ВВЕДЕНИЕ 4
1.ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗА ПОГОДЫ 6
1.1 Классификация численных прогностических моделей 6
1.2 Виды численных прогностических моделей 7
1.3 Методы численного прогноза погоды 9
1.3.1 Конечно-разностный метод (метод сеток) 9
1.3.2 Спектральный метод и метод конечных элементов 10
2. НЕГИДРОСТАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ПРОГНОЗА МЕЗОМАСШТАБА .. 11
2.1 Общие сведения о мезомоделях 11
2.2 Современные системы оперативного мезомасштабного прогноза погоды 13
2.2.1 Негидростатические модели общего пользования WRF-ARW и WRF-
NMM 13
2.2.2 Негидростатическая модель прогноза погоды Гидрометцентра России
15
2.3Мезомасштабная модель COSMO-RU 16
2.3.1 Краткие сведения о консорциуме COSMO 16
2.3.2 Общая характеристика модели COSMO 17
2.3.3 Начальные и граничные условия 17
2.3.4 Основные уравнения модели COSMO 18
3. Результаты испытаний модели COSMO RU в зимний период 2013-2014 года 25
3.1 Оправдываемость прогнозов температуры воздуха 25
3.2 Оправдываемость прогнозов атмосферных осадков
Заключение
Литература
Изучение свойств атмосферы и прогнозы погоды имеют огромное экономическое и социальное значение. Различные модели, имеющие в своей основе сведения об атмосфере, находят многообразное и обширное применение. Прогнозы погоды и предупреждения об опасных явлениях используются для защиты жизни и имущества; специализированные прогнозы важны для сельского хозяйства, коммунальных предприятий, всех видов транспорта, для планирования любых работ на открытом воздухе, в повседневной жизни людей. Погода и ее прогноз влияют на фондовые рынки.[1] При решении задач прогнозирования погоды атмосфера рассматривается как сложная система, состояние которой характеризуется различными метеорологическими параметрами: влажность воздуха,
температура, давление, скорость и направление ветра, продукты конденсации (облачность, осадки, туман и др.), различные атмосферные явления (грозы, пыльные бури и др.). Большинство этих параметров измеряется непосредственно или определяется визуально, некоторые могут быть получены путем расчетов (например, вертикальные движения). Комплекс параметров атмосферы определяется оптимальностью числа параметров, необходимых для качественного анализа состояния атмосферы. Существенным является определение оптимальной частоты и плотности наблюдений (плотность измерительной системы). Исходными данными для решения этой сложной задачи является масштабно-временная структура атмосферных процессов, заблаговременность, время действия прогнозов, технические возможности и экономические соображения. Приближенный учет этих факторов показывает, что при составлении краткосрочных прогнозов погоды необходимы данные с площади 107 км2 при плотности измерений не менее 200-300 км и частоте 4-6 раз в сутки. [4]
В основе любой прогностической модели лежат данные о состоянии атмосферы, которые называются данными наблюдений. Для выполнения прогноза погоды подготавливаются исходные данные с помощью объективного анализа. Информацией для него являются сводки в виде телеграмм самых разных наблюдений.
Целью данной курсовой работы является оценка оправдываемости прогноза температуры воздуха и осадков в Казани зимой по модели cosmo-ru
Для решения поставленных целей решались следующие задачи:
1.Обзор литературы
2. Статистическая обработка исходных данных
3. Анализ и сопоставление полученных результатов с реальными данными
4. Выявление метеоявлений, оправдываемых с наибольшей вероятностью
В качестве исходных данных были использованы:
1. Таблицы метеорологических наблюдений ТМС по станции Казань за зимний период 2013-2014г.
2. Прогноз погоды на 42 часа по модели cosmo-ru за сроки 00, 06, 12 часов(по Гринвичу)
Прогнозы модели COSMO-RU для г.Казань показали хорошую оправдываемость как по температуре воздуха, так и по атмосферным осадкам. В целом, оправдываемость прогнозов температуры оказалась несколько выше, чем оправдываемость прогнозов атмосферных осадков. За период исследования модель чаще занижала прогноз температуры. Исключением является февраль. В этом месяц прогностические значения температуры были завышены. Прогнозы атмосферных осадков чаще всего завышались. В заключение можно сделать вывод, что модель COSMO-RU имеет достаточно высокие результаты оперативных испытаний. Качество ее прогнозов удовлетворяет требованиям краткосрочного прогноза общего пользования , поэтому данная модель может использоваться в оперативной практике.
