Воспроизведение осадков с помощью гидродинамических моделей различного пространственного и временного масштаба тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 25.00.30, кандидат физико-математических наук Игнатов, Роман Юрьевич

• Игнатов, Роман Юрьевич
• кандидат физико-математических наук
• 2006

Оглавление диссертации кандидат физико-математических наук Игнатов, Роман Юрьевич

Введение.

Глава.1. Анализ свойств глобальных архивов данных по осадкам и испарению.

1.1. Источники информации об осадках и испарении.

1.2. Анализ источников информации об осадках и испарении.

1.3. Анализ свойств глобальных архивов данных по осадкам и испарению.

1.4. Выводы из главы 1.

Глава 2. Анализ осадков в экспериментах с моделью общей циркуляции атмосферы Гидрометцентра России.

2.1. Исходные уравнения модели.

2.2. Краевые условия модели.

2.3. Крупномасштабная конденсация.

2.4. Параметризация крупномасштабных осадков.

2.5. Влияние температуры поверхности океана на осадки в индийском муссоне.

2.6. Свойства африканского муссона.

2.7. Влияние пространственного разрешения модели на осадки в индийском муссоне.

2.8. Влияние удвоения концентрации углекислого газа и аэрозоля па осадки.

2.9. Влияние «городских островов тепла» па региональные осадки.

2.10. Выводы из главы 2.

Глава 3. Исследование параметризации крупномасштабных осадков с учётом микрофизики облаков.

3.1. Краткое описание параметризации.

3.2. Диагностическое испытание параметризации крупномасштабных осадков на глобальных и региональных данных.

3.3. Влияние вертикальной структуры температуры и влажности на осадки.

3.4. Анализ результатов экспериментов с параметризацией крупномасштабных, осадков с учётом микрофизики облаков в модели ОЦА Гидрометцентра России.

3.5. Выводы из главы 3.

Глава, 4. Сравнение методов прогноза осадков и результатов прогноза в зависимости от пространственного разрешения.

4.1. Постановка и условия базового эксперимента с региональной негидростатической моделью ММ5.

4.2. Анализ результатов базового эксперимента.

4.3. Постановка и условия второго эксперимента.

4.4. Анализ результатов второго эксперимента.

4.5. Анализ впутримесячного изменения суточных сумм осадков.

4.6. Выводы из главы 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Воспроизведение осадков с помощью гидродинамических моделей различного пространственного и временного масштаба»

Исследование процессов преобразования влаги в атмосфере является одной из приоритетных задач современной метеорологии. Эти процессы существенно влияют па энергетику атмосферы. Важнейшим элементом гидрологического цикла атмосферы являются осадки. Атмосферные осадки формируются в результате взаимодействия процессов разных масштабов - от молекулярного до глобального. Поэтому близкое к наблюдениям воспроизведение осадков в численных экспериментах с гидродинамическими моделями циркуляции атмосферы различных пространственных и временных масштабов является актуальной задачей численной метеорологии. Задаче исследования воспроизведения осадков на различных временных и пространственных масштабах гидродинамическими моделями посвящается диссертация.

Образование осадков в моделях в первую очередь определяется влагосодержанием, условиями испарения и конденсации водяного пара и наличием восходящих движений в воздушных массах различного происхождения, которые при определенных циркуляционных условиях становятся потенциально осадкообразующими [Белое и др., 1989, Багров и др., 1985, Зверев, 1977]. Характеристики влажности, испарение и конденсация зависят от температуры воздуха и подчинены закономерностям ее распределения во времени и пространстве. Характеристики влажности в первую очередь являются результатом переноса водяного пара в системе общей циркуляции атмосферы, однако, в их формировании принимает участие и местное испарение [Исаев, 2002, Elfatih, 1996]. В результате крупномасштабных процессов (циклонические, фронтальные процессы, длинные волны) образуются восходящие движения воздуха, при этом происходит адиабатическое охлаждение ненасыщенного воздуха. Воздух достигает состояния насыщения, и выше соответствующего его уровня происходит конденсация водяного пара. В процессах с антициклонической циркуляцией образуются нисходящие движения воздуха, и происходит дивергенция влаги. На фоне крупномасштабных циркуляционных взаимодействий формируются мезомасштабиые процессы (например, ячейковая конвекция) и турбулентность [Зилитинкевич, Монин, 1974, Захаров, 1974, Белинский, 1948]. Поскольку без достаточного развития восходящих движений образования осадков не происходит (даже при необходимом влагосодержании), правомерно утверждать, что в конечном итоге основные закономерности пространственно-временного распределения осадков определяет циркуляция атмосферы [Исаев, 2001, 2002].

Таким образом, в образовании осадков участвует множество динамических и микрофизических процессов разных пространственно-временных масштабов. Как известно [Алибегова, 1985, Апасова, 1982], поле осадков является неоднородным. Более медленный по сравнению с другими метеоэлементами прогресс в гидродинамическом моделировании осадков связан с трудностью адекватного представления в моделях общей циркуляции атмосферы факторов осадкообразования и их взаимодействия. Так, например, в рамках численных моделей ОЦА невозможен полный учет микрофизики облаков и осадков. Не достаточно точно воспроизводятся вертикальные скорости восходящих движений, которые в образовании осадков играют определяющую роль. Поэтому необходима проверка качества расчета осадков в моделях циркуляции атмосферы и анализ факторов осадкообразования в моделях, и на их основе совершенствование параметризаций.

Большой вклад в создание теоретических основ численного моделирования осадкообразующих процессов внесли работы Г.И. Марчука [Марчук и др., 1967, 1970, 1986] и других отечественных ученых [Матвеев, 1957, 1981, Дюбюк, 1947, Прессман, 1975, Хаин, 1977, 1980, Казаков, Лыкосов, 1987]. Теоретические работы интенсивно осуществлялись и за рубежом [Kessler, 1969, Кио, 1974, Arakawa, Schubert, 1974, Bells, Miller, 1984, 1993, Anthes, 1977].

