Assessment of the accuracy of numerical forecasts of meteorological conditions in the region of Tomsk using WRF model.pdf Современная метеорология характеризуется бурным развитием математических моделей атмосферы и их применением в разных сферах деятельности. Этому способствуют развитие компьютерных технологий, совершенствование математических методов и систем наблюдений за состоянием окружающей среды, а также международное сотрудничество и кооперация. Основное назначение метеорологических моделей - получение прогноза погоды для разных территорий и на разные сроки. В России используются глобальные, региональные модели, модели мезо- и микромасштаба (локальные), которые решают задачи прогноза различных метеовеличин и атмосферных явлений. Одна из важных задач, стоящих перед специалистами в области метеорологии, - исследовать возможности и качество прогнозов как отечественных, так и зарубежных моделей с тем, чтобы выбрать и использовать наиболее подходящие. В Томском государственном университете на протяжении нескольких лет используется атмосферная прогностическая модель WRF (Weather Research& Forecasting, версия 3.4.1). Она также широко применяется в научных центрах и метеослужбах разных стран для оценки физического состояния атмосферы и прогнозирования погодных условий. Модель основана на численном решении системы уравнений гидротермодинамики атмосферы [1]. Было показано, что она дает удовлетворительные результаты при прогнозе метеорологических параметров [2, 3]. В данной работе выполнена оценка прогноза основных метеовеличин, полученных с помощью прогностической системы WRF в ее локальном варианте. Материалом для исследования послужили данные моделирования и прогностические метеополя за период с 18 ч 15 июня по 12 ч 17 июня 2012 г., которые сравнивались с фактической погодой. Большое внимание уделено возможности прогноза осадков и облачности. С этой целью составлен прогноз погоды с использованием разных параметризаций микрофизических процессов в облаках. Применены схемы Лина (Lin), WSM5, ETA, WSM6, Томпсона [1]. В качестве начальных и граничных условий в модели WRF использовались результаты численного прогноза по глобальной модели ПЛАВ ГУ Гидрометцентр России [4, 5]. Выходная продукция модели WRF - ежечасные прогностические поля метеовеличин. Исследование проводилось путем многократного запуска моделирующей системы WRF с изменением параметризации микрофизики влаги, в то время как параметризации пограничного слоя, радиации, подстилающей поверхности оставались одинаковыми. Расчеты выполнялись на трех вложенных областях с общим центром, имеющим координаты 56,5° с.ш., 85° в.д. (г. Томск). Размер наибольшей области -450x450 км, шаг сетки - 9 км, второй вложенной области - 150x150 км, шаг сетки - 3 км, третьей - 50x50 км, шаг сетки - 1 км [1]. Для большей области учитывалось образование конвективных осадков по параметризации облачности по схеме Betts-Miller-Janjic. Все три области включали аэропорт Богашево, Томскую гидрометеорологическую станцию и ТОРстанцию ИОА СО РАН (восточная часть г. Томска). Рассчитывался слой атмосферы от поверхности земли до высоты 30 км, в котором использовалась неравномерная вертикальная сетка из 34 уровней, сгущающихся к земной поверхности. Оценка качества прогноза выполнена для третьей области. Фактическая погода оценивалась с помощью аэродромной метеорологической информационноизмерительной системы АМИС-РФ для аэропорта Богашево (г. Томск) (здесь и далее используется среднее время по Гринвичу, GMT) и данных стандартных метеонаблюдений на метеорологической станции Томск (ГМС) [6]. Синоптическая ситуация, или общий макрофизический атмосферный процесс, в период эксперимента с 15 по 17 июня 2012 г. проанализирован с помощью набора синоптических и аэрологических карт за соответствующие сроки. Томск находился под влиянием высотной ложбины с циклоническим центром на АТ-500 юго-западнее Новосибирска, прослеживавшимся до уровня 200 гПа. Воздушная масса над территорией области была достаточно увлажненная, от поверхности земли и до уровня 700 гПа дефициты составляли 1-2°C, что способствовало возникновению при сильном дневном прогреве до 28°C условий для образования мощной кучевой облачности, а в ночные и утренние часы - дымок и туманов. 1 N 2 NУ (х‘а =. 1 s = - - х, i=1 N Барическое поле у земли характеризовалось как малоградиентное циклоническое. По западной части области проходила полярнофронтовая окклюзия, а с юга шло надвигание теплого участка вторичного фронта. Для фронта имелась ложбина холода на АТ-850. По синоптическим данным, ливневой дождь в Томске был отмечен 16 июня в 00 ч. В срок 03 часа ливень ещё продолжался, а между сроками была отмечена гроза. Таким образом, оба явления можно объяснить близостью фронтов (размытого полярного и окклюзии). Оценка точности прогноза основных метеовеличин Современный уровень развития гидродинамических методов прогноза дает возможность количественного прогноза различных метеорологических элементов и явлений погоды (атмосферного давления, температуры, осадков, скорости и направления ветра, опасных и стихийных явлений и др.) как в отдельных пунктах, так и на больших территориях. Большое количество прогнозируемых элементов и методов их предвычисления диктует необходимость унификации и автоматизации процесса испытаний. Единообразие используемых оценок, выполненных с использованием руководящих документов [7, 8], позволяет установить надежность проверяемых численных методов прогноза. Оценка надежности прогностических значений температуры, влажности и ветра у поверхности Земли и на изобарических поверхностях производится путем сравнения данных численного прогноза с данными фактических измерений. Точность прогноза температуры, давления, влажности воздуха, скорости и направления ветра, количества осадков оценивается по следующим характеристикам: - средняя абсолютная ошибка прогноза (с точностью до 0,1): 1 N I 5 = - У \хп - х, N tl1 - средняя квадратическая ошибка прогноза: { - средняя арифметическая (систематическая) ошибка: )• где N - число элементов в выборке; хп - прогностическое значение метеовеличины; Хф - фактическое (наблюдаемое) значение. Дополнительно рассчитывается оценка, показывающая процент оправдавшихся прогнозов температуры воздуха по заданным градациям ошибок (

Скачать электронную версию публикации