Развитие метода динамической интерполяции метеорологических полей на базе модели ММ5 тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 25.00.30, кандидат географических наук Бабина, Екатерина Дмитриевна

• Бабина, Екатерина Дмитриевна
• кандидат географических наук
• 2011

Оглавление диссертации кандидат географических наук Бабина, Екатерина Дмитриевна

§1.1. Глобальные архивы метеорологических полей.

§1.2. Восстановление метеорологических полей по данным наблюдений.

§1.2.1. Формально-математические методы восстановления полей.

§1.2.2. Статистические методы восстановления метеорологических полей.

§1.2.3. Динамические методы восстановления метеорологических полей.

Глава 2. Метод динамической интерполяции метеорологических полей.

§2.1. Описание мезомасштабной модели ММ5.

§2.2. Численные эксперименты.

§2.2.1. Области интегрирования модели.

Глава 3. Оценка результатов интегрирования мезомасштабной модели ММ5.

§3.1. Метод оценки модельных данных.

§3.1.1. Фаззи-верификация.

§3.1.2. Метод пространственно-осредненных величин.

§3.2. Сопоставление формально-интерполированных данных реанализа >ГСЕР/>ГСАК с полями ММ5 и данными станционных наблюдений.

§3.3. Оценка результатов моделирования методом пространственно-осредненных величин.

Глава 4. Синоптические и региональные особенности интерполированных полей.

§4.1. Синоптические особенности метеорологических полей.

§4.2. Особенности метеорологических полей, обусловленные физико-географическими факторами.

Глава 5. Практическое применение результатов динамической интерполяции метеорологических полей.

§5.1. Прогнозирование атмосферной засухи на Европейской части 115 России.

§5.2. Подходы к прогнозированию паводков в бассейнах рек 123 Европейской части России и Предуралья.

Заключение диссертации по теме «Метеорология, климатология, агрометеорология», Бабина, Екатерина Дмитриевна

Заключение

Метод динамической интерполяции метеорологических полей имеет принципиальное преимущество по сравнению с другими методами. В этом смысле он является оптимальным и его использование особенно эффективно при климатических и физико-географических исследованиях в районах с редкой сетью метеонаблюдений.

Существующие в настоящее время мезомасштабные атмосферные модели, в том числе модель ММ5, позволяют производить динамическую интерполяцию глобальных метеорологических полей для- территорий площадью порядка 1000x1000 км. Использование в качестве начальных полей данных глобальных метеорологических архивов Реанализа позволяет значительно улучшить их качество и повысить пространственное разрешение.

Оценка метеорологических полей, интерполированных методом динамической интерполяции, показала, что в пределах небольших по площади территорий возможно воспроизведение основных региональных климатических особенностей территории: понижение температуры воздуха-и влагосодержания в горах; орографическое усиление осадков; увеличение удельной и относительной влажности над акваториями крупных водоемов; изменение направления воздушного потока при пересечении горных хребтов; местные циркуляции (бризы, горно-долинные ветры, фены).

Также интерполированные поля отражают протекающие синоптические процессы. Использование «фаззи»-верификации для сравнения данных моделирования и станционных наблюдений дает более правильное представление о качестве интерполированных полей. С увеличением площади осреднения качество модельных данных возрастает.

При разрешении модельной сетки 10 км доверительный масштаб рассматриваемых полей составляет 100 км.

Сопоставление временных серий модельных и наблюденных значений показало, что модель повторяет наблюдаемую динамику июльских среднесуточных температур, осадков и влажности с 1980 по 1989 г. В модельном ряду отсутствуют систематические нарушения, наблюдается совпадение в среднем по времени совпадение экстремумов со станционным рядом.

Детализированные мезомасштабной моделью данные обеспечивают высокое качество информации о количестве осадков в пределах речных бассейнов, что может быть эффективно использовано в задачах прогнозирования дождевых паводков.

Детализированные мезомасштабной моделью данные обеспечивают высокое качество информации о температуре и количестве осадков и могут быть эффективно использованы в задачах диагноза и прогноза атмосферных засух.

Список литературы диссертационного исследования кандидат географических наук Бабина, Екатерина Дмитриевна, 2011 год

1. Акентьева Е.М., Алексеев Г.В., Анисимов O.A. и др. Оценочный доклад об изменениях климата и их последствиях на территории Российской Федерации. — Росгидромет, Москва, 2008.

2. Алдухов O.A., Багров А.Н. и др. Статистические характеристики прогностических метеорологических полей и их использование для объективного анализа. — Метеорология и Гидрология, 2002, №10, с. 18-34.

3. Алисов Б.П. Климат СССР. Москва, изд-во МГУ, 1956.

4. Алпатьев A.M., Архангельский A.M., Подоплелов Н.Я. и др. Физическая география СССР. Москва, 1973.

5. Багров H.A. Засуха и ее определение. — Метеорология и Гидрология, 1992, №9, с. 66-74.

6. Багров H.A. К вопросу о частоте засух. — Метеорология и Гидрология, 1986, №12, с. 43-49.

7. Барабанова О.В. Оценка качества воспроизведения температуры воздуха региональной моделью COSMO-RU на территории Северного Кавказа в зимний период с применением методики «фаззи». Курсовая работа 4 курса — Москва, МГУ, 2009.

8. Батырева О.В., Лукиянова JI.E. Крупные аномалии температуры и осадков на территории ETC, Западной Сибири» и Казахстана. Метеорология и Гидрология, 1982; №3, с. 30-39.

9. Бедрицкий А.И. Современное состояние системы метеорологических наблюдений в РФ. Метеорология и Гидрология, 1996, №1.

10. Безрукова H.A. Морфология полей фронтальных осадков. — Метеорология и Гидрология? 1991, №10, с. 11-20.

11. Белов П.Н., БорисенковЕ.П., Панин Б.Д. Численные методы прогноза погоды. Л, Гидрометеоиздат, 1989.

12. Веренчиков H.H. Прикладные аспекты осреднения значений гидрометеорологических величин. — Метеорология и Гидрология, 1992, №9, с. 88-96.

13. Вельтищев Н.Ф., Степаненко В.М. Мезометеорологические процессы. Москва, изд-во МГУ, 2006.

14. Вильфанд P.M., 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.

15. Гандин JI.C,, Каган P.JI. Статистические методы интерпретации метеорологических данных. — JL, Гидрометеоиздат, 1976.

16. Григорова Е.С. О мезоклимате московского мегаполиса. — Метеорология и Гидрология, 2004, №10, с. 36-46.

17. Груза Г.В., Клещенко JI.K., Тимофеева Т.П. Об изменчивости температурного и циркуляционного режимов атмосферы Северного полушария. Метеорология и Гидрология, 1982, №3, с. 8-21.

18. Гусев С.А., Медведев М.Ю., Румянцев В.А. О выборе рациональных схем размещения сети при пространственном осреднении гидрометеорологических полей. -Метеорология и Гидрология, 1982, №7, с. 50-59.19.