Одной из основных гидродинамических моделей, используемых в Гидрометцентре России для прогнозов погоды, является глобальная спектральная модель общей циркуляции атмосферы [Курбаткин и др., 1994, Фролов, Важник, 1999, Фролов и др., 2004]. Существует несколько версий спектральной модели Гидрометцентра России с различным пространственно-временным разрешением.

Со спектральной моделью в Гидрометцентре России проведено большое число численных экспериментов, целью которых было решение широкого спектра исследовательских задач [Рубинштейн, Громов, 2005, Рубинштейн, Егорова, 2000, 2002, Рубинштейн и др., 2001, Рубинштейн, Шмакин, 1999].

Все модели ОЦА и численного прогноза погоды включают в себя процедуры параметризации крупномасштабных осадков, которые делятся на два основных класса, в зависимости от того, представлена в них явно информация о характеристиках облачности, или нет. В большинстве схем, в которых не используется явно такая информация, реализован механизм крупномасштабного конденсационного приспособления. Этот механизм состоит в том, что вследствие крупномасштабных вертикальных движений и адвекции изменяются прогностические значения относительной влажности в модели, что может привести к возникновению конденсации и выпадению осадков. В схемах такого типа не учитывается количество облачной воды или другие типы гидрометеоров в облачном слое. Условия выпадения осадков несколько различаются в различных схемах данного типа. Например, осадкообразование может происходить не при 100% относительной влажности, а при достижении значения 95%, принимающегося за критическое значение осадкообразования. При этом перенасыщение (относительная влажность > 100%) сразу ликвидируется с помощью выпадения осадков, а от значения 100% до значения 95% относительная влажность уменьшается постепенно в течение заданного определенного временного интервала за счет осадкообразования. Таким образом, обеспечивается более плавное начало выпадения осадков, чем при критическом условии начала осадкообразования при относительной влажности > 100%. Критические значения относительной влажности могут быть разными для разных модельных слоев. В общем случае, чем выше слой, тем меньше критическая влажность. К такому типу схем принадлежит параметризация крупномасштабного осадкообразрования в базовой версии спектральной модели Гидрометцентре России, которая описана во 2-й главе диссертации.

Во втором типе схем крупномасштабной конденсации явно учитываются характеристики облачности. К таким схемам принадлежит, например, параметризация, разработанная в 1995 г. и внедренная в мезомасштабную модель Eta [Zhao et al, 1997)]. В этой схеме явно рассчитывается количество облачной воды и содержание ледяных кристаллов в облаке. Облака в ней появляются в результате процессов крупномасштабной конденсации. Рассчитываются два трехмерных поля облачности, балл облачности определяется по значению относительной влажности, содержание облачной воды и ледяных кристаллов - по отношению смеси вода/лед, для которого имеется собственное прогностическое уравнение. В параметризации осадкообразования по рассчитанной таким образом облачности учитываются следующие шесть основных микрофизических процессов: автоконверсия облачной воды в дождевую воду, захват облачных частиц падающими каплями дождя, автоконверсия ледяных кристаллов в снег, захват облачных ледяных кристаллов падающими снежинками, таяние снега ниже границы замерзания, испарение осадков в подоблачном слое.

Следует отметить, что испарение сконденсировавшейся влаги во всех схемах крупномасштабной конденсации рассчитывается практически одинаково. Как правило, это разновидности методики испарения по Е. Кесслеру [Kessler, 1969]. В соответствии с этой методикой, осадки из слоя осадкообразования выпадают в нижележащий слой, изменяя значение относительной влажности. Если это новое значение ниже определенного критического значения осадкообразования, происходит испарение или конденсация до тех пор, пока значение относительной влажности не достигнет критического, либо до полного испарения влаги. Количество осадков в нижнем модельном слое считается итоговым количеством осадков в модели.

Необходимо кратко упомянуть о конвективных процессах, так как они также участвуют в осадкообразовании. Глубокая конвекция (которая может распространяться до тропопаузы) оказывает сильное влияние на крупномасштабную динамику путем перераспределения тепла, влаги и количества движения. От облачного покрова, возникающего в результате конвекции, зависят нагревание поверхности и радиационные процессы, которые могут значительно менять статическую устойчивость и крупномасштабную циркуляцию атмосферы. Для движений всех масштабов важен выброс скрытого тепла при конвекции, являющегося основным источником энергии для большинства тропических систем, часть которой переносится также во внетропические широты.

Характерный масштаб конвективной облачности и осадкообразования из нее составляет от 200 м (отдельные облака) - до 200 км (скопления кучево-дождевых облаков). Средний масштаб составляет 2-20 км, что меньше разрешения современных численных моделей ОЦА, поэтому в них конвекция не может быть рассчитана явным образом, требуется её параметризация.

Конвекция появляется, когда имеется влажно-неустойчивая стратификация, и эффект ее заключается в том, что она стремится выровнять профили вертикального распределения температуры и влажности. Общий эффект конвекции состоит в перераспределении тепла и влаги ближе к устойчивой стратификации.

В реальности с зонами конвергенции и восходящих конвективных движений соседствуют зоны компенсационной дивергенции и нисходящих движений. По этой причине в параметризациях конвекции вводится учет взаимодействия облаков и окружающего воздуха. Впервые такой учет реализован Аракавой и Шубертом [Arakawa, Schubert, 1974]. В рамках этого подхода не вся энергия неустойчивости, а лишь определенная ее часть, расходуется на нагрев и перемешивание.

Помимо этого, для моделирования отдельных кучево-дождевых облаков, образующихся в областях с однородными граничными условиями, в параметризации конвекции необходим учет внешнего влияния. В часто используемой в моделях ОЦА схеме параметризации Куо [Кио, 1965, 1974] и ее модификациях это осуществлено путем расчета крупномасштабной конвергенции влаги в качестве фактора, определяющего возникновение конвекции. Эта схема конвекции реализована в численной модели ОЦА Гидрометцентра России.

