Отзыв второго официального оппонента (Влияние данных измерений содаров и температурных профилемеров на качество численного прогноза характеристик атмосферного пограничнго слоя)

Отзыв официального оппонента на диссертациюСмирновой Марии МихайловныВлияние данных измерений содаров и температурных профилемеров на качествочисленного прогноза характеристик атмосферного пограничного слояна соискание ученой степени кандидата физико-математических наукпо специальности 25.00.29 – физика атмосферы и гидросферыТрудоемкость и сложность проведения натурных измерений не всегда позволяетполучить полную пространственно-временную структуру АПС, и одним из направленийисследования пограничного слоя наряду с экспериментальными работами являетсяприменение математических моделей. Методы математического моделирования даютвозможность изучить атмосферные процессы в районах, где вследствие физикогеографических условий объем экспериментальных данных ограничен, а также провестианализ возможных последствий влияния деятельности человека на окружающую среду.Но развитие моделей невозможно без всестороннего использования данных измерений.

Внастоящее время сложилось известное противоречие между прогрессом в развитиимоделей атмосферного пограничного слоя и разработкой параметризаций турбулентногообмена в приземном слое атмосферы. Используемые параметризации, как правило, неучитываютстратификациюатмосферы,наличиенеоднородностейподстилающейповерхности, городских островов тепла. При уменьшении разрешения моделей этоприводит к существенным ошибкам при моделировании турбулентного переноса вприземном слое атмосферы.

Это дает основание утверждать, что проблема сбора иусвоения экспериментальных данных о структуре АПС при различных фоновых условияхявляетсяактуальной.Цельюпредставленнойдиссертационнойработыявляетсяразработка методов совершенствования представления АПС в численных моделях наоснове данных измерений, что не оставляет сомнений в ее актуальности.Во введении обосновывается актуальность темы диссертации, цель и задачиисследования, описывается объект и предмет исследования, указывается, в чем состоитнаучная новизна и практическая значимость результатов, а также формулируютсяположения, выносимые на защиту.Вглаве1приводитсяобзормоделей, используемыхдляисследованияатмосферного пограничного слоя, и методов измерений, позволяющих получатьинформацию о его структуре.

дан обзор исследований АПС в контексте совместногоиспользования измерений и моделей АПС, проанализированны достоинства и недостаткиразличных моделей и методов измерений. Представлены характеристики данных,используемых в диссертационной работе. Также дан обзор работ по усвоению данныхспециализированных измерений в моделях АПС.

Эта глава наиболее обстоятельная иобъемная и поэтому вызывает и наибольшее количество вопросов.Прежде всего, интенсивное изучение АПС началось не с 50-х годов прошлого века, агораздо раньше, в довоенное время, а основы моделирования АПС были положены еще вработах Кибеля. Представленные формулы 1.6-1.7 лишь один из способов заданияуниверсальных функций, причем при устойчивой стратификации далеко не лучший.Поэтому был бы полезен краткий обзор параметризаций, используемых для описанияпограничного слоя при различных типах стратификаций. Рассмотрение зависимостикоэффициентов от числа Ричардсона при устойчивой стратификации целесообразно былобы выполнить в терминах потокового числа Ричардсона.На стр.

25 написано, что принято критическое число Ричардсона Ricr = 0,5. Кемпринято? Существует огромное количество работ, посвященное этому вопросу, где этозначение меняется от 0.2 до 1.. Для атмосферы обычно используется Rкрит  0.25 , Хотяшироко обсуждаемой проблемой является существование турбулентности при числахРичардсона выше критического, т.е. при сильно устойчивой стратификации. Теоретическиэтот факт обоснован в работах С.С.

Зилитинкевича (Zilitinkevich et al, 2007-2009). Данныенатурных наблюдений также подтверждают, что турбулентность может существовать ипри числах Ричардсона выше критического.Из обзора моделей совершенно выпали вихреразрешающие модели, которые в настоящеевремя являются достаточно перспективными для описания процессов в АПС.Вихреразрешающеемоделированиеявляетсяоптимальнымдлявоспроизведениядинамики АПС на различных масштабах, особенно в условиях сильно неоднороднойподстилающей поверхности (Sagaut, 2005). Также не упоминается родственная WRFнегидростатическая модель COSMO, которая успешно используется в том числе и дляописания городских островов тепла.

