Ривин Г.С., Розинкина И.А. Система COSMO-RU
негидростатического мезомасштабного краткосрочного прогноза погоды
Гидрометцентра России- 2010. - № 8. - С. 5-20.
6. Наац В. И. Математические модели и численные методы в задачах
экологического мониторинга атмосферы / В. И. Наац, И. Э. Наац. Москва: Физматлит, 2010. 327 с.табл.; 22.Библиогр.: с. 317-327.
7. Муравьев А.В., Куликова И.А. Оценка экономической эффективности ансамблей гидродинамических прогнозов на основе вероятностных оценок качества // Метеорология и гидрология. - 2004. - № 11. - С. 17-26.
8. Муравьев А.В., Куликова И.А., Круглова Е.Н., Казначеева В.Д. Использование ансамблей в прогнозе метеорологических полей // Метеорология и гидрология. - 2005. - № 7. - С. 5-17
9. Ситников И.Г., Полякова И.В. Практическое применение ансамблей гидродинамических прогнозов метеорологических полей // Метеорология и гидрология. - 1997. - № 8. - С. 113-118.
10. Пиловец Г.И. Метеорология и климатология: Учебное пособие - М.: НИЦ Инфра-М; Мн.: Нов. знание, 2013. - 399 с.
11. Угрюмов А.И. Долгосрочные метеорологические прогнозы./ Учебное пособие. - СПб, изд. РГГМУ, 2006. - 84 с.
12. Hsu W.-R., Murphy A.H. The attributes diagram: A geometrical framework for assessing the quality of probability forecasts // Int. J. Forecasting. - 1986. - Vol. 2, Iss.
3. - P. 285-293.
13. Kain J., Fritsch J. Convective parameterization for mesoscale models: The Kain- Fritsch scheme // The Representation of Cumulus Convection in Numerical Models, Meteor. Monogr. - Boston.: American Meteorological Society, 1993. - Vol. 24, N 46. - P. 165-170.
14. Wan, H., M. A. Giorgetta, G. Zaeangl, M. Restelli, D. Majewski, L. Bonaventura, K. Froehlich, D. Reinert, P. Ripodas, L. Kornblueh, and J. Foerstner. 2013. The ICON-
1.2 hydrostatic atmospheric dynamical core on triangular grids. Part 1: Formulation and performance of the baseline version. - Geosci. Model Dev., № 6, p. 735-763.
15. Наставление по краткосрочным прогнозам погоды общего назначения. РД 52.27.724 - 2009. Обнинск «ИГ - СОЦИН» 2009 г. режим доступа-[Электронный ресурс] http://method.hydrome t.ru/
16. Базовое описание Модели Cosmo-RU [Электронный ресурс]http://www.cosmo-model.org/content/model/general/basicDesign.htm
17. Технологическая линия системы краткосрочных мезомасштабных оперативных прогнозов погоды ^smo-RU с шагом сетки 7 км [Электронный ресурс] http://method.meteorf.ru/publ/tr/tr347/rivin.pdf
18. Система мезомасштабного прогноза погоды COSMO-RU: ансамблевый прогноз
Д.Ю. Алферов, Г.С. Ривин [Электронный ресурс]
http://method.meteorf.ru/publ/tr/tr346/alf r.pdf
19. Система COSMO-RU негидростатического мезомасштабного краткосрочного прогноза погоды Гидрометцентра России: второй этап реализации и развития Г. С. Ривин, И. А. Розинкина, Р. М. Вильфанд, Д. Ю. Алферов, Е. Д. Астахова, Д. В. Блинов, А. Ю. Бундель, Е. В. Казакова, А. А. Кирсанов, М. А. Никитин, В. Л. Перов, Г. В. Суркова, А. П. Ревокатова, М. В. Шатунова, М. М. Чумаков, Журнал метеорология и гидрология 2015 № 6 [Электронный ресурс] https://istina.msu.ru/media/publications/article/13c/9ee/9649112/06 Rivin 06 2015.pdf
20. Руководящий документ наставление гидрометеорологическим станциям и
постам разработан Главной геофизической обсерваторией им. А.И.Воейкова (ГГО) Росгидромета (РД 52.27.723-2009),с.90[Электронный ресурс]
http://ipk.meteorf.ru/images/stories/literatura/rd/52.04.614 2000.pdf