В настоящее время используется несколько основных схем параметризации конвекции. Независимо от формулировок, в каждой из них решаются следующие задачи: каким образом определяются начало, локализация и интенсивность конвекции, как конвекция меняет окружающую воздушную среду, какими свойствами обладают параметризованные облака. Проводятся исследования характеристик конвекции для двух и трёхмерных моделей [Алексеева и др, 2003].

Для оценки качества результатов моделирования осадков необходимо сравнивать с данными метеорологических наблюдений. Сеть метеорологических станций распределена по Земле крайне неравномерно, поэтому для оценки результатов моделирования удобно использовать эмпирические данные в регулярной сетке точек (эталоны), покрывающие всю территорию Земли. Задача подготовки таких эталонов является по сложности задачей вполне сравнимой с самим моделированием. В большой мере это касается осадков, которые имеют сложную пространственно-временную структуру. В работе анализу эталонов уделено большое внимание.

Поскольку данные наземных станций не покрывают значительных территорий, для создания глобальных эталонов приходиться привлекать несколько разнородных источников информации, например, спутниковые наблюдения и результаты моделирования.

Существует несколько глобальных архивов данных по осадкам и испарению, которыми широко пользуются в анализе результатов моделирования. Перед исследователем, как правило, встаёт вопрос, какому архиву данных отдать предпочтение в том или ином случае. В 1-й главе выполнен обзор глобальных архивов данных по осадкам и испарению, исследованы их свойства, архивы сопоставлены друг с другом, выявлены их достоинства и недостатки, кратко описаны технологии получения каждого из упоминаемых архивов данных.

Во второй главе диссертации анализируются осадки в экспериментах со спектральной моделью Общей Циркуляции Атмосферы (ОЦА) Гидрометцентра России на различных пространственных и временных масштабах и в различных численных экспериментах. Основные положения модели и параметризации были внедрены в Гидрометцентре России группой сотрудников под руководством Г. П. Курбаткина (Курбаткин и др., 1994) для среднесрочных прогнозов погоды. Можно отметить, что, если формулировка динамической части моделей в мировой науке более или менее определилась, то математическое описание физических процессов постоянно развивается.

Муссонная циркуляционная система является одной из наиболее устойчивых систем циркуляции атмосферы Земли. Не было ни одного года без летнего влажного муссона. Варьирует лишь время его начала и интенсивность, от которых зависит экономика большого региона. В связи с этим качество воспроизведения муссониой циркуляции и муссонпых осадков является важной характеристикой модели ОЦА. Анализу муссонной циркуляции и осадков посвящена одна из частей работы.

Муссонная циркуляция изучается давно. Международная программа MONEX [Results of Summer MONEX, 1980] значительно обогатила представления о процессах в тропиках. Анализ этих и других данных позволил существенно уточнить представление о динамических и физических процессах в регионах, подверженных муссонной циркуляции [Тропические муссоны, 1988]. Анализ результатов экспериментов по воспроизведению индийского муссона как глобальной циркуляционной системы в моделях ОЦА проводился различными отечественными и зарубежными авторами [Дегтярёв, Павловская, 1992, Дегтярев, 2000, Мелешко и др., 1992, Brankovic, Palmer, 1985].

В работе [Webster et al., 1998] дан подробный обзор работ, посвященных исследованию процессов, происходящих в муссонных регионах, и поиску их взаимосвязей с другими явлениями. Делается вывод о том, что муссоны Азии, Африки и обеих Америк выступают как интерактивные компоненты климатической системы и являются основными источниками тепла вне Тихоокеанского теплого бассейна, обладают изменчивостью в широком спектре масштабов, и в определенной степени связаны с аномалиями ТПО и других граничных условий, например, с аномалиями снежного покрова.

В последние годы возрастает актуальность вопроса о влиянии увеличения концентрации углекисло газа и аэрозоля на климат и, в частности, на осадки, К настоящему времени выполнено множество исследований влияния роста концентрации углекислого газа и аэрозоля на осадки и другие метеорологические элементы [Израэль и др., Мелешко и др., 2004 а,б, 2001, Dickinson et al., 1987, Manabe, 1975, Mitchel, Warrilow, 1987, Wilson, Mitchel, 1987, Manabe, 1987, Manabe, Stouffer, 1979, 1980, Manabe, Wetjerald, 1975, 1980].

В работе [V.Petoukhov et al., 2005] проведение сравнение результатов экспериментов с различными моделями ОЦА, направленных на исследование влияния удвоения углекислого газа на климат EMIC (Earth system Models of Intermediate Complexity).

Большинство климатических моделей и моделей ОЦА прошли тест па чувствительность к изменению концентрации углекислого газа и аэрозоля. Проведённый в работе анализ показал, что модель ОЦА Гидрометцентра адекватно воспроизводит осадки. Поэтому, такое тестирование целесообразно было провести и для модели ОЦА Гидрометцентра России. В работе [Gates et al, 1995] приведено сравнение 18 моделей по исследованию чувствительности модельной атмосферы к изменению концентрации углекислого газа. Весьма полная обзорная публикация [Мелешко В.П., 1991] основана на этой работе.

В численных экспериментах по исследованию изменений климата, обусловленных ростом концентрации СОг используется два подхода: изучение равновесного климата при заданных концентрациях углекислого газа и изучение климата при изменяющейся во времени концентрации СО2. Мы привели результаты экспериментов только по первому методу. Тем не менее, некоторые результаты мы сравнили с результатами, полученными в экспериментах второго типа с помощью модели HADAM3 [Те( е( al., 2000]. Как правило, изучение равновесного климата проводят с удвоенной (или учетверенной) концентрацией парниковых газов. Согласно существующим оценкам концентрация должна удвоиться, предположительно, к середине нынешнего столетия. Эксперименты с учетверенными концентрациями проводят для повышения достоверности получаемых результатов. Большая часть экспериментов проводится с помощью совместных моделей атмосфера - океан или же используют модель верхнего слоя океана. Есть, однако, примеры работ, например, работы [Mitchell, Warrilow, 1987, Gate et al., 1981], где в подобных экспериментах температура поверхности океана задавалась. Мы пошли тем же путем, что и в работах этих исследователей. В работе описаны серии экспериментов, в которых исследуется влияние удвоения концентрации углекислого газа на осадки в индийском муссоне и в других регионах Земли.