(Tan et al, 2009) Чем обусловлен выбор именно WRF?В обзоре отсутствуют ссылки на многие классические работы по теории АПС. Вчастности, нет упоминаний работ В.Н. Лыкосова, С.С. Зилитинкевича, А. Бакланова. Вработах этих авторов выполнен цикл исследований геофизических пограничных слоёв наосновепостроениямоделейразличнойсложноститурбулентногозамыканияииспользования данных наблюдений: изучены особенности структуры и эволюциипограничного слоя при наличии когерентных структур и природных взвесей, разработанытеории устойчивого и конвективного пограничных слоев.

Стоило обратить внимание нанедавно вышедшую монографию под редакцией А. Бакланова и Б. Гризаго «Пограничныеатмосферные слои». И, как мне кажется, 11 ссылок на работы отечественных авторовявно мало, при том, что теория АПС начала разрабатываться и успешно развивается внашей стране.В главе 2 проводится сравнение данных измерений динамики и структуры АПСв московском регионе с расчетами по региональной модели WRF-ARW.

Былииспользованы различные параметризации в модели, что позволило оценить влияниевыбора конфигурации модели на качество расчетов. Следует отметить, что вывод авторовоб усилении расхождений рассчитанных и наблюдаемых профилей температуры в районегородской застройки является вполне ожидаемым, причем не только из-за городскоготепла, но из-за эффектов шероховатости. Здесь еще следует учитывать ошибкивосстановления профиля ветра по микроволновым данным. При описании различий ввоспроизведении профиля ветра нет указаний существует ли разница между городскими изагородными данными.

Дано только качественное описание наблюдаемых расхожденийбез попытки их объяснить. Особый интерес представляет раздел 2.4, в котором данкачественныйанализстратификацииивозможностиналичиеинверсий.моделивоспроизводитьНаличиеинверсийхарактеристикиявляетсяважнейшейхарактеристикой городского климата, так как позволяет прогнозировать концентрациюатмосферных загрязнений. Правда, вывод автора о том, что приземные инверсии в городередки, основанный всего на двух небольших периодах наблюдений, вызывает сомнения.

Вработе наглядно показано, что при устойчивой стратификации ошибки восстановленияпрофилей возрастают, что связано с недостаточной разработанности теории устойчивыхпограничных слоев.Глава 3 демонстрирует как изменяется качество прогноза модели с усвоениемданных стандартных измерений. Было рассмотрено два случая, которые, в силу рядапричин,плохо воспроизводились в региональных моделях: сильные морозы вМурманской области в январе 2010 года и близкие к штилевым условия в Японии врайоне станции Фукусима. Проведен статистический анализ влияния усвоения данных напрогноз.

Интересно, что это влияние разно для различных сезонов и регионов. Не можетли это быть связано с частотой сети усеваемых станций?В главе 4 автор вновь обращается к профильным данным вМосковскомрегионе с целью анализа возможности улучшения прогнозов состояния АПС при ихусвоении в модели. Проведено несколько модельных экспериментов: без усвоенияданных, с усвоением данных метеорологических станций, с усвоением профильныхданных и с усвоением всех имеющихся данных. Интересно, что усвоение профильныхданных не оказывает качественное влияние на прогноз. Но, мне кажется, делать такойвывод лишь по одному дню измерений преждевременно.

Было бы полезно провестианализ при различных типах стратификации и, например, как усвоение профилейметеоданных влияет на прогноз стратификации и существования приземных инверсий.Актуальным было бы провести модельный эксперимент с усвоением данных для тех жевременных интервалов, что и во 2-ой главе. И проводилось ли усвоение помимостандартной метеорологической информации данных радиозондирования атмосферы?В главе 5 исследуется возможность использования одной из прогнозируемых иизмеряемых характеристик АПС – турбулентной кинетической энергии (ТКЕ) – дляпрогноза скорости порывов ветра. Эта глава несколько выпадает из общего контекстаработы, но тем не менее является очень интересной с точки зрения практическойзначимости. Недостатком главы является отсутствие ссылок и большое количествостилистических и орфографических ошибок.

Предложен гибридный метод прогнозапорывов ветра, использующий в зависимости от характера стратификации АПС разныеметоды расчета порывов. Этот метод позволил получить, как написано в выводах,предсказуемость прогноза порывов ветра больше 22 м/с — 81% в осенний период, 16 % влетний.