Наряду с изменениями газового состава атмосферы механизмом влияния человека на изменения климата является активное землепользование. В частности, на климат могут влиять территории крупных мегаполисов. Площади этих «островов тепла» в сравнении с площадями континентов занимают небольшую часть поверхности суши. Вместе с тем, в пределах мегаполисов сосредоточены интенсивные источники энергии, которая поступает в атмосферу, разогревая приземные слои воздуха и изменяя их свойства в течение длительного времени. Большинство крупнейших городов мира располагаются в зоне с наиболее плотным потоком энергии в атмосферу, например, к таким зонам относится Европа и северо-восток США.

Систематическая разница между температурой внутри города и за его пределами подтверждается данными наблюдений: в пределах крупных городов приземная температура выше, чем в их окрестностях. Величина этой разницы зависит от метеорологических условий, в частности, в Москве при морозной и безветренной погоде она может достигать 10-15°, в то время как при ветреной и дождливой погоде она обычно близка к нулю. Среднегодовая температура в пределах большого города оказывается на 1-2° выше, чем за его пределами. В случае Москвы эта разница составляет около 1° [Рубинштейн, Гинзбург, 2003]. Систематическое изменение термического режима может привести к изменению гидрологического режима, а, следовательно, и осадков.

В процессе анализа осадков в результатах численных экспериментов были выявлены некоторые недостатки, в частности, недостаточно точное описание локализации максимума осадков над Индостаном в июле, отсутствие максимума осадков над севером Индии, занижение интенсивности осадков в Африке южнее экватора. В связи с этим было проведено исследование возможности воспроизведения осадков в рамках той же самой модели с помощью другой параметризации крупномасштабных осадков.

Для этого использовалась процедура описания крупномасштабных осадков с учётом микрофизики облаков, разработанная в Гидрометцентре России для численного прогноза осадков Дмитриевой JI.P. с участием Акимова И.В. [Дмитриева-Арраго, Акимов, 1996, Акимов, 2001, 2003]. Так как эта параметризация создавалась для расчёта осадков в средней полосе России, было необходимо провести её тестирование в глобальных масштабах с помощью численных экспериментов па рядах глобальных данных и в модели ОЦА Гидрометцентра России. Следует отметить, что подобные схемы расчета, учитывающие неполный сброс сконденсировавшейся влаги в осадки, уже предлагались ранее в работах [Shlesinger, Rosenfeld, 1986, Sundqvist, 1993].

Перед включением параметризации в глобальную модель необходимо провести работы по предварительному её тестированию с использованием в качестве исходных глобальных данных температуры и влажности, т.е. без учёта обратных связей в модели. Эти данные могут быть взяты из объективного анализа метеорологических полей или из ре-анализа. Такой подход позволяет выявить и минимизировать недостатки, присущие данному методу и подобрать параметры, а затем провести включение параметризации в модель общей циркуляции атмосферы с подобранными параметрами.

Эксперименты по тестированию параметризации на длительных интервалах времени, описанные в работе, проведены впервые.

В настоящее время во всех крупных прогностических центрах мира основой технологии прогноза погоды является крупномасштабная (как правило, глобальная) гидродинамическая модель. Несмотря на успехи в гидродинамическом моделировании и в создании систем усвоения данных в последние десятилетия, крупномасштабные модели имеют в ряде регионов различные систематические ошибки в прогнозе осадков, природу которых установить непросто. Источником подобных ошибок могут являться недостатки в описании свойств подстилающей поверхности в сетке с большими пространственными шагами. Для устранения этих ошибок с целью улучшения прогноза осадков широко используются региональные пегидростатические модели циркуляции атмосферы. В таких моделях может иметься набор из нескольких процедур параметризаций основных физических процессов, в том числе и процессов осадкообразования. С помощью моделей подобного типа есть возможность сравнить качество различных алгоритмов и процедур и отобрать оптимальные для дальнейшего использования в пределах заданных регионов и пространственных структур. В первую очередь, увеличение пространственного разрешения актуально при краткосрочном интегрировании модели, например, для прогноза погоды.

Для этих целей была использована региональная негидростатическая модель ММ5, разработанная в США [Grell, 1993]. В этой модели имеется набор из нескольких процедур параметризаций основных физических процессов. В связи с этим имеется возможность сравнить качество различных алгоритмов и процедур и отобрать для дальнейшего использования оптимальные для заданных регионов и пространственных структур, а при наличии вычислительных ресурсов строить ансамбль прогнозов, члены которого отличаются набором используемых параметризаций. В работе этому вопросу посвящена 4-я глава.

Одной из задач экспериментов с региональной негидростатический моделью явилось изучение качества описания осадков над территорией Европы по сравнению с осадками реанализа ECMWF, которые рассчитывались с помощью крупномасштабной гидростатической модели. Другой задачей явилось исследование влияние пространственного разрешения на прогноз осадков различной заблаговременности. Ещё одна задача экспериментов этой главы заключалась в сравнение прогностических осадков, рассчитанных с использованием двух различных процедур параметризации конвекции. Исследовалась также зависимость результатов от заблаговременности прогноза (24,48 и 72 часа).

В первой главе проводится общий обзор методов получения информации об осадках и испарении, кратко описываются технологии получения каждого из упоминаемых архивов данных, исследуются свойства глобальных архивов данных.

Во второй главе анализируются осадки в экспериментах со спектральной моделью ОЦА Гидрометцентра России на различных пространственных и временных масштабах и в различных численных экспериментах. Кратко описывается модель общей циркуляции атмосферы, особое внимание уделяется параметризации крупномасштабных осадков. Затем описывается постановка, и анализируются результаты нескольких серий оригинальных экспериментов, направленных на исследование влияние ТПО на осадки в индийском и африканском муссоне, анализ влияние удвоения концентрации углекислого газа и городских «островов тепла» на осадки, влияние пространственного разрешения модели на осадки. Внимание уделяется региональным и глобальным осадкам на различных временных и пространственных масштабах.

В третьей главе кратко описывается параметризация с учётом микрофизики облаков, анализируются эксперименты по её автономному тестированию и 10-летний численный эксперимент с включённой параметризацией в модель ОЦА Гидрометцентра России.

В четвёртой главе анализируются эксперименты с региональной негидростатической моделью ММ5 на интервалах времени порядка 1-3-е суток. В результатах экспериментов исследуются осадки в различных климатических и ландшафтных зонах Европы в течение 4-х центральных месяцев сезонов. Исследуется также влияние пространственного разрешения на прогноз осадков различной заблаговременности, проводится сравнение прогностических осадков, рассчитанных с использованием двух различных процедур параметризации конвекции, рассматривается зависимость результатов от заблаговременности прогноза (24, 48 и 72 ч).

В заключении приведены основные результаты и выводы диссертации.

В приложении содержатся справки о внедрении результатов диссертации в прикладные задачи численного моделирования.

16

Заключение диссертации по теме «Метеорология, климатология, агрометеорология», Игнатов, Роман Юрьевич

Основные выводы диссертации

В результате анализа 6-ти глобальных архивов данных по осадкам и 4-х по испарению показано, что: а) лучшим эталоном над сушей для оценки результатов моделирования является месячный архив осадков GPCP; б) в реанализах ECMWF и NCAR/NCEP глобальные осадки над сушей имеют небольшую межгодовую изменчивость, довольно близки к осадкам GPCP и могут использоваться в качестве эталонов; в) осадки реанализа ECMWF над океанами имеют значительную межгодовую изменчивость, над океанами в качестве эталона для анализа глобальных величин этот архив рекомендовать трудно; г) в реанализе NCAR/DOE, по сравнению с реанализом NCAR/NCEP, значительно лучше выполняется глобальный водный баланс, но величины осадков по сравнению с реанализом NCAR/NCEP и GPCP завышены.

Анализ результатов численных экспериментов AMIP-типа с моделями ОЦА позволил сделать следующие выводы: а) модель ОЦА Гидрометцентра России в базовом эксперименте AMIP-типа удовлетворительно воспроизводит пространственную и временную структуру осадков в индийском и африканском муссоне; б) осадки в индийском муссоне моделью воспроизводятся лучше, чем в африканском; в) учет межгодовой изменчивости ТПО влияет на величины средней для июля интенсивности осадков в муссонной области Азии и Африки, но почти не сказывается на структуре среднего поля осадков; г) модель ОЦА Гидрометцентра России в воспроизведении осадков в индийском муссоне не уступает отечественным и зарубежным моделям близкого пространственного разрешения;

Анализ результатов равновесных экспериментов с удвоенной концентрацией углекислого газа показал, что основные изменения в осадках при увеличении концентрации углекислого газа в экспериментах с моделью ОЦА Гидрометцентра России произошли в тропиках.

Анализ результатов численных экспериментов по исследованию влиянию городских «островов тепла» показал, что учёт городских «островов тепла» привёл к значимому изменению осадков лишь в отдельных регионах, например, в январе над Европой, в октябре над северо-востоком США и Юго-Восточной Азией, а также не привёл к изменениям интегральных величин.

В экспериментах с параметризацией с учётом микрофизики облаков показано следующее: а) тестирование параметризации крупномасштабных осадков с учётом микрофизики облаков на глобальных данных реанализов позволило подобрать оптимальные параметры микрофизических характеристик облачности; б) данная параметризация адекватно воспроизводит как глобальные, так и региональные осадки; в) с помощью данной параметризации удалось воспроизвести все основные особенности годового хода осадков в пяти выбранных регионах, за исключением летнего периода в центре и на юго-востоке США; г) вертикальная структура данных существенно влияет на расчёт осадков с помощью данной параметризации, причём это влияние зависит от региона. д) включение параметризации с учётом микрофизики облаков в модель ОЦА Гидрометцентра России не привело к улучшению описания осадков в модели.

Анализ экспериментов с региональной негидростатической моделью ММ5 позволил сделать следующие выводы: а) пространственная и временная структура осадков над Европой в экспериментах воспроизведена близко к GPCP; б) качество воспроизведения осадков в экспериментах выше, чем в реанализе ECMWF, данные которого использовались в качестве начальных и граничных условий; в) осадки в осреднённых за месяц прогнозах на 48 и 72 часа ближе к эталону, чем в прогнозах на 24 часа; г) введение дополнительной сетки с более высоким пространственным разрешением не привело к изменению средних площадных характеристик осадков над Центральной Россией; д) сравнение результатов прогноза по региональной негидростатической модели ММ5 с данными наблюдений показало, что заблаговременность прогноза существенно влияет на временной ход суточных сумм осадков.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Список литературы диссертационного исследования кандидат физико-математических наук Игнатов, Роман Юрьевич, 2006 год

1. Акимов И.В. Метод расчёта интенсивности осадков на основе параметризации микрофизических процессов в облаках капельного и смешанного фазового состава // Изв. РАН: ФАО. 2003. - Т. 39. - № 4. - с. 458-465.

2. Акимов И.В. Метод расчета количества осадков, выпадающих из облачности капельного и смешанного фазового состояния, основанный на параметризации микрофизических процессов // Труды Гидрометцентра России. Вып. 336. - 2001. -С. 149-163 (а).

3. Акимов И.В. Метод расчета усиления интенсивности осадков при прохождении ими нижележащих облачных слоёв. Определение скоростей испарения и таяния осадков // Труды Гидрометцентра России. Вып. 336. - 2001. - С. 164-178 (б).

4. Алексеева Л.И., Вельтищев Н.Ф., Мясникова Т.А. Воспроизведение интегральных характеристик конвекции двух- и трехмерными моделями // Метеорология и Гидрология. 2003. - № 8. - С. 28-36.

5. Алибегова Ж.Д. Пространственно-временная структура полей жидких осадков // Л., Гидрометеоиздат. 1985. - 230 с.

6. Апасова Е.Г., Груза Г.В. Данные о структуре и изменчивости климата. Осадки. Северное полушарие. // Обнинск. 1982. - 212 с.

7. Аракава А. Параметризация кучевой конвекции // Труды второго Токийского симпозиума по численным методам прогноза погоды 26 ноября 4 декабря 1968 г. - Л., Гидрометеоиздат. - 1968. - С. 225-233.

8. Атлас теплового баланса. Изд.2-е. Под. ред. Будыко М.И. . JI., Гидрометеоиздат. -1963.

9. Белинский В. А. Динамическая метеорология. Гостехиздат. - 1948. - 703 с.

10. Багров Н.А., Кондратович К.В., Д. А. Педь, А.И. Угрюмов. Долгосрочные метеорологические прогнозы // JL, Гидрометеоиздат. 1985. - 248 с.

11. Белов П.Н., Борисенков Е.П., Панин Б.Д. Численные методы прогноза погоды // JI., Гидрометеоиздат. 1989. - 392 с.

12. Вопросы мирового водного баланса. Ленинград, Гидрометеоиздат. - 1972.

13. Дегтярев А.И., Павловская Л.А. Численное моделирование внутрисезопной изменчивости летнего индийского муссона // Метеорология и гидрология. 1992. - № 5, С. 42-50.

14. Дегтярев А.И. Температура поверхности океана и солнечная радиация как факторы, определяющие развитие летнего индийского муссона // Метеорология и гидрология. -2000.-№8.-С. 55-63.

15. Дмитриева Арраго, Л.Р., Акимов И.В. О критериях начала осадкообразования при расчете осадков из неконвективных облаков в моделях прогноза погоды // Метеорология и Гидрология. - № 8. - 1996. - С. 5-16.

16. Дюбюк А.Ф. К расчету осадков//Доклады ЦИП. 1947.-Т. 1.-Вып. 3.

17. Зилитинкевич С. С, Монии А. С. Турбулентность в динамических моделях атмосферы. JL, Гидрометеоиздат. - 1974. - 43 с.

18. Захаров В. Е. О динамике урагана на начальном этапе его эволюции. Изв. АН СССР: Физика атмосферы и океана. - 1974. - Т. 10. - № 9. - С. 985-990.

19. Зверев А.С. Синоптическая метеорология. Л., Гидрометеоиздат. - 1977. - 711 с.

20. Зубенок Л. И. Испарение на континентах. Ленинград, Гидрометеоиздат. - 1976.

21. Израэль Ю.А., Груза Г.В., Катцов В.М., Мелешко В.П. Изменения глобального климата. Роль антропогенных воздействий // Метеорология и гидрология. 2001. - № 5. - С. 521.

22. Исаев А.А. Атмосферные осадки. Часть I. Изменчивость характеристик осадков на территории России и сопредельных стран. Москва. - 2002. - 191 с.

23. Исаев А.А. Атмосферные осадки. Часть II. Мезоструктура полей жидких осадков. -Москва.-2001.-98 с.

24. Курбаткин Г.П., А.И. Дегтярев, А.В. Фролов. Спектральная модель атмосферы, инициализация и база данных для численного прогноза погоды. Санкт-Петербург: Гидрометеоиздат. - 1994. - 184 е.

25. Марчук Г.И. Численные методы в прогнозе погоды. Л.: Гидрометеоиздат. - 1967. -356 с.

26. Марчук Г. И., Кондратьев К. Я., Козодеров В. В., Хворостьянов В. И. Облака и климат. -Л.: Гидрометеоиздат. 1986. - 512 с.

27. Марчук Г.И., Курбаткин Г.П., Цветков В.И. Численная модель общей циркуляции атмосферы // Численные методы решения задач прогноза погоды и общей циркуляции атмосферы. Новосибирск. -1970.

28. Марчук Г. И. Численные методы решения задач динамики атмосферы и океана. JL: Гидрометеоиздат, 1974.

29. Матвеев JI.T. Динамика облаков. JL: Гидрометеоиздат. - 1981. - 331 с.

30. Матвеев JI.T. Роль вертикальных токов и турбулентного перемешивания в формировании и эволюции слоистообразной облачности // Исследование облаков, осадков и газового электричества. J1.: Гидрометеоиздат. 1957. - С. 37-42.

31. Матвеев Л.Т. Физика атмосферы. Санкт-Петербург: Гидрометеоиздат. ~ 2000.

32. Мелешко В.П., Катцов В.М., Говоркова В.А., Малевский-Малевич С.П., Надеждина Е.Д., Спорышев П.В. Антропогенные изменения климата в XXI веке в Северной Евразии // Метеорология и Гидрология. 2004. -№ 7. - С. 5-26 (б).

33. Мелешко В.П. Расчеты антропогенного изменения климата с помощью совместных глобальных моделей океан-атмосфера: проблемы и пути дальнейшего развития моделей (обзор) // Известия АН СССР: Физика Атмосферы и Океана. 1991. - Т.27. - № 7. - С. 691-723.

34. Мировой водный баланс и водные ресурсы Земли. Ленинград: Гидрометеоиздат. -1974.

35. Немчинов С. В., Садоков В. П. Построение устойчивой по начальным данным схемы расчета метеорологических элементов на основе решения полных уравнений гидротермодинамики // Труды ВНМС. 1963. - Т. 2.

36. Облака и облачная атмосфера. Справочник. Под. ред. И.П. Мазина и А.Х. Хргиана. Л.: Гидрометеоиздат. - 1989. - 647 с.

37. Прессман Д.Я. К вопросу о перераспределении температуры неустойчиво стратифицированного столба сухого воздуха // Тр. Гидрометцентра СССР. 1975. -Вып. 169.-С. 3-8.

38. Розипкина И.А., Киктёв Д.Б., Пономарёва Т.Я., Рузанова И.В. Оперативный выпуск гидродинамических прогнозов по спектральной глобальной модели Гидрометцентра России // Труды Гидрометцентра Росси. 2001. - Вып. 334. - С. 52-68.

39. Рубинштейн К.Г., Гинзбург А.С. Оценки изменения температуры воздуха и количества осадков в крупных городах (на примере Москвы и Нью-Йорка) // Метеорология и гидрология. 2003. -№ 2. - С. 29-38.

40. Рубинштейн К.Г., Громов С.С., Воспроизведение характеристик снежного покрова в моделях общей циркуляции атмосферы // Изв. АН: Физика Атмосферы и Океана. -2005.

41. Рубинштейн К.Г., Егорова Е.Н. Влияние межгодовых аномалий температуры поверхности океана на изменчивость циркуляции атмосферы. Результаты численных экспериментов // Метеорология и Гидрология. 2002. - № 2. - С. 17-31.

42. Рубинштейн К.Г., Егорова Е.Н. Оценка воспроизведения годового хода характеристик атмосферы и суши моделью общей циркуляции атмосферы Гидрометцентра России // Труды Гидрометцентра России. Вып. 333. - 2000. - С. 92-140.

43. Рубинштейн К.Г., Шмакин А.Б. Оценки сезонного хода крупномасштабного речного стока в глобальной модели общей циркуляции Гидрометцентра России // Метеорология и гидрология. 1999. - №. 5. - С. 31-48.

44. Руководство по краткосрочным прогнозам погоды. Л:Гидрометеоиздат. - 1986. - 702 с.

45. Садоков В.П., Вильфанд P.M. Новые результаты в разработке статистических методов долгосрочных прогнозов погоды и технология их выпуска. // Сб. 70 лет Гидрометцентру России. Санкт-Петербург: Гидрометеоиздат. - 1999. - С. 134-140.

46. Тропические муссоны. ПГЭП: Т. 9. Под ред. М. А. Пстросянца, П. Н. Белова. Л.: Гидрометеоиздат. -1988. - 338 с.

47. Толстых М.А. Полулаграпжева модель атмосферы с высоким разрешением для численного прогноза погоды // Метеорология и гидрология. 2001. - №4. - С. 5-16.

48. Фролов А.В., Важник А.И. Интегрированная система гидродинамического среднесрочного прогноза и объективного анализа глобальных метеорологических полей // Сб. 70 лет Гидрометцентру России. Санкт-Петербург: Гидрометеоиздат. - 1999. - С. 25-43.

49. Фролов А.,А. Важник, Е. Астахова, И. Розинкина, Д. Киктев, 10. Алферов, Рубинштейн К.Г. Система Диагноза нижних слоев Атмосферы для моделей переноса примесей в Атмосфере // Метеорология и Гидрология. 1997. - № 4. - С. 5-15.

50. Хайн А.П. О применении гипотезы условной неустойчивости второго рода при параметризации атмосферной конвекции // Метеорология и гидрология. 1977. - № 2. -С.103-108.

51. Хайн А.П., Ситников И.Г. Численная модель эволюции осесимметричного тропического циклона (постановка задачи). 1980.

52. Школьник И.М., Мелешко В.П., Гаврилина В.М. Валидация региональной климатической модели ГГО // Метеорология и Гидрология. 2005. - № 1. - С. 14-27.

53. Энергия и климат. Сборник статей . Ленинград: Гидрометеоиздат. - 1981. - 304 с.

54. Anthes R. A. The dynamics and energetic of mature tropical cyclones // Rev. Geophys. and Space Phys. 1974. - Vol. 12. - No 3. - P. 495-522.

55. Arakavva A., Schubert W.H. Interaction of a cumulus cloud ensemble with the large-scale environment: Parti. I//J. Atm. Sci. 1974. - Vol. 31. -No 3. -P. 674-701.

56. Betts A.K., Miller M.J. A new convective adjustment scheme // ECMWF Techn. Rep. 1984. -No. 43.

57. Betts A.K. and M.J. Miller. The Representation of Cumulus Convection in Numerical Models. // Meteor. Monogr. No. 46. - Amer. Met. Soc. - 1993. - P. 107-121.

58. Spectral methods. Meth. in Сотр. Phys. - V. 17. - Academic Press. - 1977.

59. Brankovic C. and Palmer T. Predictability of monsoons // WMO/TD-No.619. 1986. - Vol. -2, P. 629-636.

60. Das P.K. Monsoons: Fifth IMO lecture. Geneva // WMO/TD- No.613. 1986. - P. 76-81.

61. Dickinson R.E., Meehl G.E., Washington W.M. 1987: Ice-albedo feedback in a C02-doubling simulation. Climatic Change. V. 10. - P. 241-248.

62. Gates W.L. 1995: An overview of AMIP and preliminary results // Proceedings of The First International AMIP scientific conference (Monterey, California, USA, 15-19 May 1995). -1995. WMO/TD-No.732. - P. 1-8.

63. Elfatih A.B., Eltahir and Rafael L. Bras. Precipitation recycling // Reviews of geophysics. -34.-3.-1996.-P. 367-378.

64. Geiger, R. 1965: The earth's atmosphere: mean annual precipitation. Map 5. World Maps. -Scale 1:30M. - Justus perthes.

65. Gates W. L. An overview of AMIP and preliminary results // Proceedings of The First International AMIP scientific conference (Monterey, California, USA, 15-19 May 1995), December 1995. WCRP-92. - WMO/TD-No.732. - 1995. - P. 1-8.

66. Gates W.L. AMIP: The atmospheric model intercomparison project // PCMDI Report. No. 7.-Dec. 1992.-P. 6.

67. Gates W.L., K.H. Cook, M.E. Schlesinger. Preliminary analysis of experiments on the climatic effects of increased C02 with an atmospheric general circulation model and climatological ocean II J. Geophys. Res. 1981. - 86. - P. 6385 - 93.

68. Grell G. 1993: Prognostic evaluation of assumptions used by cumulus parameterizations // Mon. Wea. Rev. Vol. 121. - P. 764-787.

69. Grell G.A., Kuo Y.-H. and Pasch R. Semi-prognostic tests of cumulus parameterization schemes in the middle latitudes // Mon. Wea. Rev. 1991. - Vol. 119. - No 1. - p.5-31.

70. Huffman, G.J., R.F. Adler, M.M. Morrissey, S. Curtis, R. Joyce, B. McGavock, and J. Susskind. Global precipitation at one-degree daily resolution from multi-satellite observations // J. Hydrometeor. in revision.

71. Jaeger L. Monthly and areal patterns of mean global precipitation. Variations in the Global Water Budget // Dordrecht: D. Reidel Publ Co. -1983. P. 129-140.

72. Janjic Z.I. The step-mountain eta coordinate model: further development of the convection, viscous sublayer, and turbulent closure schemes // Mon. Wea. Rev. 1994. - Vol. 122. -No.5. - P. 927-945.

73. Jaeger L. Monthly and areal patterns of mean global precipitation. Variations in the Global Water Budget, A.Street-Perrott, M. Beran, and R. Ratcliffe, Eds., D. Reidel Publ. Co// Dordrecht.- 1983,- P. 129-140.

74. Kain J.S. (2002) The Kain-Fritsch convective parameterization: an update http://\vww.mmm.ucar.edu/mm5/mm5v2/whatisnewinv2.html

75. Kain J.S. and Fritsch J.M. (1993) Conveclive parameterization for mesoscale models: The Kain-Fritsch scheme. The representation of cumulus convection in numerical models, K.A. Emanuel and D.J. Raymond, Eds // Amer. Meteor. Soc. 1993. - 246 p.

76. Kanamitsu M., Ebisuzaki W, Woolen J., Potter J., Fiorino M. OVERVIEW OF NCEP/DOE REANALYSIS-2 // Proceedings of the Second WCRP International Conference on Reanalyses. WCRP-109. - WMO/TD-NO. 985. - 2000.

77. Kessler E. On the distribution and continuity of water substance in atmospheric circulation. Met. Monogr. 1969. - V. 10, P. 1-84.

78. Kummerow, C., W.S. Olsen, and L. Giglio. A simplified scheme for obtaining precipitation and vertical hydro meteor profiles from passive microwave sensors. IEEE Trans // Geosci. Remote Sens.-34.-P. 1213-1232.

79. Kuo H.L. Further studies of the parameterization of the influence of cumulus convection on large-scale flow//J. Atm.Sci.-, 1974.-Vol. 31.-P. 1232-1240.

80. Kuo H.L. On the formation and intensification of tropical cyclones through latent heat release by cumulus convection // J. Atm. Sci. -, 1965. Vol. 22. - No 1. - P. 40-63.

81. Legates D.R. Global and Terrestrial Precipitation: A Comparative Assessment of Existing Climatologies // Int. J. Climatol. -1995. -Vol. 15. -No.3. P. 237-258.

82. Manabe S., Wetjerald R.T., 1975: The effect of doubling the C02 concentration on the climate of the general circulation model // J. Atmos. Sci. V. 32. - P. 3-15.

83. Manabe S., Stouffer R.J., 1979: A C02-climate sensitivity study with a mathematical model of a global climate // Nature. V. 282. - P. 491-493.

84. Manabe S., Wetjerald R.T., 1980: On the distribution of climate change resulting from en increase in C02-content of the atmosphere // J. Atmos. Sci. V. 37. - P. 99-118.

85. Manabe S., Stouffer R.J., 1980: Sensitivity of a global climate model to an increase of C02 concentration in the atmosphere // J. Geophys. Res. V. 85. - P. 5529-5554.

86. Manabe S., Wetjerald R.T., 1987: Large-scale changes of soil wetness inuced by an increase in atmospheric carbon dioxide // J. Atmos. Sci. -V. 44. P. 1211-1235.

87. Mitchell J.F.B., Warrilow D.A., 1987: Summer dryness in northern mid-latitudes due to increased C02 // Nature. V. 330. - P. 238-240.

88. Results of Summer MONEX Field Phase Research // FGGE Operations Report. GARP, WMO.- 1980.-Vol. 9.-325 p.

89. Robert A. J. The integration of low order spectral form of the primitive meteorological equation // J. Met. Soc. Japan. 1966. - V. 44.

90. Robert A.S. Hendersen J., Turnbull C. An implicit time integration scheme for baroclinic models of the atmosphere // Mon. Wea. Rev. -1972. V. 100.

91. Robert A. J. A stable numerical integration scheme for the primitive meteorological equation //Atmos.-Ocean.-1981.-V. 19.

92. Shlesinger M.E., Oh J.H., Rosenfeld 0. A parameterization of the evaporation of rainfall // Mon. Wea. Rev.-V. 116.-No 10. -1986.-P 1887-1895.

93. Sperber K.R. and Palmer T.N. Atmospheric model intercomparison project: monsoon simulation. In book Proceedings of the international conference on monsoon variability and prediction // WMO/TD-No.619. - Vol. 2. - 1994. - P. 601-608.

94. Sundquist H. Inclusion of ice phase of hydrometeors in cloud parameterization for mesoscale and large-scale models // Beitr. Phys. Atmosph. -No 66. 1993. - P. 137-147.

95. Tett S.F.B. et al. Estimation of natural and anthropologenic contributions to 20th Century Temperature Change // HCTN -19. October 2000. - The Met. Office. - P. 1-31.

96. Tiedtke M. The parameterization scheme of the ECMWF grid point model //The parameterization of the physical processes in the free atmosphere. Seminars ECMWF. -1977.

97. URL: http://harp.gsfc.nasa.gov/ ims-bin/pub/imswelcome//

98. URL: http://tao.atmos.washington.edii/legates msu/.

99. Webster, P.J., V.O. Magana, T. N. Palmer, J. Shukla, R.A. Tomas, M. Yanai and T. Yasunari. Monsoons: Processes, predictability, and the prospects for prediction. // J. Geophys. Res. -1998.-V. 103. -№ C7. P. 14451-14510.

100. Wilson C.A., Mitchell J.F.B., 1987: A doubled CO2 climate sensitivity experiment with a global climate model including a simple ocean // J. Geophys. Res. V. 92. - P. 13315-13343.